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 （10）出版社 （11）书籍评论量 2...
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)...
[] page_num = 1 # 设置开始页数 keyword = "人工智能" # 设置关键词 total_pages = 5 # 设置要爬取的总页数 filename = f"{keyword}.csv" fields = ["书名", "价格", "作者", "出版社", "出版年份", "评论数量", "好评数", "中评数", "差评数"] # 打开CSV文件并写入表头 with open(...
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)...
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...
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", "") price = float(book.find("span", class_="search_now_price").get_text(...
今天我们用最常用也最方便的Lxml库以及对应的Xpath语法来进行实践学习,爬取当当网数据分析书籍信息。 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。…
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 ...
1、先创建scrapy项目 scrapy startproject dangdang 2、创一个爬虫,模式basic,crawl scrapy genspider -t basic dd dangdang.com 3、了解项目相关内容 items.py 用于定义容器,在dd.py中可以使用,传递给pipelines.py处理 setting.py 设置scrapy项目的属性,例如user-agent、pipelines等设置 ...
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", "") price = float(book.find("span", class_="search_now_price").get_text(...