豆瓣读书op250excel

### 获取或生成豆瓣读书Top250书籍列表的Excel文件

为了实现这一目标，可以借鉴爬取豆瓣电影Top250数据的方法并将其应用到豆瓣读书Top250上。具体来说，程序结构应包括两个主要部分：抓取网页内容以及将获取的信息存储至Excel文档。

#### 抓取豆瓣读书Top250页面的内容

由于豆瓣网站可能具有反爬虫机制，因此建议使用`requests-html`库来模拟浏览器行为加载JavaScript渲染后的页面，并利用XPath表达式定位所需元素。下面是一个简单的Python脚本用于提取每本书籍的关键信息：

from requests_html import HTMLSession

def fetch_book_info(url):
    session = HTMLSession()
    response = session.get(url)
    
    books = []
    items = response.html.xpath('//div[@class="item"]')  # 定位到每一个条目
    
    for item in items:
        book = {}
        
        title = item.find('span.title', first=True).text.strip().replace('\n', '')
        rating_num = float(item.find('.rating_nums', first=True).text or '暂无评分')
        quote = (item.find('.inq', first=True).text if item.find('.inq') else '').strip()

        book['title'] = title
        book['rating_num'] = rating_num
        book['quote'] = quote
        
        books.append(book)

    return books

此段代码通过访问指定URL地址读取HTML源码中的书名、评分和简介等内容[^1]。

#### 将收集的数据导出成Excel格式

一旦获得了所有必要的图书详情之后，则可以通过第三方模块如`pandas`轻松创建电子表格文件。这里展示了一个辅助函数用来完成这项工作：

import pandas as pd

def save_to_excel(books, filename='douban_books_top_250.xlsx'):
    df = pd.DataFrame(data=books)
    writer = pd.ExcelWriter(filename)
    df.to_excel(writer,'Sheet1', index=False)
    writer.save()
    print(f"{filename} 已成功创建.")

上述逻辑接收一个包含字典对象列表作为参数输入，其中每个字典代表一本书及其属性；接着转换为Pandas DataFrame再写出至本地磁盘位置。

#### 主流程控制

最后一步就是组合以上组件形成完整的应用程序入口点：

if __name__ == '__main__':
    url = "https://book.douban.com/top250"
    movies = fetch_book_info(url)
    save_to_excel(movies)

当执行这段主程序时，它会依次调用`fetch_book_info()`去搜集在线资源里的书籍资料，随后交给`save_to_excel()`处理以便最终产出`.xlsx`类型的成果物。