通过Python爬取当当网,学正则表达式

2023-11-01 03:10

本文主要是介绍通过Python爬取当当网,学正则表达式,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

作者:啃书君  来源:掘金

原文链接:https://juejin.cn/post/6911667019435737101

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准备工作

工欲善其事,必先利其器。写代码也同样是如此,所以在开始之前请先安装好requestst、pandas库。如果没有安装,请先安装好。

# 安装requests
pip install requests# 安装pandas
pip install pandas复制代码

需求分析

本次我们需要提取出当当网TOP500的图书名称、初版时间、价格和作者姓名。

获取书籍名称

首先打开开发者工具,使用选择器定位到书籍名称。

从上图可以看到,书籍名称在title属性值上。

具体正则表达式如下所示:

pattern_name = re.compile('li.*?<div class="name">.*?title="(.*?)".*?</a>', re.S)
复制代码

获取作者姓名

从上图可以看到作者姓名在a标签的文本中,具体正则表达式代码如下所示:

 pattern_author = re.compile('li.*?<div class="publisher_info">.*?<a .*?target="_blank">(.*?)</a>', re.S)
复制代码

获取出版日期

从上图可以看到,出版日期在span标签内。具体正则表达式如下所示:

 pattern_time = re.compile('li.*?<div class="publisher_info">.*?<span>(.*?)</span>', re.S)
复制代码

获取价格

和出本日期一样,都是在span标签内,但是要注意它们之间的区别。具体正则表达式如下所示:

pattern_price = re.compile('li.*?<div class="price">.*?<span class="price_n">(.*?)</span>', re.S)
复制代码

翻页处理

打开网页你会发现并不是所有的的图书都在同一个页面,TOP500共有25页,每页20本书。所以接下来需要分析翻页时URL的变化规律。

# 第一页
http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-1
# 第二页
http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-2
# 第二十五页
http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-25
复制代码

从上面不难看出变化的内容是最后一个数字,并且每一次都按加1的操作。

功能实现

获取每一页的URL地址

    def get_url(self, page):url = f'http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-{page}'return url
复制代码

可以通过循环的方式,将1-25传值给page

获取每一页的网页信息

    def get_html(self, url):html = self.session.get(url).content.decode('gb2312', 'ignore')return html
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将信息保存至csv文件

    def get_info(self, html):pattern_name = re.compile('li.*?<div class="name">.*?title="(.*?)".*?</a>', re.S)pattern_author = re.compile('li.*?<div class="publisher_info">.*?<a .*?target="_blank">(.*?)</a>', re.S)pattern_time = re.compile('li.*?<div class="publisher_info">.*?<span>(.*?)</span>', re.S)pattern_price = re.compile('li.*?<div class="price">.*?<span class="price_n">(.*?)</span>', re.S)name = re.findall(pattern_name, html)author = re.findall(pattern_author, html)print('清洗前:',author)# author = [i for i in author if '出版社' not in i]if page == 3:author = [i for i in author if '出版社' not in i]if page == 14:author = [i for i in author if '机械工业出版社' not in i]print('清洗后:',author)print(len(author))time = re.findall(pattern_time, html)price = re.findall(pattern_price, html)price = [i.replace('&yen;', '¥') for i in price]df = pd.DataFrame({'book_name': name,'author': author,'edition_time': time,'price': price})print(list(df['author']))return df
复制代码

在这里我需要说两个坑,也就是上面代码的两个if语句

这两个坑是这样的,当匹配到第三页和第第十四页的时候,分别有一本书会出现两个作者信息,一个是作者,一个是出版社信息。那这样就会出现21个作者,20本书21个作者显然是不合理的,所以我使用两个if语句将这两个多余内容清理掉。

最后

本次爬取当当网的内容分享到这里就结束了,你将正则表达式学会了吗?

如果你看到这里,相信本文对你还是有些许帮助的,这也是我写文章的初衷。

 

 

 

这篇关于通过Python爬取当当网,学正则表达式的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/320040

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