豆瓣图书爬虫使用教程
《2024年基于Python的豆瓣网站数据爬取与分析》范文
《基于Python的豆瓣网站数据爬取与分析》篇一一、引言随着互联网的快速发展，网络数据爬取与分析已成为一种重要的研究手段。
豆瓣网作为国内知名的社交网站，拥有丰富的用户数据和内容资源。
本文旨在介绍如何使用Python进行豆瓣网站的数据爬取与分析，并展示其应用价值。
二、数据爬取1. 确定爬取目标在豆瓣网站上，我们可以根据需求选择要爬取的数据类型，如电影、书籍、音乐等。
本文以电影为例，介绍如何进行数据爬取。
2. 编写爬虫程序使用Python语言，我们可以借助第三方库如requests、BeautifulSoup等来实现对豆瓣网站的爬取。
首先，需要发送请求获取网页源代码，然后通过解析源代码提取所需数据。
在编写爬虫程序时，需要注意遵守豆瓣网的爬虫协议，避免对网站造成过大负担。
同时，还需要注意反爬虫策略，如设置请求头、使用代理等。
3. 数据存储将爬取到的数据存储在合适的格式中，如CSV、JSON等。
便于后续的数据分析和处理。
三、数据分析1. 数据清洗对爬取到的数据进行清洗，去除重复、无效、错误的数据，保证数据的准确性。
2. 数据处理对清洗后的数据进行处理，如统计、分类、聚类等。
可以使用Python中的pandas、numpy等库进行数据处理。
3. 数据可视化将处理后的数据以图表的形式展示出来，便于观察和分析。
可以使用matplotlib、seaborn等库进行数据可视化。
四、应用价值1. 用户需求分析通过对豆瓣网站上的用户数据进行爬取和分析，可以了解用户的需求和兴趣爱好，为产品开发和改进提供参考。
2. 电影市场分析通过对豆瓣网上的电影数据进行爬取和分析，可以了解电影的市场表现、观众评价等信息，为电影投资和宣传提供参考。
3. 竞争情报分析通过对竞争对手在豆瓣网上的数据进行分析，可以了解其产品特点、优势和不足，为企业的竞争策略制定提供参考。
五、结论本文介绍了基于Python的豆瓣网站数据爬取与分析的方法和应用价值。
《2024年基于Python的豆瓣网站数据爬取与分析》范文
《基于Python的豆瓣网站数据爬取与分析》篇一一、引言在大数据时代，信息资源的获取和利用显得尤为重要。
豆瓣网作为国内知名的社交网站之一，拥有丰富的用户数据和资源。
本文将介绍如何使用Python进行豆瓣网站的数据爬取与分析，旨在为相关领域的研究提供参考。
二、数据爬取1. 确定爬取目标首先，我们需要明确要爬取的数据类型和目标。
例如，我们可以选择爬取豆瓣电影的评分、评论、用户评价等信息。
2. 选择合适的爬虫框架Python提供了多种爬虫框架，如BeautifulSoup、Selenium等。
根据实际需求，我们选择使用BeautifulSoup结合requests库进行数据爬取。
3. 编写爬虫程序（1）发送请求：使用requests库向豆瓣网站发送请求，获取HTML页面。
（2）解析页面：使用BeautifulSoup解析HTML页面，提取所需数据。
（3）保存数据：将提取的数据保存为CSV或JSON格式文件，以便后续分析。
三、数据分析1. 数据清洗对爬取的数据进行清洗，去除重复、无效、异常的数据，保证数据的准确性。
2. 数据统计与分析（1）对电影评分进行统计分析，了解用户对不同类型电影的喜好程度。
（2）对电影评论进行情感分析，了解用户对电影的情感倾向和评价内容。
（3）分析用户评价的关键词和主题，了解用户关注的重点和需求。
3. 可视化展示使用Python的数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn等）将分析结果进行可视化展示，以便更好地理解数据和分析结果。
四、案例分析以某部电影为例，对其在豆瓣网上的评分、评论及用户评价进行详细分析。
通过数据分析和可视化展示，可以更直观地了解用户对该电影的评价和反馈，为电影制作方提供有价值的参考信息。
五、结论与展望通过对豆瓣网站数据的爬取与分析，我们可以获取大量有关用户行为、喜好、需求等方面的信息。
这些信息对于网站运营者、商家、研究机构等都具有重要的参考价值。
同时，随着技术的发展和大数据时代的到来，数据爬取与分析将越来越重要。
Python爬虫笔记：爬取豆瓣图书TOP250单页数据
Python爬⾍笔记：爬取⾖瓣图书TOP250单页数据前⾔上次我们通过glidedsky的第⼀关实现了获取到单页的数据，但是可能有些⼩伙伴会觉得只是获取到⼀些数字并不能直观的体现出Python爬⾍的⽅便之处。
所以今天我跟⼤家分享⼀个⼩⼩的案例，这不是在家空闲时间⽐较多，⼜不想太过于颓废，于是我打算在⾖瓣挑选⼀些评分⽐较⾼的书分享给⼤家。
当然⼿动筛选⼯作量太⼤了，所以我决定⽤python写⼀个爬⾍，爬取⾖瓣图书TOP250的简单数据，并整理成表格保存在本地。
⽹页元素分析因为上篇⽂章只讲了获取单页数据，所以这次我们的⽬标也是先获取⼀页数据。
这个页⾯本⾝⽐较⼲净，数据也很清晰，获取会⽐较⽅便⼀些。
还是先f12查看页⾯元素，确定所要获取的数据。
通过审查元素可以看出所有数据特点：书名包含在a标签中,作者及出版社等信息保存在命名为pl的p标签中,并通过斜杠分割不同数据，评分保存在class=allster_rums的span标签中，评价⼈数在class='pl'的span标签中,发现了吗?这些数据没有做任何加密，同时每⼀个数据标识各不相同，⾮常容易分辨。
这也是为什么很多⼈在初学爬⾍时都会接触到爬取⾖瓣top250例⼦的原因，因为数据内容有⽤，爬取难度相对较⼩。
这⾥还需要注意⼀个问题，就是这部分图书并不全是中⽂书籍，还有⼀部分是外⽂书，这就导致了他们之间有⼀个地⽅数据有差别：外⽂书会多出⼀个译者名字，所以之后在保存数据到表格⽂件中时，需要特别注意。
代码实现在开始之前还是先明确⼀下程序执⾏流程：访问⽹页获取源代码提取数据分别保存到excel⽂件中⾸先解决访问⽹页和获取源代码的问题：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = '/top250?start='headers = {'cookie':'你⾃⼰的cookie','User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' }response = requests.get(url,headers=headers).textbs4 = BeautifulSoup(response,'html.parser')print(bs4)获取到之后当然就是对数据进⾏提取bookName = bs4.find_all('div',class_='pl2')for book in bookName:name = book.find('a')name = name.text.strip()name = name.replace(' ','')print(name)这段代码⾸先在获取到的html⽂本中寻找Class=pl2的div元素这是没有提取a标签中书名时的原始数据find_all()是BeautifulSoup模块提供的⼀个⽤来快速查询数据的⽅法，返回⼀个列表。
python豆瓣爬虫代码 -回复
python豆瓣爬虫代码-回复如何使用Python编写一个豆瓣爬虫？豆瓣是一个非常受欢迎的社交网站，它提供了各种各样的电影、图书、音乐和活动信息。
有时，我们可能需要获取豆瓣上的某些数据，比如电影的评分、图书的评论等。
为了方便获取这些数据，我们可以使用Python编写一个豆瓣爬虫。
那么，我们应该从哪些方面入手呢？下面将一步一步回答这个问题。
第一步：安装所需的库在开始编写豆瓣爬虫之前，我们需要安装两个库：requests和BeautifulSoup。
打开命令行窗口，并运行以下命令：pythonpip install requestspip install bs4这将会安装最新版本的requests和BeautifulSoup库。
requests库用于发送HTTP请求，而BeautifulSoup库用于解析HTML页面。
第二步：了解豆瓣网页结构在编写爬虫之前，我们需要了解豆瓣网页的结构，以便我们能够找到需要提取的数据。
我们可以打开豆瓣网站，然后使用浏览器的开发者工具（通常通过右键单击页面并选择“检查元素”打开）来查看HTML代码。
通过查看HTML代码，我们可以找到目标数据所在的位置。
例如，如果我们想要获取电影的评分，我们可以查看电影详情页面的HTML代码，找到包含评分的元素。
通常，评分信息是包含在一个具有特定类名或id的HTML元素中的。
第三步：发送HTTP请求有了目标数据的位置，我们现在可以开始编写代码了。
首先，我们需要发送一个HTTP请求来获取豆瓣页面的HTML代码。
我们可以使用requests 库中的get函数来实现这一点。
pythonimport requestsurl = "<豆瓣网页的URL>"response = requests.get(url)html = response.text在上面的代码中，我们先定义了豆瓣网页的URL。
然后，我们使用get函数向该URL发送一个HTTP请求，并将响应结果存储在response变量中。
Scrapy通过登录的方式爬取豆瓣影评数据
Scrapy通过登录的⽅式爬取⾖瓣影评数据Scrapy 通过登录的⽅式爬取⾖瓣影评数据爬⾍Scrapy⾖瓣Fly由于需要爬取影评数据在来做分析，就选择了⾖瓣影评来抓取数据，⼯具使⽤的是Scrapy⼯具来实现。
scrapy⼯具使⽤起来⽐较简单，主要分为以下⼏步：1、创建⼀个项⽬ ==scrapy startproject Douban得到⼀个项⽬⽬录如下：├── Douban│ ├── init.py │ ├── │ ├── │ ├── │ └── spiders │ └── init.py └── scrapy.cfg2 directories, 6 files然后定义⼀个Item项定义Item项，主要是为了⽅便得到爬取得内容。
（根据个⼈需要定义吧，不定义也可以。
）定义⼀个爬⾍类由上⾯的⽬录上，知道放在spider下⾯。
可以根据不同的需要继承 scrapy.Spider 或者是CrawlSpider。
然后定义url 以及parse⽅法当然也可以使⽤命令来⽣成模板scrapy genspider douban 抓取内容使⽤命令 scrapy crawl spidername具体可以参照通过scrapy 参考⼿册的程序定义之后，会发现在爬不到数据，这是因为⾖瓣使⽤了反爬⾍机制。
我们可以在内启动DOWNLOAD_DELAY=3 以及User-Agent代理：USER_AGENT = 'Douban (+)'这样就可以开启爬⾍了。
但是在爬取⾖瓣影评数据的时候，会发现，最多只能爬取10页，然后⾖瓣就需要你登录。
不然就只能爬取10页数据（从浏览去看，也是只能看到10页数据）。
这就需要我们登录之后再去爬取数据了。
然后在Scrapy⼿册的部分，发现了可以使⽤如下⽅式实现登录：1. class MySpider(scrapy.Spider):2. name = 'myspider'3.4. def start_requests(self):5. return [scrapy.FormRequest("/login",6. formdata={'user': 'john', 'pass': 'secret'},7. callback=self.logged_in)]8.9. def logged_in(self, response):10. # here you would extract links to follow and return Requests for11. # each of them, with another callback12. pass通过上⾯的⽅法，就可以实现登录⾖瓣爬取想要的数据了。
第一个爬虫——豆瓣新书信息爬取
第⼀个爬⾍——⾖瓣新书信息爬取本⽂记录了我学习的第⼀个爬⾍程序的过程。
根据《Python数据分析⼊门》⼀书中的提⽰和代码，对⾃⼰的知识进⾏查漏补缺。
在上爬⾍程序之前补充⼀个知识点：User-Agent。
它是Http协议中的⼀部分，属于头域的组成部分，User Agent也简称UA。
它是⼀个特殊字符串头，是⼀种向访问⽹站提供你所使⽤的浏览器类型及版本、操作系统及版本、浏览器内核、等信息的标识。
通过这个标识，⽤户所访问的⽹站可以显⽰不同的排版从⽽为⽤户提供更好的体验或者进⾏信息统计；例如⽤不同的设备访问同⼀个⽹页，它的排版就会不⼀样，这都是⽹页根据访问者的UA来判断的。
电脑浏览器上可以通过右击⽹页空⽩处——检查元素——Network——单击⼀个元素（如果没有就刷新⼀下⽹站页⾯）——下拉找到User-Agent。
例如本机的UA为：Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.121 Safari/537.36⽹站服务器有时会通过识别UA的⽅式来阻⽌机器⼈（如requests）⼊侵，故我们需要在爬⾍程序⾥对⾃⼰的UA进⾏伪装。
伪装的具体步骤看下⽂。
这次爬⾍的⽬标是⾖瓣新书速递页⾯的信息，url为https:///latest。
可简单分为请求数据、解析数据、根据标签提取数据、进⼀步提取数据和“漂亮的”打印五个步骤。
⼀、请求数据import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup#请求数据url = '/latest'headers = {'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.121 Safari/537.36"}data = requests.get(url,headers=headers)#暂不输⼊print(data.text)导⼊requests库和BeautifulSoup库。
Python基础之爬取豆瓣图书信息
Python基础之爬取⾖瓣图书信息概述所谓爬⾍，就是帮助我们从互联⽹上获取相关数据并提取有⽤的信息。
在⼤数据时代，爬⾍是数据采集⾮常重要的⼀种⼿段，⽐⼈⼯进⾏查询，采集数据更加⽅便，更加快捷。
刚开始学爬⾍时，⼀般从静态，结构⽐较规范的⽹页⼊⼿，然后逐步深⼊。
今天以爬取⾖瓣最受关注图书为例，简述Python在爬⾍⽅⾯的初步应⽤，仅供学习分享使⽤，如有不⾜之处，还请指正。
涉及知识点如果要实现爬⾍，需要掌握的Pyhton相关知识点如下所⽰：requests模块：requests是python实现的最简单易⽤的HTTP库，建议爬⾍使⽤requests。
关于requests模块的相关内容，可参考及简书上的BeautifulSoup模块：Beautiful Soup 是⼀个可以从HTML或XML⽂件中提取数据的Python库。
它能够通过你喜欢的转换器实现惯⽤的⽂档导航，查找，修改⽂档的⽅式。
关于BeautifulSoup的更多内容，可参考。
json模块：JSON(JavaScript Object Notation) 是⼀种轻量级的数据交换格式，易于⼈阅读和编写。
使⽤ JSON 函数需要导⼊ json 库。
关于json的更多内容，可参考。
re模块：re模块提供了与 Perl 语⾔类似的正则表达式匹配操作。
关于re模块的更多内容，可参考。
⽬标页⾯本例中爬取的信息为⾖瓣最受关注图书榜信息，共10本当前最受欢迎图书。
爬取页⾯截图，如下所⽰：爬取数据步骤1. 分析页⾯通过浏览器提供的开发⼈员⼯具（快捷键：F12），可以⽅便的对页⾯元素进⾏定位，经过定位分析，本次所要获取的内容，包括在UL【class=chart-dashed-list】标签内容，每⼀本书，都对应⼀个LI元素，是本次爬取的⽬标，如下所⽰：每⼀本书，对应⼀个Li【class=media clearfix】元素，书名为对应a【class=fleft】元素，描述为P【class=subject-abstract color-gray】标签元素内容，具体到每⼀本书的的详细内容，如下所⽰：2. 下载数据如果要分析数据，⾸先要进⾏下载，获取要爬取的数据信息，在Python中爬取数据，主要⽤requests模块，如下所⽰：1def get_data(url):2"""3获取数据4 :param url: 请求⽹址5 :return:返回请求的页⾯内容6"""7# 请求头，模拟浏览器，否则请求会返回4188 header = {9'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '10'Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36 Edge/18.18363'}11 resp = requests.get(url=url, headers=header) # 发送请求12if resp.status_code == 200:13# 如果返回成功，则返回内容14return resp.text15else:16# 否则，打印错误状态码，并返回空17print('返回状态码：', resp.status_code)18return''注意：在刚开始写爬⾍时，通常会遇到“HTTP Error 418”，请求⽹站的服务器端会进⾏检测此次访问是不是⼈为通过浏览器访问，如果不是，则返回418错误码。
python爬虫豆瓣代码
python爬虫豆瓣代码Python爬虫是一项非常基础和重要的技能，因为它可以让我们抓取各种网站的数据，从而方便我们进行数据分析和研究。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python爬虫来抓取豆瓣网站的电影信息，来帮助读者更好地了解如何使用Python爬虫进行数据分析。
一、准备工作在开始编写Python爬虫之前，读者需要了解Python的基本语法知识，以及如何使用Python实现基本的数据处理功能。
此外，对于Python爬虫的技术细节，读者需要学习一些基本的库和框架，如requests, BeautifulSoup, pandas等等。
二、爬虫流程1.获取页面数据首先，我们需要使用requests库来获取豆瓣网页的HTML代码，定义好读取函数并传入我们要爬取的URL:```import requestsdef get_html(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64;x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}try:r = requests.get(url, headers=headers, timeout=30)r.raise_for_status()r.encoding = r.apparent_encodingreturn r.textexcept:return "Error"```2.解析页面数据获取到HTML代码后，我们需要使用BeautifulSoup库来解析HTML，以提取出页面中的电影信息。
首先需要引入BeautifulSoup库，然后使用BeautifulSoup导入HTML代码:```from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')```3.提取数据我们的目标是从页面中提取电影的名称、导演、演员、评分等信息，所以可以使用BeautifulSoup的各种方法，例如find_all()查找标签，get()获取属性等等，来提取所需的信息。
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采集网站：
https:///tag/%E5%B0%8F%E8%AF%B4?start=0&type =T
规则下载：
使用功能点：
●分页列表及详细信息提取
/tutorial/fylbxq7.aspx?t=1
●Xpath
/tutorialdetail-1/xpath1.html
步骤1：创建采集任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
2）将要采集的网址URL ，复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
豆瓣图书信息采集步骤2
1）在页面右上角，打开“流程”，以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。
将页面下拉到底部，点击“后页>”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“更多操作”
豆瓣图书信息采集步骤3
2）选择“循环点击单个链接”
豆瓣图书信息采集步骤4
步骤3：创建列表循环
1）移动鼠标，选中页面里的第一个图书链接。
选中后，系统会自动识别页面里的其他相似链接。
在右侧操作提示框中，选择“选中全部”
豆瓣图书信息采集步骤5
2）选择“循环点击每个链接”，以创建一个列表循环
豆瓣图书信息采集步骤6
1）在创建列表循环后，系统会自动点击第一个图书链接，进入图书详细信息页。
点击需要的字段信息，在右侧的操作提示框中，选择“采集该元素的文本”。
我们在这里，采集了图书名称、图书出版信息、内容简介、作者简介
豆瓣图书信息采集步骤7
2）字段信息选择完成后，选中相应的字段，可以进行字段的自定义命名，修改完成后，点击“确定”。
完成后，点击左上角的“保存并启动”，启动采集任务
豆瓣图书信息采集步骤8
3）选择“启动本地采集”
豆瓣图书信息采集步骤9
4）采集完成后，会跳出提示，选择“导出数据”。
选择“合适的导出方式”，将采集好的数据导出。
这里我们选择excel作为导出为格式，数据导出后如下图
豆瓣图书信息采集步骤10
步骤5：修改Xpath
通过上述导出的数据我们可以发现，部分图书的“内容简介”、“作者简介”没有采集下来（如：《解忧杂货店》图书详情页的“内容简介”采集下来了，但是《雪落香杉树》图书详情页的“内容简介”并未采集下来）。
这是因为，每个图书详情页的网页情况有所不同，系统自动生成的Xpath，不能完全正确定位到每个图书详情页的“内容简介”和“作者简介”。
以下将以“内容简介”这个字段为例，具体讲解xpath的修改。
“作者简介”字段修改同理，在此文中不做多讲。
1）选中“提取元素”步骤，点击“内容简介”字段，再点击如图所示的按钮
豆瓣图书信息采集步骤11
2）选择“自定义定位元素方式”
豆瓣图书信息采集步骤12
3）将八爪鱼系统自动生成的这条Xpath：
//DIV[@id='link-report']/DIV[1]/DIV[1]/P[1]，复制粘贴到火狐浏览器中进行检测
豆瓣图书信息采集步骤13
4）将八爪鱼系统自动生成的此条Xpath，删减为
//DIV[@id='link-report']/DIV[1]/DIV[1]（P[1]代表内容简介里的第一段，删掉即可定位到整个内容简介段落）。
我们发现：通过此条Xpath：
//DIV[@id='link-report']/DIV[1]/DIV[1]，在《解忧杂货店》图书详情页，可以定位到“内容简介”字段，但是在《雪落香杉树》图书详情页，不能定位到“内容简介”字段
豆瓣图书信息采集步骤14
《解忧杂货店》图书详情页：可定位到“内容简介”字段
豆瓣图书信息采集步骤15
《雪落香杉树》图书详情页：不能定位到“内容简介”字段
5）观察网页源码发现，图书详情页“内容简介”字段，都具有相同的class属性，通过class属性，我们可写出一条能够定位所有图书详情页“内容简介”字段的Xpath：.//*[@id='link-report']//div[@class='intro']。
在火狐浏览器中检查发现，通过此条Xpath，确实能都定位到所有图书详情页的“内容简介”字段
豆瓣图书信息采集步骤16
6）将新写的此条Xpath：.//*[@id='link-report']//div[@class='intro']，复制粘贴到八爪鱼中的相应位置，并点击“确定”
豆瓣图书信息采集步骤17
7）重新“启动本地采集”并导出数据。
可以看到，所有图书详情页的“内容简介”字段均被抓取下来
豆瓣图书信息采集步骤18
注意：“作者简介”字段修改同理，需要修改Xpath，在此文中不做多讲。
相关采集教程：
新浪微博数据采集
豆瓣电影短评采集
搜狗微信文章采集
八爪鱼——70万用户选择的网页数据采集器。