如何用对爬取的豆瓣top250数据进行数据可视化 爬取豆瓣图书数据

目录

Python应用程序设计

豆瓣读书网站的数据爬取与分析

一、 项目背景与需求分析

二、数据抓取与分析

三、数据库设计

四、展示系统

一、 项目背景与需求分析

1. 选题背景

本设计作品选取了豆瓣读书网站，主要爬取的是豆瓣读书的TOP250,通过爬取的数据进行对信息的进一步的数据分析。豆瓣读书TOP250网址为：https://book.douban.com/top250?start=0。

在这个设计中爬取了豆瓣读书的书名、书籍链接、书籍评分、评分人数、书籍作者、书籍的翻译者、出版社、出版日期、书籍的价格、一句话评价、书籍图片。通过爬取这些数据，可以使我们更加直观看到TOP250的图书整理数据，有效减少手动筛选统计的工作量。

2. 数据抓取与分析

1.豆瓣图书数据

通过requests向页面发送请求，BeautifulSoup解析豆瓣读书网页数据，将爬取下来的数据利用pandas库存到csv，通过for循环依此爬取网站十页250条数据。由于爬取的内容板块较多，且并不是每一本书都有一句话评价、译者、作者，也并不是每一本书都只有一个价格，所以需要将特殊情况另外拿出分析。

当每一种情况都有时：

if len(info) == 5:
 book_author.append(info[0])
 book_translater.append(info[1])
 book_publisher.append(info[2])
 book_pub_year.append(info[3])
 book_price.append(str(info[4]))

当没有译者的时候：

elif len(info) == 4: 
 book_author.append(info[0])
 book_translater.append(None)
 book_publisher.append(info[1])
 book_pub_year.append(info[2])
 book_price.append(str(info[3]))

当有两种价格时：

elif len(info) == 6: 
 book_author.append(info[0])
 book_translater.append(info[1])
 book_publisher.append(info[2])
 book_pub_year.append(info[3])
 book_price.append(str(info[4]) + '/' + str(info[5]))

当没有作者时：

elif len(info) == 3: 
 book_author.append(None)
 book_translater.append(None)
 book_publisher.append(info[0])
 book_pub_year.append(info[1])
 book_price.append(str(info[2]))

当没有一句话评价时：

if book.select('.quote span'):
 book_comment.append(book.select('.quote span')[0].text)
else:
 book_comment.append(None)

爬取数据：

图1

转换为excl文件：

图2

数据展示：

图3

3. 图标数据和数据库数据

该部分的取数通过运用正则表达式，找到要爬取的书名和评分，再通过控制爬取的网页页数，从而爬出前25本和250本图书的数据。

图4

4. 排名前十名评分人物数据

该数据的取值是从“豆瓣图书.csv”中取出的，通过取出我们本来文件中的第一列书名与第九列评分，再控制一到十行，就可方便取出数据。

import pandas as pd
data = pd.read_csv("豆瓣图书.csv",header=None)
data = data.loc[1:10,[1,9]]
print(data)
data.to_csv("排名前十评分人数数据.csv")

图6

5. 爬取图片

由于之前已经将爬取的代码保存成了a.txt，那么只要在该文件里找到图片所在位置node1=soup.find_all(“img”,width=”90”)，再将图片取出存入文件夹即可。

代码如图：

图7

爬取结果：

6. 数据库设计

豆瓣读书爬虫系统在SQLite的平台上创建了一个名为books的数据库，在库中共创建了1张表。

信息表book，存储图书的信息，其设计如表1所示。

表1 图书表

表名	属性	类型	描述	备注
Book	name	String	书名	主码
	pingfen	String	评分	not null

7. 展示系统

1.登录页面

2.可视化部分图表展示

8. 参考