python爬取当当网排行榜

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mob64ca12e27f25 2024-11-16 05:09:30 ©著作权

文章标签 HTML 状态图 Python 文章分类 Python 后端开发

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使用Python爬取当当网排行榜

近年来，网络爬虫技术的发展使得用户能够轻松地从互联网获取所需信息。本文将介绍如何使用Python爬取当当网的排行榜数据，并对所需的环境和代码进行详细讲解。我们还将使用Mermaid语法为您展示爬虫过程的状态图。

一、环境准备

在开始之前，您需要安装一些必要的Python库。您可以使用pip来安装它们：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

requests库用于发送请求并获取网页内容。
BeautifulSoup用于解析网页中的HTML。
pandas用于数据处理和输出。

二、爬虫代码示例

接下来，我们编写一个基本的爬虫，来获取当当网上的图书排行榜信息。下面是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def fetch_dangdang_rankings():
    url = '
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36'
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 定义空列表来存储书籍信息
    rankings = []

    # 查找书籍列表
    for item in soup.select('.bang_list li'):
        title = item.select_one('.name a').text.strip()
        author = item.select_one('.publisher_info a').text.strip()
        price = item.select_one('.price').text.strip()
        
        rankings.append({
            '书名': title,
            '作者': author,
            '价格': price
        })
    
    return pd.DataFrame(rankings)

# 运行函数并保存结果
rankings_df = fetch_dangdang_rankings()
rankings_df.to_csv('dangdang_rankings.csv', index=False)
print(rankings_df)

三、代码分析

以上代码分为几个步骤：

发送请求：使用requests.get()向当当网发送请求，并获取返回的HTML内容。
解析HTML：使用BeautifulSoup来解析HTML，并通过CSS选择器提取书籍标题、作者和价格等信息。
存储数据：将提取到的数据存储到一个列表中，最后转换为pandas的DataFrame格式，并保存为CSV文件。

四、状态图

在编写网络爬虫时，可以通过状态图来描述程序的执行流程。以下是爬取当当网排行榜的状态图示例，使用Mermaid语法表示：

stateDiagram
    [*] --> Start
    Start --> Fetch_Data
    Fetch_Data --> Parse_HTML
    Parse_HTML --> Store_Data
    Store_Data --> End
    End --> [*]

图中描述了爬虫的基本状态，包括开始、获取数据、解析HTML、存储数据，最后结束。这样的状态图不仅可以帮助我们了解程序流程，也能帮助我们规划代码结构。