Python怎么爬取当网书籍数据并数据可视化展示

Python怎么爬取当网书籍数据并数据可视化展示，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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 requestsimport parsel  # 数据解析模块 第三方模块 需要 pip install parselimport 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 pdfrom pyecharts.charts import *from pyecharts.globals import ThemeType#设定主题from pyecharts.commons.utils import JsCodeimport 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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