Python爬取当当网书籍数据，并数据可视化展示

2021-12-31 本文已影响0人 Python案例教学

知识点

爬虫基本流程
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

开发环境

Python 3.8
Pycharm 2021.2 专业版

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

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

数据可视化

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

导入数据

df = pd.read_csv('书籍信息.csv', encoding='utf-8', engine='python')
df.head()

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()

Python爬取当当网书籍数据，并数据可视化展示

知识点

开发环境

模块使用

爬虫代码实现步骤:

1. 导入所需模块

2. 发送请求, 用python代码模拟浏览器发送请求

3. 解析数据, 提取我们想要数据内容

4. 多页爬取

5. 保存数据, 保存csv表格里面

运行代码，效果如下图

数据可视化

导入所需模块

导入数据

可视化

书籍总体价格区间

各个出版社书籍数量柱状图

书籍评论数最高Top20

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