網(wǎng)上有很多關于小爬蟲pos機,python爬蟲及數(shù)據(jù)分析的知識，也有很多人為大家解答關于小爬蟲pos機的問題，今天pos機之家(m.nxzs9ef.cn)為大家整理了關于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!

本文目錄一覽：

1、小爬蟲pos機

小爬蟲pos機

當今社會，速度已經(jīng)深入人心了，“快”成了大家默認的辦事境界，看機器上一件件飛一般傳遞著的產(chǎn)品，聽辦公室一族打電話時那種無人能及的語速……休閑的概念已日漸模糊，大家似乎都變成了在“快咒”控制下的小人兒，似乎連騰出點時間來松口氣的時間都沒有了，看得見的、看不見的規(guī)則約束著我們；有形的、無形的的鞭子驅趕著我們，我們馬不停蹄追求事業(yè)、愛情、地位、財富，似乎自己慢一拍，就會被這個世界拋棄

工作僅僅是生活的一部分，千萬不要忽略了其他樂趣，人生本是一幅美麗的風景畫，不必對所有的事情都抱有強烈的目的性，人的一生總有做不完的事情，只要我們有一個平和之心，就不會錯過沿途風景。

一個陽光明媚的早晨，手拿一杯咖啡，翻開一本喜歡的書，也不失為一種人生樂趣，作為IT一族，我們不能只是局限于IT類的數(shù)據(jù)，要廣大自己的視野，提升自己的內(nèi)在，今天這篇文章我們會給你推薦幾本不錯的文學書籍，大家一起來看下。

作為一名程序猿，我們不用為該讀什么書發(fā)愁，因為我們有python，一個號稱除了生孩子，什么都可以做的語言。下面進入正題。

本文大概涉及兩個方法：

1.書籍信息爬取

1.1 requests 抓取網(wǎng)頁

1.2 BeautifulSoup ，re正則分析網(wǎng)頁結構

2.信息分析

2.1 pandas 處理文件

2.2 pyecharts 可視化分析

1.網(wǎng)頁抓取

目標URL : https://book.douban.com/tag/文學?start=0&type=T

注意start=0，網(wǎng)頁的offset是20，后面代碼里有體現(xiàn)

我們還是用requests 庫來抓取網(wǎng)頁信息，下面說下requests 庫大致用法

1.常用方法

requests.get()

requests.post()

requests.put()

requests.delete()

2.參數(shù)

下面正式開始抓取網(wǎng)頁信息

右擊網(wǎng)頁----->檢查------->network------->按F5刷新網(wǎng)頁 就會出現(xiàn)下面的界面（我用的Chrome瀏覽器）

經(jīng)過上面的幾行代碼，我能就可以抓取頁面的內(nèi)容了

2.分析網(wǎng)頁，抓取數(shù)據(jù)

這次我們要抓取的信息包括：

書名，鏈接，作者，出版社，出版日期，價格，評分，評論數(shù)，評論內(nèi)容

我們下面看看怎么獲取信息

我們可以選擇我們想要抓取的信息，下面顯示在 div class=\'article\' 這個標簽下，到這里先別急寫代碼，我們可以繼續(xù)往下看幾層，是不是可以搜小我們選擇的范圍

我們向下看了幾層，發(fā)現(xiàn)其實我們想要的數(shù)據(jù)都在 li class = "subject-item" 這樣的標簽下，下面我們就可以用BeautifulSoup來分析了

#用lxml方法來解析網(wǎng)頁，默認是html.parsesoup = BeautifulSoup(response,\'lxml\')#找到所有<li class = "subject-item">這樣的標簽，注意find_all方法返回的是list類型，下面使用的時候要用for循環(huán)，find是只找到第一個符合條件的標簽，返回的是bs4.element類型，可以直接調(diào)用方法artiche = soup.find_all(\'li\',\'subject-item\')

下面分別看下我們想要的數(shù)據(jù)的具體位置，選擇第一個 li class = "subject-item" 標簽

下面所有要的信息，以及標簽我在圖上做了標識

下面看代碼

抓取完信息我們要用pandas的to_csv方法把數(shù)據(jù)存入csv文件里方便后續(xù)分析

這樣我們的數(shù)據(jù)抓取就算大功告成了。

3.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析這段我們使用pyecharts工具，我們大概分析幾個方面，自我感覺分析的不是太到位，哈哈，大家主要還是用來學習下怎么使用pyecharts和pandas。

首先我們用pandas分析上面的csv文件，處理下等到我們想要的格式

1.根據(jù)評論數(shù)量和評分，分析大家對那些書敢興趣，評分比較高

bar = Bar("豆瓣文學類圖書", "評價數(shù)量")bar.add("評論數(shù)排名", dfn_book_name, dfn_comment_nums, is_more_utils=True)# bar.print_echarts_options() # 該行只為了打印配置項，方便調(diào)試時使用bar.render(\'豆瓣文學評論數(shù)分析.html\') # 生成本地 HTML 文件#bar = Bar("豆瓣文學類圖書", "評價數(shù)量")bar.add("評分排名", dfn_book_name_score, dfn_comment_score, is_more_utils=True)# bar.print_echarts_options() # 該行只為了打印配置項，方便調(diào)試時使用bar.render(\'豆瓣文學書籍評分分析.html\') # 生成本地 HTML 文件

從上面看的出來，<<風箏的人>>,<<活著>>,<<解憂雜貨店>>,<<小王子>>,<<白夜行>>等書，還是值得我們一看的，大家也可以上豆瓣讀書上看下，網(wǎng)站自己有個綜合排名，感覺和我分析的差不多，有興趣可以自己看下。

2.各年份出版的書籍數(shù)量

pie = Pie("各年份出版書籍數(shù)量分布餅圖", title_pos=\'center\')pie.add("", dfn_n_year, dfn_n_count, radius=[40, 75], label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient="vertical", legend_pos="left")# pie.show_config()pie.render(\'年份出版書籍數(shù)量分布餅圖.html\')

我們看隨著時間的推進，人們對書籍的需求也越來越大，從1999-2019，書籍的出版數(shù)量呈上升趨勢。

3.各大出版的發(fā)行書籍數(shù)據(jù)占比

pie = Pie("各出版社出版書籍數(shù)量分布餅圖", title_pos=\'center\')pie.add("", dfn_n_pub_name, dfn_n_pub_count, radius=[40, 75], label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient="vertical", legend_pos="left")# pie.show_config()pie.render(\'各出版社出版書籍數(shù)量分布餅圖.html\')

出版社的分析，大家自己看下就行。

最后還是那句話，工作再忙，也要享受片刻的讀書時光，減少焦慮。

大家如果有興趣可以拿的代碼自己執(zhí)行抓取數(shù)據(jù)，自己做點自己想要知道的分析。

以上就是關于小爬蟲pos機,python爬蟲及數(shù)據(jù)分析的知識，后面我們會繼續(xù)為大家整理關于小爬蟲pos機的知識，希望能夠幫助到大家！