31 url = self.dom + type.xpath('@href').extract_first() # 每一个书籍分类下面的url 32 typestr_new = typestr + "{0}>>".format(type.xpath('text()').extract_first()) # 多级分类 33 34 scrapy.Spider.log(self, "Find url:{0},type{1}".format(url, typestr_new), logging.INFO)...
1 打开当当网,搜索“深度学习”,等待页面加载,获取当前网址 “http://search.dangdang.com/?key=%C9%EE%B6%C8%D1%A7%CF%B0&act=input” 2 点击鼠标右键,选择’检查’,获取当前页面的网页信息 3 分析网页代码,截取我们要的内容。 4 实验设计为:先从搜索’深度学习‘后得到的页面中抓取相关书籍的链接(url)...
一个小升级吧,代码呢其实早在7月份就写好了,最近有位小伙伴问我有无源码,刚好代码还在,就顺便发一下,写的不是很好,基础能爬的水平(勿喷谢谢),能爬取到的东西多了(比如"评论数量", "好评数", "中评数", "差评数"),但是速度慢了,而且容易被封ip或者弹验证,建议一次性最多爬取5页或者使用更多反爬手段...
python爬取当当网书籍信息 '''url http://book.dangdang.com/ 请求方式 GET 请求头 User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36 请求参数'''#1.导入模块importrequestsfromlxmlimporthtml etree=html.etree#2.发送请求...
代码如下,输入关键词即可运行! import re import concurrent.futures import pandas as pd from time import sleep from bs4 import BeautifulSoup import requests def process_book(book): try: title = book.find("a", class_="pic").img.get("alt", "") ...
1、爬取目标 对于要爬取的当当网书籍信息,首先打开当当网页,以数据分析为关键字搜索出来页面所有书籍信息。如下图: 本次爬取的结果有11项: (1)每页序号 (2)商品ID (3)标题 (4)书籍价格 (5)书籍原价 (6)书籍折扣 (7)电子书价格 (8)作者 (9)出版时间 ...
效果参考如下图: ps:解决可能出现的格式问题,将书名和爬取总页数单独拎出来方便修改。 感谢阅读!!!
代码如下,输入关键词即可运行! import re import concurrent.futures import pandas as pd from time import sleep from bs4 import BeautifulSoup import requests def process_book(book): try: title = book.find("a", class_="pic").img.get("alt", "") ...