本文利用Python3爬虫抓取豆瓣图书Top250,并利用xlwt模块将其存储至excel文件,图片下载到相应目录.旨在进行更多的爬虫实践练习以及模块学习. 工具 1.Python 3.5 2.BeautifulSoup.xlwt模块 开始动手 首先查看目标网页的url: https://book.douban.com/top250?start=0, 然后我尝试了在代码里直接通过字符串连接仅改变”start=“后面的数字的方法来遍历所有的250/25 = 10页内容,但是后来发现不行,那样的话出

#coding=utf-8from time import sleepimport unittestfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver import Remotefrom selenium.webdriver.common.by import By#元素定位import sysdef browser():#启动浏览器驱动    '''    driver = Remote(command_executor='http://1

抓取豆瓣读书中的(http://book.douban.com/)最受关注图书,按照评分排序,并保存至txt文件中,需要抓取书籍的名称,作者,评分,体裁和一句话评 方法一: #coding=utf-8 from selenium import webdriver from time import sleep class DoubanPopularBook: def __init__(self): self.dr = webdriver.Chrome() self.popular_books_li

前面整理了一些爬虫的内容,今天写一个小小的栗子,内容不深,大佬请忽略.内容包括对豆瓣读书网站中的书籍的基本信息进行爬取,并整理,便于我们快速了解每本书的中心. 一.爬取信息 每当爬取某个网页的信息时,首先就是要进入到网页中,看看有没有什么爬取过程中的限制,可以查看网站的robots协议.就是在原网址的后面加上"/robots.txt".本网站中得到的结果是: User-agent: * Disallow: /subject_search Disallow: /search Disall

我也是根据:http://blog.csdn.net/pleasecallmewhy/article/details/8927832 ,来写出豆瓣读书的爬虫,废话不说直接上代码: #!/usr/bin/env python #-*-coding=utf-8-*- import urllib2 #获取豆瓣读书的分页的页面 def doubanbook(url,begin,end): for i in range(begin,end+1): filename = str(i) + '.html' p

说明 五一将至,又到了学习的季节.目前流行的各大书单主打的都是豆瓣8.0评分书籍,却很少有人来聊聊这9.0评分的书籍长什么样子.刚好最近学了学python爬虫,那就拿豆瓣读书来练练手. 爬虫 本来思路是直接爬豆瓣的书籍目录,将评分9.0以上的书筛选出来,一打开发现事情并不简单,几千万本书可不好爬 = =,于是转化一下思路,看有没有类似的书单. 一搜还真有,找到一个9.0评分的榜单,大大减少了工作量,这样就不用先爬一下整站书籍来筛选了.看了看榜单,应该是某位好心的书友手工整理的,更新时间为2018

1.问题描述: 爬取豆瓣读书首页的图书的名称.链接.作者.出版日期,并将爬取的数据存储到Excel表格Douban_I.xlsx中 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://book.douban.com/ 2.利用requests.get()方法向豆瓣读书首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://book.douban.com/" #发送请求,获取响应 response = requ

登录/注册 下载豆瓣客户端 豆瓣 读书 电影 音乐 同城 小组 阅读 FM 时间 豆品 更多 豆瓣读书   购书单 电子图书 豆瓣书店 2018年度榜单 2018书影音报告 购物车 程序开发心理学 作者:  [美] 杰拉尔德·温伯格 出版社: 清华大学出版社 副标题: 软件与系统思想家温伯格精粹译丛 译者: 邓俊辉 出版年: 2004-1-1 页数: 424 定价: 39.00元 装帧: 平装(无盘) 丛书: 软件与系统思想家温伯格精粹译丛 ISBN: 9787302070269 豆瓣评分 8.

最近学习微信小程序,做一个类似"书库"的小demo,大致流程使用摄像头获取书本后面的isbn,通过豆瓣读书API得到书本介绍.豆瓣评分.图书评论等信息,然鹅https://api.douban.com/v2/book/isbn/:name停服了! 在网上找了一圈,有意思了,ISBN--国际标准书号(International Standard Book Number)这种理论上应该公开的信息却没有相关资源! 号称中国ISBN中心 - 中国版本图书馆,这个网站翻了一遍也没有能够查isbn

爬虫–scrapy 题目:根据豆瓣读书top250,根据出版社对书籍数量分类,绘制饼图 搭建环境 import scrapy import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 加载scrapy框架 #terminal 终端实现 cd .. # 跳转到上一层目录 scrapy startproject booktop # 和项目同名的scrapy框架项目 setting配置 ROBOTSTXT_OBEY =

上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜,爬取相对来说有点麻烦,爬取的速度也较慢.本次使用的lxml库,我个人是最喜欢的,爬取的语法很简单,爬取速度也快. 本次爬取的豆瓣书籍排行榜的首页地址是: https://www.douban.com/doulist/1264675/?start=0&sort=time&playable=0&sub_type= 该排行榜一共有22页,且发现更改网址的 start=0 的  0 为25.50就可以跳到排行榜的第二.第三页,所以后面只

工作太忙 没有时间细化了 就说说 主要内容吧 下载和分析漫画是分开的 下载豆瓣漫画页面是使用之前的文章的代码 见http://www.cnblogs.com/itdef/p/4171179.html http://www.cnblogs.com/itdef/p/4081963.html 注意 豆瓣网是https 下载后进行页面分析 fstream fs(szfileName); stringstream ss; // 创建字符串流对象 ss << fs.rdbuf(); // 把文件流中的字符

import requests from bs4 import BeautifulSoup def parse_html(num): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36' } response = requests.get(f'https://book

思路: 1.打开书本“更多”短评,复制链接 2.脚本分析链接,通过获取短评数,计算出页码数 3.通过页码数,循环爬取当页短评 4.短评写入到txt文本 5.读取txt文本,处理文本,输出出现频率最高的词组(前X)----通过分析得到其他结果可自由发散 用到的库: lxml .re.jieba.time 整个脚本如下 # -*-coding:utf8-*- # encoding:utf-8 #豆瓣每页20条评论 import requests from lxml import etree impo

<?php//演示地址 http://asizu.sinaapp.com/reptile_douban.php//数据量不是特别大,没有写抓完数据便停止. 喜欢的朋友拿去自己改改就好了 header("Content-Type:text/html;charset=utf-8"); define("MYSQL_HOST",SAE_MYSQL_HOST_M); define("MYSQL_NAME","douban"); d

一,准备工作. 工具:win10+Python3.6 爬取目标:爬取图中红色方框的内容. 原则:能在源码中看到的信息都能爬取出来. 信息表现方式:CSV转Excel. 二,具体步骤. 先给出具体代码吧: import requests import re from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def gethtml(url): try: r = requests.get(url,timeout = 30) r.raise_for_st

个人练习项目,使用了scss+webstorm watcher来处理样式.整体上没有什么难点. github:https://github.com/axel10/wx-douban-read

1.scrapy框架 Scrapy,Python开发的一个快速.高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改.它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider.sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持. 主要组件: 2.快速开始 scrapy startproject douban cd到douban根目录

目标url:https://book.douban.com/tag/?view=type&icn=index-sorttags-all 目的:抓取所有标签名称(tag_name),标签链接(tag_url),标签下的书籍数量(tag_book_num) 先创建一个config.py文件,设置mongpdb的一些配置信息: 抓取代码如下: 1 import requests 2 from requests.exceptions import RequestException 3 from bs4

简介 朋友问我能不能做一个下载他在豆瓣读书上的短评的工具,于是就做了这个“豆瓣用户读书短评下载工具”. GitHub链接:https://github.com/xiaff/dbc-downloader. 这个小工具使用Python3.4编写,其工作流程为: 用户输入其豆瓣ID: 抓取用户评论列表网页 对网页进行解析: 存储评论相关信息: 将Markdown格式文件转换为Html. 用到的库主要有: urllib.request BeautifulSoup4 markdown 抓取网页 所需要抓取

<如何在大学里脱颖而出(How to Win at College)>读书笔记 图书简介 中文版: 英文版: 作者卡尔·纽波特(Cal Newport)于 2004 年6月以优等生荣誉学会会员身份毕业于达特茅斯学院.曾在<华尔街日报>的学报和<今日商务>等杂志上发表了数篇讲述大学生活以及大学生成功事迹的文章.目前,他在美国麻省理工学院攻读计算机科学博士学位,居住在马萨诸塞州的波士顿. 不禁感慨,我上大学那阵怎么就没有这本书呢,呵呵,不过现在看到,总比没有看过好 :-)