网上有很多关于小爬虫pos机,python爬虫及数据分析的知识，也有很多人为大家解答关于小爬虫pos机的问题，今天pos机之家(www.poszjia.com)为大家整理了关于这方面的知识，让我们一起来看下吧!
本文目录一览：
1、小爬虫pos机
小爬虫pos机
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。
关注，转发，私信小编“01”即可获取python书籍！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
下面正式开始抓取网页信息
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）
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
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
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.parsesoup = 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
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
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
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
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
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
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
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。
以上就是关于小爬虫pos机,python爬虫及数据分析的知识，后面我们会继续为大家整理关于小爬虫pos机的知识，希望能够帮助到大家！
