一.项目背景 随着时代的发展,国人对于阅读的需求也是日益增长,既然要阅读,就要读好书,什么是好书呢?本项目选择以豆瓣图书网站为对象,统计其排行榜的前250本书籍. 二.项目介绍 本项目使用Python爬虫技术统计豆瓣图书网站上排名前250的书籍信息,包括书名.作者.出版社.出版日期.价格.评星.简述信息 将获取到的信息存储在Mysql数据库中 三.项目流程 3.1 分析第一页 第一页地址为:https://book.douban.com/top250,打开后页面呈现为如下: 我们需要获得的信息为…

基于上两篇文章的工作 [Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 [Python数据分析]Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化 已经正确地实现豆瓣图书Top250的抓取工作,并存入excel中,但是很不幸,由于采用的串行爬取方式,每次爬完250页都需要花费7到8分钟,显然让人受不了,所以必须在效率上有所提升才行. 仔细想想就可以发现,其实爬10页(每页25本),这10页爬的先后关系是无所谓的,因为写入的时候没有依赖关系,各写各的,所以用串…

豆瓣网站很人性化,对于新手爬虫比较友好,没有如果调低爬取频率,不用担心会被封 IP.但也不要太频繁爬取. 涉及知识点:requests.html.xpath.csv 一.准备工作 需要安装requests.lxml.csv库 爬取目标:https://book.douban.com/top250 二.分析页面源码 打开网址,按下F12,然后查找书名,右键弹出菜单栏 Copy==> Copy Xpath 以书名“追风筝的人” 获取书名的xpath是://*[@id="content"…

# -*- coding: utf-8 -*- import requests import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') class Spider(object): def __init__(self): print('开始爬取豆瓣图书top250的内容......') # 传入url,返回网页源代码 def getSourceCode(self, url): html = requests.get(url)…

本文利用Python3爬虫抓取豆瓣图书Top250,并利用xlwt模块将其存储至excel文件,图片下载到相应目录.旨在进行更多的爬虫实践练习以及模块学习. 工具 1.Python 3.5 2.BeautifulSoup.xlwt模块 开始动手 首先查看目标网页的url: https://book.douban.com/top250?start=0, 然后我尝试了在代码里直接通过字符串连接仅改变”start=“后面的数字的方法来遍历所有的250/25 = 10页内容,但是后来发现不行,那样的话出…

大年初二,忙完家里一些事,顺带有人交流爬取豆瓣图书top250 1.构造urls列表 urls=['https://book.douban.com/top250?start={}'.format(str(i) for i in range(0, 226, 25))] 2.模块 requests获取网页源代码 lxml 解析网页 xpath提取 3.提取信息 4.可以封装成函数 此处没有封装调用 python代码: #coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.…

从豆瓣图书Top250抓取数据,并通过词云图展示 导入库 from lxml import etree #解析库 import time #时间 import random #随机函数 import pandas as pd import requests #请求库 import jieba #导入结巴分词 from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts 抓取数据 #循环构造网址 def f…

学习一门技术最快的方式是做项目,在做项目的过程中对相关的技术查漏补缺. 本文通过爬取豆瓣top250电影学习python requests的使用. 1.准备工作 在pycharm中安装request库 请看上图,在pycharm中依次点击:File->Settings.然后会弹出下图的界面: 点击2中左上角的"+"按钮,弹出下图的界面: 在右上角的查询框输入requests,然后点击"Install Package"按钮安装requests插件. 2.目标 抓…

可以看到一个DIV下放一个广播剧的信息,包括名称和地址,第一步我们先收集所有广播剧的收听地址: # 用requests的get方法访问novel_list_resp = requests.get("这里放URL的地址")# 利用上一步访问返回的结果生成一个BeautifulSoup对象opera_soup = BeautifulSoup(novel_list_resp.text, "lxml")# 获取所有class="program-item"…

from lxml import etree import requests import csv fp=open('C://Users/Administrator/Desktop/lianxi/doubanbook.csv','w+',newline='',encoding='utf-8') writer=csv.writer(fp) writer.writerow(('name','url','author','publisher','date','price','rate','commen…