在当当买了python怎么下载源代码-python爬虫爬取当当网

首先，如果你购买了Python相关的书籍，一般都会提供源代码的下载链接，你可以在书籍的附录或者作者的网站上找到下载链接。

至于如何爬取当当网，需要以下几个步骤：

1. 确定爬取目标：确定需要爬取的页面，可以通过在当当网上搜索Python相关的书籍来获取书籍列表页面的网址。

2. 分析页面结构：通过浏览器的开发者工具分析页面结构，获取需要爬取的数据所在的HTML标签和CSS类名。

3. 编写爬虫程序：使用Python的爬虫框架（如Scrapy）或者第三方库（如BeautifulSoup、Requests）编写爬虫程序，根据分析的页面结构提取需要的数据。

4. 存储数据：将爬取到的数据存储到本地文件或者数据库中，以便后续使用。

需要注意的是，爬取网站的行为可能会违反当当网的使用协议，建议在使用爬虫程序之前仔细阅读当当网的使用协议，遵守相关规定。

相关问题

python爬虫爬取当当网

Python爬虫可以用于爬取当当网上的相关信息。可以使用Python的第三方库（例如BeautifulSoup、Scrapy等）来实现爬虫功能。通过发送HTTP请求，获取当当网的网页内容，然后使用爬虫库提供的方法解析网页，提取所需信息。具体的步骤包括：
1. 导入所需的库，比如requests、BeautifulSoup等。
2. 使用requests库发送HTTP请求，获取当当网的网页内容。
3. 使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取所需的信息，如图书名称、作者、价格等。
4. 对提取的信息进行处理，存储或展示出来。

爬取当当网书籍评论用Python代码

以下是使用 Python 代码爬取当当网书籍评论的示例程序：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头
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'}

# 设置要爬取的书籍 ID
book_id = '12345678'

# 设置要爬取的评论页数
page_num = 3

# 循环爬取每一页的评论
for page in range(1, page_num + 1):
    # 构造评论页面的 URL
    url = f'http://product.dangdang.com/index.php?r=comment%2Flist&productId={book_id}&categoryPath=01.00.00.00.00.00&pageIndex={page}&sortType=1'

    # 发送 GET 请求
    response = requests.get(url, headers=headers)

    # 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 找到所有评论项
    items = soup.find_all('div', {'class': 'comment_items'})

    # 遍历每一个评论项
    for item in items:
        # 找到评论内容
        content = item.find('div', {'class': 'describe_detail'}).text.strip()

        # 找到评论时间
        time = item.find('span', {'class': 'time'}).text.strip()

        # 打印评论内容和时间
        print(content)
        print(time)

以上代码使用 requests 库发送 GET 请求，使用 BeautifulSoup 库解析 HTML，找到每个评论项并提取评论内容和时间。可以根据实际需要修改代码中的书籍 ID 和评论页数。