Python爬取当网书籍数据并数据可视化展示
作者：松鼠爱吃饼干
这篇文章主要介绍了Python爬取当网书籍数据并数据可视化展示,下面文章围绕Python爬虫的相关资料展开对爬取当网书籍数据的详细介绍，需要的小伙伴可以参考一下，希望对你有所帮助
一、开发环境
- Python 3.8
- Pycharm 2021.2 专业版
二、模块使用
csv 模块 把爬取下来的数据保存表格里面的 内置模块requests >>> pip install requests 数据请求模块parsel >>> pip install parsel 数据解析模块 css选择器去提取数据
三、爬虫代码实现步骤
- 导入所需模块
- 发送请求, 用
python代码模拟浏览器发送请求 - 解析数据, 提取我们想要数据内容
- 多页爬取
- 保存数据, 保存
csv表格里面
1. 导入所需模块
import requests # 数据请求模块 第三方模块 需要 pip install requests import parsel # 数据解析模块 第三方模块 需要 pip install parsel import csv # 保存csv表格数据模块 内置模块 import time # 时间模块
2. 发送请求, 用python代码模拟浏览器发送请求
headers 请求头 作用就是python代码伪装成浏览器 对于服务器发送请求
User-Agent 用户代理 浏览器的基本身份标识
标题中无效的返回字符或前导空格：User-Agent 不要留有空格
通过requests模块里面get请求方法，对于url地址发送请求，并且携带上面header请求头参数，最后用response变量接收返回数据
url = f'http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-{page}'
# headers 请求头 字典数据类型
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)3. 解析数据, 提取我们想要数据内容
selector = parsel.Selector(response.text) # 对于获取到的html字符串数据进行转换 selector 对象
# css选择器 就是根据标签属性提取相应的数据
lis = selector.css('ul.bang_list li')
for li in lis:
# .name 定位 class类名name标签 a 标签 attr() 属性选择器 取a标签里面title属性 get() 获取数据
title = li.css('.name a::attr(title)').get() # 书名
# 获取标签里面文本数据 直接text
comment = li.css('.star a::text').get().replace('条评论', '') # 评论
recommend = li.css('.star .tuijian::text').get().replace('推荐', '') # 推荐
author = li.css('.publisher_info a:nth-child(1)::attr(title)').get() # 作者
publish = li.css('div:nth-child(6) a::text').get() # 出版社
price_n = li.css('.price .price_n::text').get() # 售价
price_r = li.css('.price .price_r::text').get() # 原价
price_s = li.css('.price .price_s::text').get() # 折扣
price_e = li.css('.price .price_e .price_n::text').get() # 电子书价格
href = li.css('.name a::attr(href)').get() # 详情页
dit = {
'书名': title,
'评论数': comment,
'推荐量': recommend,
'作者': author,
'出版社': publish,
'售价': price_n,
'原价': price_r,
'折扣': price_s,
'电子书价格': price_e,
'详情页': href,
}
csv_writer.writerow(dit) # 数据保存到csv
print(title, comment, recommend, author, publish, price_n, price_r, price_s, price_e, href, sep=' | ')4. 多页爬取
for page in range(1, 26):
# 字符串格式化方法
print(f'正在爬取第{page}页的数据内容')
time.sleep(1.5)
url = f'http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-{page}'5. 保存数据, 保存csv表格里面
# 创建打开一个文件 进行保存
f = open('当当图书.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
'书名',
'评论数',
'推荐量',
'作者',
'出版社',
'售价',
'原价',
'折扣',
'电子书价格',
'详情页',
])
csv_writer.writeheader() # 写入表头运行代码，效果如下图：
四、数据可视化
1.导入所需模块
import pandas as pd from pyecharts.charts import * from pyecharts.globals import ThemeType#设定主题 from pyecharts.commons.utils import JsCode import pyecharts.options as opts
2.导入数据
df = pd.read_csv('书籍信息.csv', encoding='utf-8', engine='python')
df.head()
3.可视化
书籍总体价格区间:
pie1 = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark',width='1000px',height='600px'))
.add('', datas_pair_1, radius=['35%', '60%'])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
title="当当网书籍\n\n原价价格区间",
pos_left='center',
pos_top='center',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
color='#F0F8FF',
font_size=20,
font_weight='bold'
),
)
)
.set_colors(['#EF9050', '#3B7BA9', '#6FB27C', '#FFAF34', '#D8BFD8', '#00BFFF', '#7FFFAA'])
)
pie1.render_notebook() 
pie1 = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark',width='1000px',height='600px'))
.add('', datas_pair_2, radius=['35%', '60%'])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
title="当当网书籍\n\n售价价格区间",
pos_left='center',
pos_top='center',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
color='#F0F8FF',
font_size=20,
font_weight='bold'
),
)
)
.set_colors(['#EF9050', '#3B7BA9', '#6FB27C', '#FFAF34', '#D8BFD8', '#00BFFF', '#7FFFAA'])
)
pie1.render_notebook() 
各个出版社书籍数量柱状图:
bar=(
Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark'))
.add_xaxis(counts.index.tolist())
.add_yaxis(
'出版社书籍数量',
counts.values.tolist(),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top'),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(
0, 0, 0, 1,[{offset: 0,color: 'rgb(255,99,71)'}, {offset: 1,color: 'rgb(32,178,170)'}])
"""
)
)
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
title='各个出版社书籍数量柱状图'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='书籍名称',
type_='category',
axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90),
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='数量',
min_=0,
max_=29.0,
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dash'))
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross')
)
.set_series_opts(
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[
opts.MarkLineItem(type_='average',name='均值'),
opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值'),
opts.MarkLineItem(type_='min',name='最小值'),
]
)
)
)
bar.render_notebook()书籍评论数最高Top20:
bar=(
Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark'))
.add_xaxis(price_top.index.tolist())
.add_yaxis(
'书籍单价',
price_top.values.tolist(),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top'),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(
0, 0, 0, 1,[{offset: 0,color: 'rgb(255,99,71)'}, {offset: 1,color: 'rgb(32,178,170)'}])
"""
)
)
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
title='单价最高的书籍详细柱状图'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='书籍名称',
type_='category',
axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90),
),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
name='单价/元',
min_=0,
max_=1080.0,
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dash'))
),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross')
)
.set_series_opts(
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[
opts.MarkLineItem(type_='average',name='均值'),
opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值'),
opts.MarkLineItem(type_='min',name='最小值'),
]
)
)
)
bar.render_notebook()
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