导航：首页 > 互联网科技 >

如何使用python爬取当当网所有数据分析书籍信息

发表于：2026-11-02 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2026年11月02日，小编给大家分享一下如何使用python爬取当当网所有数据分析书籍信息，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！1、爬取

千家信息网最后更新 2026年11月02日如何使用python爬取当当网所有数据分析书籍信息

小编给大家分享一下如何使用python爬取当当网所有数据分析书籍信息，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

1、爬取目标

对于要爬取的当当网书籍信息，首先打开当当网页，以数据分析为关键字搜索出来页面所有书籍信息。如下图：

本次爬取的结果有11项：

（1）每页序号

（2）商品ID

（3）标题

（4）书籍价格

（5）书籍原价

（6）书籍折扣

（7）电子书价格

（8）作者

（9）出版时间

（10）出版社

（11）书籍评论量

2、爬取过程

（1）确定url地址

分析网页页面，当输入数据关系关键字以后，点击搜索出来所有书籍网页信息后，将网页拉到最下面可以看到如下图：

可见此网页是翻页的，因此，点击页面2、3、1，提取网页的url如下：

http://search.dangdang.com/?key=%CA%FD%BE%DD%B7%D6%CE%F6&act=input&page_index=2

http://search.dangdang.com/?key=%CA%FD%BE%DD%B7%D6%CE%F6&act=input&page_index=3

http://search.dangdang.com/?key=%CA%FD%BE%DD%B7%D6%CE%F6&act=input&page_index=1

从每页的URL地址信息可以发现每一个页面的地址差异就是page_index的值，所以url地址可以确认为：

http://search.dangdang.com/?key=%CA%FD%BE%DD%B7%D6%CE%F6&act=input&page_index=

page_index的值，我们可以通过循环依次在地址后面添加。

代码如下：

urls = ['http://search.dangdang.com/?key=%CA%FD%BE%DD%B7%D6%CE%F6&act=input&page_index={}'.format(i) for i in range(1,101)]

（2）确定爬取节点

有了url地址，就可以使用lxml库来获取网页信息进行解析，得到具体的爬取信息。鼠标右键，点击"检查"，如下图：

通过网页html里面的信息对应查找，可以找到li对应每个书籍信息，详细的信息如下图可见：

可以看到书籍名字、价格等信息，然后通过Xpath可以逐一提取出来。详细代码如下：

html=requests.get(url,headers=headers)# html.encoding = "utf-8"# print('第一层调用是否返回正常：',html)html.encoding = html.apparent_encoding  # 将乱码进行编码selector=etree.HTML(html.text)# print(selector)datas=selector.xpath('//div[@class="con shoplist"]')# print(datas)
for data in datas:   Classs = data.xpath('div/ul/li/@class')                        #line1-line60   IDDs = data.xpath('div/ul/li/@id')                              #id   titles = data.xpath('div/ul/li/a/@title')                      #标题   prices = data.xpath('div/ul/li/p[3]/span[1]/text()')           #书籍价格   source_prices = data.xpath('div/ul/li/p[3]/span[2]/text()')    #书籍原价   discounts = data.xpath('div/ul/li/p[3]/span[3]/text()')        #书籍折扣   # dian_prices = data.xpath('div/ul/li/p[3]/a[2]/i/text()')       #电子书价格   authors = data.xpath('div/ul/li/p[5]/span[1]/a[1]/@title')     #作者   publish_times = data.xpath('div/ul/li/p[5]/span[2]/text()')    #出版时间   publishs = data.xpath('div/ul/li/p[5]/span[3]/a/text()')       #出版社   comments = data.xpath('div/ul/li/p[4]/a/text()')               #书籍评论量   urls=data.xpath('div/ul/li/a/@href')

备注：基于如果想爬取电子书价格，由于有些书籍没有电子书价格，因此爬取出来会错行，务必通过提取书籍页面url，递归再次爬取详情页进行空值处理，避免错行。

（3）保存爬取信息入数据库

此处我们将爬取的信息存储入数据库，就需要先连接数据库和建立数据库表，便于后续存储。数据连接和表建立代码如下：

db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='库密码', db='库名称:Learn_data', port=3306, charset='utf8')print("数据库连接")cursor = db.cursor()cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS Learn_data.dangdangweb_info_detail")sql = """CREATE TABLE IF not EXISTS Learn_data.dangdangweb_info_detail (   id int auto_increment primary key,   Class CHAR(100),   IDD CHAR(100),   title CHAR(100),   price CHAR(100),   source_price CHAR(100),   discount CHAR(100),   author CHAR(100),   publish_time CHAR(100),   publish CHAR(100),   comment CHAR(100),   dian_price CHAR(100))DEFAULT CHARSET=utf8"""cursor.execute(sql)

爬取的数据存储入表中代码如下：

cursor.execute("insert into dangdangweb_info_detail (Class,IDD,title,price,source_price,discount,author,publish_time,publish,comment,dian_price)"              "values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)",       (str(Class),str(IDD),str(title),str(price),str(source_price),str(discount),str(author)        ,str(publish_time),str(publish),str(comment),str(dian_price[0])))

最后必须使用：db.commit() 关闭数据库，不然数据无法正确存储入表。

3、爬取结果

最后，我们将上面的代码整合起来就可以正常爬取。存储的结果截图如下：

以上是"如何使用python爬取当当网所有数据分析书籍信息"这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道！

很赞哦！