当今社会，速度已经深入人心了，“快”成了大家默认的办事境界，看机器上一件件飞一般传递着的产品，听办公室一族打电话时那种无人能及的语速......休闲的概念已日渐模糊，大家似乎都变成了在“快咒”控制下的小人儿，似乎连腾出点时间来松口气的时间都没有了，看得见的、看不见的规则约束着我们；有形的、无形的的鞭子驱赶着我们，我们马不停蹄追求事业、爱情、地位、财富，似乎自己慢一拍，就会被这个世界抛弃
工作仅仅是生活的一部分，千万不要忽略了其他乐趣，人生本是一幅美丽的风景画，不必对所有的事情都抱有强烈的目的性，人的一生总有做不完的事情，只要我们有一个平和之心，就不会错过沿途风景。
一个阳光明媚的早晨，手拿一杯咖啡，翻开一本喜欢的书，也不失为一种人生乐趣，作为IT一族，我们不能只是局限于IT类的数据，要广大自己的视野，提升自己的内在，今天这篇文章我们会给你推荐几本不错的文学书籍，大家一起来看下。
作为一名程序猿，我们不用为该读什么书发愁，因为我们有python，一个号称除了生孩子，什么都可以做的语言。下面进入正题。
本文大概涉及两个方法：
1.书籍信息爬取
1.1 requests 抓取网页
1.2 BeautifulSoup ，re正则分析网页结构
2.信息分析
2.1 pandas 处理文件
2.2 pyecharts 可视化分析
1.网页抓取
目标URL : https://book.douban.com/tag/文学?start=0&type=T
注意start=0，网页的offset是20，后面代码里有体现
我们还是用requests 库来抓取网页信息，下面说下requests 库大致用法
1.常用方法
requests.get()
requests.post()
requests.put()
requests.delete()
2.参数
method 提交方式（一般就是get ,post）
url 提交地址
params GET请求中在URL中传递的参数，如http://xxxx?parameter=xxx 这种方式
data: 在请求体里传递的数据
json 在请求体里传递的数据
headers 请求头（一般可以放入Cookie，Referer，User-Agent）
cookies Cookies
files 上传文件
auth headers中加入加密的用户名和密码，是另一种身份验证方法，账号密码在请求时候传过去直接验证， 这种方式用的比较少
timeout 请求和响应的超时时间
allow_redirects 是否允许重定向
proxies 代理
verify 是否忽略证书
cert 证书文件
stream 一部分一部分的获取数据，不用一次性获取数据，放入内存
session: 用于保存客户端历史访问信息
下面正式开始抓取网页信息
#伪装浏览器请求，User-Agent和Cookie 可以用你自己的，怎么取看下面的图
headers = {
'User-Agent': '*******',
'Cookie': '*******'
}
res = requests.get(url,headers=headers,timeout =20) # 获取网页信息，timeout要设置，不然可能因为超时导致抓取信息失败
# print(res.status_code,res.apparent_encoding,res.content,res.encoding) #response响应的一些信息
res.encoding = res.apparent_encoding #设置请求头的编码
response = res.text #获取网页的内容
右击网页----->检查------->network------->按F5刷新网页 就会出现下面的界面（我用的Chrome浏览器）
1557396314353.png
经过上面的几行代码，我能就可以抓取页面的内容了
2.分析网页，抓取数据
这次我们要抓取的信息包括：
书名，链接，作者，出版社，出版日期，价格，评分，评论数，评论内容
我们下面看看怎么获取信息
1557453991021.png
我们可以选择我们想要抓取的信息，下面显示在 div class='article' 这个标签下，到这里先别急写代码，我们可以继续往下看几层，是不是可以搜小我们选择的范围
1557454378956.png
1557454471938.png
我们向下看了几层，发现其实我们想要的数据都在 li class = "subject-item" 这样的标签下，下面我们就可以用BeautifulSoup来分析了
#用lxml方法来解析网页，默认是html.parse
soup = BeautifulSoup(response,'lxml')
#找到所有<li class = "subject-item">这样的标签，注意find_all方法返回的是list类型，下面使用的时候要用for循环，find是只找到第一个符合条件的标签，返回的是bs4.element类型，可以直接调用方法
artiche = soup.find_all('li','subject-item')
下面分别看下我们想要的数据的具体位置，选择第一个 li class = "subject-item" 标签
1557454966673.png
下面所有要的信息，以及标签我在图上做了标识
下面看代码
#artiche是列表类型，循环操作每个元素
for item in artiche:
for i in item.find_all('div','info'): #书名和链接信息
try:
if i.find('a').string: #防止存在没有书名的情况，string是获取a标签的内容
book_name = i.find('a').string.strip() 找到第一个a标签
else:
book_name='NULL'
if i.find('a').attrs: #获取a标签的的属性
book_url = i.find('a').attrs.get('href').strip() #属性时字典方式，用get取数据
else:
book_url =url
pub_info = i.find('div','pub').string.strip() #出版社信息
book_info_list = pub_info.split('/')
#下面都是根据实际情况判断写的内容
if len(book_info_list)==5:
book_auth = book_info_list[0]+','+book_info_list[1]
book_publish = book_info_list[2]
book_pub_date = book_info_list[3]
book_price = re.findall('\d+',book_info_list[4])[0]
elif len(book_info_list)==4:
book_auth = book_info_list[0]
book_publish = book_info_list[1]
book_pub_date = book_info_list[2]
book_price = re.findall('\d+',book_info_list[3])[0]
else:
book_auth = 'NULL'
book_publish = book_info_list[0]
book_pub_date = book_info_list[1]
book_price = re.findall('\d+', book_info_list[2])[0]
#评分
rating_nums = i.find('span','rating_nums').string
#评论数信息
comment_nums = i.find('span','pl').string.strip()
comment_nums = re.findall('\d+',comment_nums)
comment_nums = comment_nums[0]
#评论内容
if i.find('p'):
comment_content = i.find('p').string.strip().replace('\n','')
else:
comment_content= 'NULL'
print(book_name,
book_url,book_auth,book_publish,
book_pub_date,book_price,rating_nums,
comment_nums,comment_content)
抓取完信息我们要用pandas的to_csv方法把数据存入csv文件里方便后续分析
data_dict = {}
data_dict['书名'] = book_name
data_dict['链接'] = book_url
data_dict['作者'] = book_auth
data_dict['出版社'] = book_publish
data_dict['出版日期'] = book_pub_date
data_dict['价格'] = book_price
data_dict['评分'] = rating_nums
data_dict['评论数'] = comment_nums
data_dict['评论内容'] = comment_content
data_list.append(data_dict)
df = pandas.DataFrame(data_list_all)
df.to_csv('book.csv', encoding='utf_8_sig') # encoding解决乱码问题
这样我们的数据抓取就算大功告成了。
3.数据分析
数据分析这段我们使用pyecharts工具，我们大概分析几个方面，自我感觉分析的不是太到位，哈哈，大家主要还是用来学习下怎么使用pyecharts和pandas。
首先我们用pandas分析上面的csv文件，处理下等到我们想要的格式
from pyecharts import Bar,Pie
import pandas as pd
df = pd.read_csv('book.csv')
# print(df.loc[1:10,['书名','评论数']])
dfn = df.dropna(axis=0,subset=['书名']) #删除书名为空的记录
dfn_comment = dfn.sort_values('评论数',ascending=False).head(20) #根据评论数排序，取前20本书信息
dfn_score = dfn[dfn['评论数']>200000].sort_values('评分',ascending=False).head(20) #根据评分排序，取前20本书信息
# print(dfn['书名'],dfn['评论数'])
# print(dfn.loc[:,['书名','评论数']])
dfn_book_name = dfn_comment['书名'].values.tolist() #把dataframe类型转成list类型
dfn_comment_nums = dfn_comment['评论数'].values.tolist()
dfn_book_name_score = dfn_score['书名'].values.tolist()
dfn_comment_score = dfn_score['评分'].values.tolist()
# print(dfn_book_name,dfn_comment_nums,dfn_comment_score)
# print(type(df),type(dfn))
# print(dfn.dtypes['出版日期']) #打印列类型
#日期类型转换
# dfn['出版日期'] = pd.to_datetime(dfn['出版日期'],errors='coerce') #转换成日期类型
# dfn['出版日期'] = dfn['出版日期'].dt.year #取年份
dfn_pub_date = dfn
dfn_pub_date['出版日期'] = pd.to_datetime(dfn['出版日期'],errors='coerce') #转换成日期类型
dfn_pub_date['出版日期']= dfn['出版日期'].dt.year #取年份
# print(dfn_pub_date)
#根据出版日期年份分组，取出每年出版书籍数量
dfn_n = dfn_pub_date.groupby(['出版日期'],as_index=False)['书名'].size().reset_index(name='count')
#过滤出版数量在10以下的年份
dfn_n = dfn_n[dfn_n['count']>10]
dfn_n_year = dfn_n['出版日期'].values.tolist()
dfn_n_count = dfn_n['count'].values.tolist()
#最多产的出版社
dfn_n_pub = dfn.groupby(['出版社'],as_index=False)['书名'].size().reset_index(name='count')
dfn_n_pub = dfn_n_pub.sort_values('count',ascending=False).head(10)
dfn_n_pub_name = dfn_n_pub['出版社'].values.tolist()
dfn_n_pub_count = dfn_n_pub['count'].values.tolist()
1.根据评论数量和评分，分析大家对那些书敢兴趣，评分比较高
1557456705121.png
1557457009197.png
bar = Bar("豆瓣文学类图书", "评价数量")
bar.add("评论数排名", dfn_book_name, dfn_comment_nums, is_more_utils=True)
# bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项，方便调试时使用
bar.render('豆瓣文学评论数分析.html') # 生成本地 HTML 文件
#
bar = Bar("豆瓣文学类图书", "评价数量")
bar.add("评分排名", dfn_book_name_score, dfn_comment_score, is_more_utils=True)
# bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项，方便调试时使用
bar.render('豆瓣文学书籍评分分析.html') # 生成本地 HTML 文件
从上面看的出来，<<风筝的人>>,<<活着>>,<<解忧杂货店>>,<<小王子>>,<<白夜行>>等书，还是值得我们一看的，大家也可以上豆瓣读书上看下，网站自己有个综合排名，感觉和我分析的差不多，有兴趣可以自己看下。
2.各年份出版的书籍数量
1557455812821.png
pie = Pie("各年份出版书籍数量分布饼图", 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('年份出版书籍数量分布饼图.html')
我们看随着时间的推进，人们对书籍的需求也越来越大，从1999-2019，书籍的出版数量呈上升趋势。
3.各大出版的发行书籍数据占比
1557455832083.png
pie = Pie("各出版社出版书籍数量分布饼图", 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('各出版社出版书籍数量分布饼图.html')
出版社的分析，大家自己看下就行。
最后还是那句话，工作再忙，也要享受片刻的读书时光，减少焦虑。
大家如果有兴趣可以拿的代码自己执行抓取数据，自己做点自己想要知道的分析。
源代码请关注公众号：pythonislover , 回复 "看书"， 即可获取。
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