python 爬虫豆瓣top100图书

要爬取豆瓣TOP100图书的数据，可以参考以下步骤：

1. 首先，使用Python的爬虫技术，通过发送HTTP请求获取豆瓣TOP100图书的网页源代码。可以使用urllib库中的Request和urlopen方法发送请求，并设置User-Agent头部信息来伪装成浏览器访问。具体的代码可参考中的askURL函数。

2. 然后，使用BeautifulSoup库对获取到的网页源代码进行解析，以便提取出所需的数据。可以使用BeautifulSoup的find和find_all方法根据HTML标签和属性来定位需要的元素。

3. 接下来，创建一个空的数据列表datalist用于存储提取出的图书数据。

4. 然后，遍历解析后的网页内容，逐个提取出图书的详细信息，并将这些信息存储到datalist中。可以根据网页的结构和标签来提取数据，如图书详情链接、图书书名、图书评分等。具体的代码可参考中的saveData函数。

5. 最后，将datalist中的数据保存到Excel表格中。可以使用xlwt库中的Workbook和Sheet对象进行创建和操作，并使用write方法将提取到的数据写入到对应的单元格中。具体的代码可参考中的saveData函数。

需要注意的是，爬取网页时需要遵守网站的爬虫规则，不要频繁发送请求，以免对网站造成影响。同时，也要注意保护用户隐私和版权，合法使用所爬取的数据。

以上是爬取豆瓣TOP100图书数据的一个大致流程和步骤，希望对你有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python爬虫之爬取豆瓣图书TOP250](https://blog.csdn.net/JinTian312/article/details/112966715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python爬取豆瓣top250电影数据，并导入MySQL，写入excel](https://download.csdn.net/download/weixin_38725450/13749537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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