import requests
from lxml import etree
import time
import csv

#信息头
headers = {
 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'
}

#定义爬取函数
def douban_booksrank(url):
 res = requests.get(url, headers=headers)
 selector = etree.HTML(res.text)
 contents = selector.xpath('//div[@class="article"]/div[contains(@class,"doulist-item")]') #循环点
 for content in contents:
 try:
 title = content.xpath('div/div[2]/div[3]/a/text()')[0] #书名
 scores = content.xpath('div/div[2]/div[4]/span[2]/text()') #评分
 scores.append('9.0') #因为有一些书没有评分，导致列表为空，此处添加一个默认评分，若无评分则默认为9.0
 score = scores[0]
 comments = content.xpath('div/div[2]/div[4]/span[3]/text()')[0] #评论数量
 author = content.xpath('div/div[2]/div[5]/text()[1]')[0] #作者
 publishment = content.xpath('div/div[2]/div[5]/text()[2]')[0] #出版社
 pub_year = content.xpath('div/div[2]/div[5]/text()[3]')[0] #出版时间
 img_url = content.xpath('div/div[2]/div[2]/a/img/@src')[0] #书本图片的网址
 img = requests.get(img_url) #解析图片网址，为下面下载图片
 img_name_file = 'C:/Users/lenovo/Desktop/douban_books/{}.png'.format((title.strip())[:3]) #图片存储位置，图片名只取前3
 #写入csv
 with open('C:\\Users\lenovo\Desktop\\douban_books.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8')as fp: #newline 使不隔行
 writer = csv.writer(fp)
 writer.writerow((title, score, comments, author, publishment, pub_year, img_url))
 #下载图片，为防止图片名导致格式错误，加入try...except
 try:
 with open(img_name_file, 'wb')as imgf:
  imgf.write(img.content)
 except FileNotFoundError or OSError:
 pass
 time.sleep(0.5) #睡眠0.5s
 except IndexError:
 pass
#执行程序
if __name__=='__main__':
 #爬取所有书本，共22页的内容
 urls = ['https://www.douban.com/doulist/1264675/"text-align: center">


步骤三：
本次使用Python常用的数据分析库pandas来提取所需内容。pandas的read_csv()函数可以读取csv文件并根据文件格式转换为Series、DataFrame或面板对象。
此处我们提取的数据转变为DataFrame（数据帧）对象，然后通过Matplotlib绘图库来进行绘图。
具体代码如下：


from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import re

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
plt.subplots_adjust(wsapce=0.5, hspace=0.5) #调整subplot子图间的距离

pd.set_option('display.max_rows', None) #设置使dataframe 所有行都显示

df = pd.read_csv('C:\\Users\lenovo\Desktop\\douban_books.csv') #读取csv文件，并赋为dataframe对象

comment = re.findall('\((.*"text-align: center">

本次分析的内容也较为简单，从上面的几个图形中我们也能得出一些结论。
这些高分书籍中绝大多数的评论数量都在50000以下；多数排行榜上的高分书籍都出版在2000年以后；出版年份在2000年后的书籍有更多的评论数量。
以上数据也见解的说明了在进入二十世纪后我国的图书需求量更大了，网络更发达，更多人愿意发表自己的看法。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。