爬取淘宝Python数据分析图书并保存到Excel中的代码

以下是使用Python爬取淘宝数据分析图书并保存到Excel中的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openpyxl

# 获取页面内容
def get_html(url):
    try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""

# 解析页面内容
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    book_list = []
    for li in soup.find_all("li", class_="item"):
        book = {}
        book["title"] = li.find("div", class_="title").get_text().strip()
        book["price"] = li.find("div", class_="price").get_text().strip()
        book_list.append(book)
    return book_list

# 保存数据到Excel
def save_to_excel(book_list, file_name):
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    ws.title = "Data Analysis Books"
    ws.append(["书名", "价格"])
    for book in book_list:
        ws.append([book["title"], book["price"]])
    wb.save(file_name)

def main():
    url = "https://s.taobao.com/search?q=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%A6&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20201206&ie=utf8"
    html = get_html(url)
    book_list = parse_html(html)
    save_to_excel(book_list, "data_analysis_books.xlsx")

if __name__ == "__main__":
    main()

在代码中，我们使用了requests库获取淘宝搜索页面的HTML内容，使用BeautifulSoup库解析HTML内容，提取出书名和价格信息，并保存到一个列表中。最后，我们使用openpyxl库将数据保存到Excel文件中。运行代码后，将会生成一个名为"data_analysis_books.xlsx"的Excel文件，其中包含了爬取到的淘宝数据分析图书的书名和价格信息。