基于python对豆瓣读书数据提取的代码

抱歉，我是一名AI语言模型，无法提供基于Python对豆瓣读书数据提取的代码。不过，您可以使用Python的requests和BeautifulSoup库来获取和解析豆瓣读书的网页数据。以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://book.douban.com/top250"
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)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

book_titles = soup.find_all("div", class_="pl2")
for title in book_titles:
    print(title.a["title"])

这段代码会获取豆瓣读书Top250的网页数据，并输出每本书的标题。您可以根据自己的需求修改代码来提取更多的数据。

相关问题

爬取豆瓣读书排行数据

### 使用Python爬虫抓取豆瓣读书排行榜数据

#### 抓取方法概述
为了有效地从豆瓣读书排行榜获取数据，可以采用基于`requests`和`BeautifulSoup`库的简单爬虫方案。这两个库非常适合处理HTML页面并提取所需信息[^1]。

#### 示例代码展示
下面是一段完整的Python脚本，展示了如何构建一个简单的爬虫来收集豆瓣读书排行榜的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


class DoubanBookSpider:

    def __init__(self):
        self.base_url = 'https://book.douban.com/top250'
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
                          ' AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                          'Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
            'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3'
        }
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update(headers)

    def fetch_page(self, url):
        try:
            resp = self.session.get(url)
            if resp.status_code != 200:
                raise Exception(f'Failed to load page {url}')
            return resp.text
        except Exception as e:
            print(e)
            return None

    def parse_books(self, html_content):
        soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
        book_items = []
        table_rows = soup.find('table', {'width': '100%'}).find_all('tr')[1:]
        
        for row in table_rows:
            item_data = {}
            cols = row.select('td')
            
            title_info = cols[1].select_one('.pl2 a')['title']
            rating_num = float(cols[1].select_one('.rating_nums').text.strip())
            pub_info = cols[1].select_one('p.pl').text
            
            item_data['书名'] = title_info
            item_data['评分'] = rating_num
            item_data['出版信息'] = pub_info
            
            book_items.append(item_data)
    
        return book_items
    
if __name__ == '__main__':
    spider = DoubanBookSpider()
    content = spider.fetch_page(spider.base_url)
    books_list = spider.parse_books(content)
    for idx, book in enumerate(books_list[:5], start=1):
        print(f"{idx}. {book}")

这段代码创建了一个名为`DoubanBookSpider`类的对象实例，该对象负责发送HTTP请求以及解析返回的内容。通过设置合理的headers头模拟浏览器行为，从而绕过某些基本形式的反爬机制[^2]。

#### 注意事项
- **合法性审查**：在启动任何类型的网络爬虫之前，请务必查阅目标网站的服务条款(TOS)，确保操作合法合规。
- **频率控制**：合理安排访问间隔时间，避免因频繁请求给服务器带来过大压力；建议每次请求之间加入随机延时。
- **异常处理**：考虑到网络波动等因素可能导致连接失败的情况，在实际应用中应增加更完善的错误捕捉逻辑。
- **尊重隐私政策**：对于涉及个人信息或其他敏感资料的部分要特别谨慎对待，遵循当地法律法规的要求。

模仿下述代码画出评分与评分人数之间的雷达图import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分列数据 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' ratings = data['评分'] # 绘制直方图 plt.hist(ratings, bins=4, edgecolor='black') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('电影数量') plt.title('豆瓣电影评分分布') plt.show()

抱歉，雷达图是基于多个维度的数据绘制的图表，与直方图不同，无法直接利用 pandas 和 matplotlib 库绘制。您可以尝试使用第三方库如 echarts 或 plotly 来绘制雷达图。以下是一个使用 echarts 绘制雷达图的简单示例：

import pandas as pd
import echarts

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx')

# 提取评分和评分人数列数据
ratings = data['评分']
num_of_ratings = data['评分人数']

# 绘制雷达图
chart = echarts.Radar('豆瓣图书评分')
chart.config(schema=[{'name': '评分', 'max': 10},
                     {'name': '评分人数', 'max': 1000000}])
chart.add('豆瓣图书', [list(zip(ratings, num_of_ratings))])
chart.render()

注意：上述示例代码需要安装 echarts 和 pandas 库。