import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 发送 GET 请求，获取网页源代码url = 'https://book.douban.com/top250?start=0'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'}response = requests.get(url, headers=headers)html = response.text# 解析网页源代码，提取书籍信息soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')book_list = soup.find('div', {'class': 'article'}).find_all('table')data = []for book in book_list: title = book.find('div', {'class': 'pl2'}).find('a')['title'] author = book.find('p', {'class': 'pl'}).get_text() rating = book.find('span', {'class': 'rating_nums'}).get_text() data.append([title, author, rating])# 将书籍信息保存为表格df = pd.DataFrame(data, columns=['书名', '作者', '评分'])df.to_csv('douban_book_top250.csv', index=False)

时间: 2023-06-08 19:04:34 浏览: 325

python常用库（带源码、详细解释、效果图！！！pandas、Matplotlib、爬虫相关的request库和bs4等。）

Python是一种广泛使用的高级编程语言，它以其可读性强、语法简洁和强大的库支持而受到开发者的青睐。在Python编程实践中，会涉及到各种第三方库，它们极大地丰富了Python的功能，尤其是数据分析、可视化和网络爬虫等领域。本知识点将详细介绍几个在Python中常用的库——pandas、Matplotlib、requests以及BeautifulSoup，并提供相关的源码示例和解释。 ### Pandas库 Pandas是Python中进行数据处理和分析的重要库。它提供了快速、灵活和表达能力强的数据结构，目的是使"关系"或"标签"数据的使用既简单又直观。主要数据结构是`DataFrame`，可以看作是二维的表格数据结构，以及一维的`Series`。在数据生成方面，Pandas可以轻松创建数据集，包括随机生成数据或从已有数据中构建。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个Series对象 s = pd.Series([1, 3, 6, np.nan, 4, 1]) print(s) # 创建一个日期范围，并创建一个DataFrame dates = pd.date_range('***', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) ``` ### 数据选择 Pandas提供了多种方式来选择数据集中的子集。 - 使用标签选择数据：通过`.loc`属性可以基于标签进行数据选择。 - 使用位置选择数据：通过`.iloc`属性可以基于位置（整数索引）进行数据选择。 ```python # 使用标签选择数据 print(df.loc['2016-01-02']) # 选择特定的行 print(df.loc[:, ['A', 'B']]) # 选择特定的列 # 使用位置选择数据 print(df.iloc[3]) # 选择第4行 print(df.iloc[3, 1]) # 选择第4行第2列 ``` ### Matplotlib库 Matplotlib是一个用于创建静态、动态和交互式可视化的Python库，适用于Python以及它的一些标准数学扩展。使用Matplotlib可以生成各种图表。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建图形对象 fig = plt.figure() # 创建一个轴对象 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) # 绘制散点图 ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 显示图形 plt.show() ``` ### 爬虫库爬虫是网络数据采集的重要工具，Python中有多个库可用于爬虫任务。 #### requests库 requests是Python进行HTTP请求的库，它允许轻松地发送HTTP/1.1请求。 ```python import requests # 发送GET请求 response = requests.get('***') print(response.text) ``` #### BeautifulSoup库 BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的库，能够解析复杂的XML结构，提供简单的方法来导航、搜索和修改解析树。 ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests # 发送请求获取网页内容 response = requests.get('***') soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 打印网页的title标签内容 print(soup.title.text) ``` ### 正则表达式和格式化输出在处理文本数据时，正则表达式是一种强大的工具，用于执行复杂的字符串匹配和操作。Python提供了内置的`re`模块支持正则表达式。 ```python import re # 使用正则表达式匹配字符串 pattern = ***pile(r'\d+') match = pattern.search('The answer is 42') if match: print(match.group()) ``` Python还提供了字符串格式化功能，可用于定制输出格式。 ```python # 使用旧式的%格式化字符串 print("%.1f" % 0.13333) # 使用str.format()方法 print("{:.1f}".format(0.13333)) # 使用round()函数进行四舍五入 print(round(0.13333, 1)) # 使用格式化字符串直接嵌入变量和格式化选项 print('{0}{1:.2f}'.format('Pi=', 3.1415)) ``` 以上知识点涵盖了pandas库的基本数据结构操作、数据的选择和操作方法，Matplotlib的简单图表绘制，以及爬虫中request和BeautifulSoup库的使用，并穿插了字符串的格式化和正则表达式的应用，这些都是Python编程中常用到的技能。通过这些知识点的学习，可以大幅提升在数据处理和网络数据采集方面的能力。

这三行Python代码用于导入requests、BeautifulSoup和pandas模块，以便在Python程序中使用它们的功能。requests模块用于发送HTTP请求和接收响应，BeautifulSoup模块用于解析HTML页面，pandas模块则提供了数据分析和处理的功能。

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