孔XX旧书网数据采集，举一反三学爬虫，Python爬虫120例第21例

电商类网站爬虫，永远是爬虫圈必爬项目。今天我们就拿《孔夫子旧书网》练练手。

爬取目标源数据分析

本次要爬取的目标网址为 https://book.kongfz.com/Cxiaoshuo/v6/，打开页面寻找分页数据，在下图所示位置可以进行页码切换。

在切换页码的同时，捕获到分页链接，并寻找分页规则。

https://book.kongfz.com/Cxiaoshuo/v6w1/
https://book.kongfz.com/Cxiaoshuo/v6w2/
https://book.kongfz.com/Cxiaoshuo/v6w3/

提炼列表页地址模板为 https://book.kongfz.com/C{类别}/v6w{页码}/。

上述内容梳理完毕，就可以对列表页进行采集爬取了，本次爬取分为三个步骤进行。

1. 提取所有图书分类；
2. 采集每个类别下的列表页（测试数据，只采集单一分类下的 5 页数据）；
3. 提取目标数据，例如图书名称，作者，出版社，出版时间，店铺名称等信息。

接下来按照步骤实现即可。

提取所有图书分类

通过开发者工具，捕获图书分类区域 HTML 代码，如下所示：

上述数据，可访问任意分类页即可获取，核心代码如下所示，其中 self.get_headers() 函数，可参考之前的博客，或者下载代码查阅。

import requests
from lxml.html import etree
import random
import time


class SSS:
    def __init__(self):

        self.url_format = 'https://book.kongfz.com/C{}/v6w{}/'
        # 待抓取的分类，可以扩展
        self.types = ["wenxue", "xiaoshuo"]
        self.session = requests.Session()
        self.headers = self.get_headers()
        self.categorys =[]

    def get_categorys(self):

        with self.session.get(url='https://book.kongfz.com/Cfalv/',headers=self.headers) as res:
            if res:
                html = etree.HTML(res.text)
                items = html.cssselect('.tushu div.link-item a')
                # 匹配出URL中的type
                for item in items:
                    # print(item)
                    # print(item.get("href"))
                    href = item.get("href")
                    type = href[href.find('C')+1:-1]
                    self.categorys.append(type)

此时简单运行之后，就会得到如下清单，即孔夫子旧书网所有图书分类。

xiaoshuo
wenxue
yuyan
lishi
dili
yishu
……

此时遍历该列表，即可获取所有图书列表页数据，学习阶段，可取其中一条进行分析，例如我选择的文学与小说分类，self.types = ["wenxue", "xiaoshuo"]。

采集分类页静态页面数据

对于静态页面数据，采用之前的方法保存到本地即可，在 SSS 类中增加 get_detail 与 run 函数，页码由于数据量的原因，最大为 200，可以先设置为 5，便于爬取，下述代码在运行时，注意提前建立好 孔夫子 文件夹。

代码继续使用 session.get 方法，进行数据请求。

    def get_detail(self, type, page):
        with self.session.get(url=self.url_format.format(type, page), headers=self.headers, timeout=5) as res:
            if res.text:
                with open(f"./孔夫子/{type}_{page}.html", "w+", encoding="utf-8") as f:
                    f.write(res.text)
            else:
                # 如果无数据，重新请求
                print(f"页码{page}请求异常，重新请求")
                self.get_detail(page)

    def run(self):
        pagesize = 5
        for type in self.types:
            for page in range(1, pagesize):
                self.get_detail(type, page)
                time.sleep(2)
                print(f"分类：{type}，页码：{page}页面储存完毕！")

运行代码，得到如下数据，实测过程中，并未发现反爬措施，为了便于测试，可针对性控制请求速度。

提取数据

最后对本地 HTML 进行操作，获取最终的目标数据。

在进行提取的时候，依旧是 CSS 选择器 的使用熟练程度起决定性作用，当然对于异常数据的处理，也需要注意一下。

# 数据提取类
class Analysis:
    def __init__(self):
        # 待抓取的分类，可以扩展
        self.types = ["wenxue", "xiaoshuo"]

    # 去除特殊字符
    def remove_character(self, origin_str):
        if origin_str is None:
            return
        origin_str = origin_str.replace('\n', '')
        origin_str = origin_str.replace(',', '，')
        return origin_str

    def format(self, text):
        html = etree.HTML(text)
        # 获取所有项目区域 div
        div_books = html.cssselect('div#listBox>div.item')
        for book in div_books:
            # 获取标题属性值
            title = book.cssselect('div.item-info>div.title')[0].get('title')
            # 作者默认给空值
            author = None
            author_div = book.cssselect('div.item-info>div.zl-isbn-info>span:nth-child(1)')
            if len(author_div)>0:
                author = author_div[0].text
            # 出版社相同操作
            publisher = None
            publisher_div = book.cssselect('div.item-info>div.zl-isbn-info>span:nth-child(2)')
            if len(publisher_div)>0:
                # 进行数据提取与截取
                publisher = publisher_div[0].text.split(' ')[1]
            print(publisher)

    def run(self):
        pagesize = 5
        for type in self.types:
            for page in range(1, pagesize):
                with open(f"./孔夫子/{type}_{page}.html", "r", encoding="utf-8") as f:
                    text = f.read()
                    # print(text)
                    self.format(text)

提取过程中出现了部分异常数据，针对异常数据进行特殊化处理即可，例如下述截图数据。

学习阶段，就不再继续提取更多的数据，仅提取书名，作者和出版社。

长篇小说:达哈士孔的狒狒(精装) [法]阿尔丰斯·都德  著；李劼人  译 四川文艺出版社
剑王朝.4 论剑 无罪 长江出版社
只有月亮听得见 康玲玲 四川文艺出版社
元尊1·潜龙在渊 天蚕土豆  著 长江出版社
畅销书女王:张爱玲的33堂写作课 端木向宇 天津人民出版社
区块链改变世界 严行方 中国纺织出版社
我们还会再见吗 苗勇刚、贾宇萍  译 中国出版集团,现代出版社
仲夏夜之恋I 小妮子  著 作家出版社
长篇霸都亚纳(精装) [法]赫勒·马郎  著；李劼人  译 四川文艺出版社