网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon.com抓取价格(3): 抓取amazon.com价格
接下来将通过ISBN码去amazon.com获取每本书对应的价格。
一、了解需要和分析网站
def get_price_amazon(isbn):
base_url = "https://www.amazon.com/s/ref=nb_sb_noss?url=search-alias%3Daps&field-keywords="
url = base_url + str(isbn)
page = urlopen(url)
soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')
page.close()
price_regexp = re.compile("\$[0-9]+(\.[0-9]{2})?")
price = soup.find(text=price_regexp)
return [isbn, price]
二、将两部分结果数据合并
book_info_data = pd.read_csv('books.csv')
price_data = pd.read_csv('prices.csv')
result = pd.merge(book_info_data, price_data, on='isbn')
result.to_csv('result.csv', index=False, header=True, columns=['isbn', 'title', 'price'])
大数据,大数据分析、BeautifulSoup,Beautiful Soup入门,数据挖掘,数据分析,数据处理,pandas,网络爬虫,web scraper,python excel,python写入excel数据,python处理csv文件 python操作Excel,excel读写 通过上一篇随笔的处理,我们已经拿到了书的书名和ISBN码。(网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon.com抓取价格(2): 抓取allitebooks.com书籍信息及ISBN码)
接下来将通过ISBN码去amazon.com获取每本书对应的价格。
一、了解需要和分析网站
通过分析amazon.com得知,以ISBN码作为搜索关键字可查找到对应的书。
结果页码就有这本书的价格,既然价格是以$符号开头,那就可以通过正则表达式得到价格。通过上一篇随笔的处理,我们已经拿到了书的书名和ISBN码。(网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon.com抓取价格(2): 抓取allitebooks.com书籍信息及ISBN码)
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