一、爬虫对象-豆瓣读书TOP250

今天我们分享一期python爬虫案例讲解。爬取对象是，豆瓣读书TOP250排行榜数据：
https://book.douban.com/top250
​

开发好python爬虫代码后，爬取成功后的csv数据，如下：
​

代码是怎样实现的爬取呢？下面逐一讲解python实现。

二、python爬虫代码讲解

首先，导入需要用到的库：

import requests  # 发送请求
from bs4 import BeautifulSoup  # 解析网页
import pandas as pd  # 存取csv
from time import sleep  # 等待时间

然后，向豆瓣读书网页发送请求：

res = requests.get(url, headers=headers)

利用BeautifulSoup库解析响应页面：

soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

用BeautifulSoup的select函数，（css解析的方法）编写代码逻辑，部分核心代码：

name = book.select('.pl2 a')[0]['title']  # 书名
book_name.append(name)
bkurl = book.select('.pl2 a')[0]['href']  # 书籍链接
book_url.append(bkurl)
star = book.select('.rating_nums')[0].text  # 书籍评分
book_star.append(star)
star_people = book.select('.pl')[1].text  # 评分人数
star_people = star_people.strip().replace(' ', '').replace('人评价', '').replace('(\n', '').replace('\n)',
                                                                                                 '')  # 数据清洗
book_star_people.append(star_people)

最后，将爬取到的数据保存到csv文件中：

def save_to_csv(csv_name):
	"""
	数据保存到csv
	:return: None
	"""
	df = pd.DataFrame()  # 初始化一个DataFrame对象
	df['书名'] = book_name
	df['豆瓣链接'] = book_url
	df['作者'] = book_author
	df['译者'] = book_translater
	df['出版社'] = book_publisher
	df['出版日期'] = book_pub_year
	df['价格'] = book_price
	df['评分'] = book_star
	df['评分人数'] = book_star_people
	df['一句话评价'] = book_comment
	df.to_csv(csv_name, encoding='utf8')  # 将数据保存到csv文件

其中，把各个list赋值为DataFrame的各个列，就把list数据转换为了DataFrame数据，然后直接to_csv保存。
这样，爬取的数据就持久化保存下来了。

三、讲解视频

同步讲解视频：https://www.zhihu.com/zvideo/1464515550177546240

四、完整源码

附完整源代码：【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣读书TOP250的数据！

我是 @马哥python说 ，持续分享python源码干货中！

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