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  • 网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon.com抓取价格(2): 抓取allitebooks.com书籍信息及ISBN码


    这一篇首先从allitebooks.com里抓取书籍列表的书籍信息和每本书对应的ISBN码。

    一、分析需求和网站结构

    allitebooks.com这个网站的结构很简单,分页+书籍列表+书籍详情页。
    要想得到书籍的详细信息和ISBN码,我们需要遍历所有的页码,进入到书籍列表,然后从书籍列表进入到每本书的详情页里,这样就能够抓取详情信息和ISBN码了。

    二、从分页里遍历每一页书籍列表

    通过查看分页功能的HTML代码,通过class="current"可以定位当前页码所在span标签,此span标签的下一个兄弟a标签就是下一页链接所在的标签,
    而通过对比最后一页的span可以发现,在最后一页中,通过class="current"找到的span标签却没有下一个兄弟a标签。所以我们可以通过这一点判断出是否已经到最后一页了。代码如下:
    # Get the next page url from the current page url
    def get_next_page_url(url):
        page = urlopen(url)
        soup_page = BeautifulSoup(page, 'lxml')
        page.close()
        # Get current page and next page tag
        current_page_tag = soup_page.find(class_="current")
        next_page_tag = current_page_tag.find_next_sibling()
        # Check if the current page is the last one
        if next_page_tag is None:
            next_page_url = None
        else:
            next_page_url = next_page_tag['href']
        return next_page_url
    三、从书籍列表里找到详情页的链接

    在书籍列表点击书名或者封面图都可以进入详情,则书名和封面图任选一个,这里选择书名。

     
    我们可以通过查找class="entry-title"定位到书名所在的h2标签,然后通过此标签的a属性即可获得链接所在的a标签,再通过a标签的string属性可得到链接。
    代码如下:
    # Get the book detail urls by page url
    def get_book_detail_urls(url):
        page = urlopen(url)
        soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')
        page.close()
        urls = []
        book_header_tags = soup.find_all(class_="entry-title")
        for book_header_tag in book_header_tags:
            urls.append(book_header_tag.a['href'])
        return urls
    四、从书籍详情页里抓取标题和ISBN码

     
     
    通过查看书籍详情页的HTML代码,我们可以通过查找class="single-title"定位到标题所在的h1标签获得标题,然后通过查找text="Isbn:"定位到"Isbn:"的所在的dt标签,此标签的下一个兄弟节点就是书籍ISBN码所在的标签,通过此标签的string属性可获得ISBN码内容。
    代码如下:
    # Get the book detail info by book detail url
    def get_book_detail_info(url):
        page = urlopen(url)
        book_detail_soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')
        page.close()
        title_tag = book_detail_soup.find(class_="single-title")
        title = title_tag.string
        isbn_key_tag = book_detail_soup.find(text="Isbn:").parent
        isbn_tag = isbn_key_tag.find_next_sibling()
        isbn = isbn_tag.string.strip() # Remove the whitespace with the strip method
        return { 'title': title, 'isbn': isbn }
    五、将三部分代码整合起来

    def run():
        url = "http://www.allitebooks.com/programming/net/page/1/"
        book_info_list = []
        def scapping(page_url):
            book_detail_urls = get_book_detail_urls(page_url)
            for book_detail_url in book_detail_urls:
                # print(book_detail_url)
                book_info = get_book_detail_info(book_detail_url)
                print(book_info)
                book_info_list.append(book_info)
            next_page_url = get_next_page_url(page_url)
            if next_page_url is not None:
                scapping(next_page_url)
            else:
                return
    
        scapping(url)
    运行结果


    六、将结果写入文件,以供下一步处理使用
    def save_to_csv(list):
        with open('books.csv', 'w', newline='') as fp:
            a = csv.writer(fp, delimiter=',')
            a.writerow(['title','isbn'])
            a.writerows(list)

    未完待续... 

    我们处于大数据时代,对数据处理感兴趣的朋友欢迎查看另一个系列随笔:利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总
     
    接下来一篇随笔是根据获取到的ISBN码去amazon.com网站获取每本书对应的价格,并通过数据分析的知识对获取的数据进行处理,最后输出到csv文件。有兴趣的朋友欢迎关注本博客,也欢迎大家留言讨论。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sirkevin/p/5783748.html
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