爬取豆瓣书籍数据（基于R）

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爬取豆瓣书籍数据（基于R）

爬取豆瓣书籍数据（基于R）

• 爬取豆瓣书籍数据
• • 了解网页结构
  • 自动收集单个网页数据
  • 自动收集多个网页数据
  • 字符串切割，以提取需要的信息

爬取豆瓣书籍数据

网络爬虫，就是从网页中获取需要的信息，提取相应的数据。
可以利用R语言爬虫获取网页数据信息，便于统计分析。
常用的从网页中获取信息的包有RCurl,XML,rvest等 。还可以利用RSslenium包或者Rwebdriver包模拟浏览器爬取异步加载等较难爬取的网页信息。
本文便以爬取豆瓣电影数据为例，来描述网络爬虫过程。
爬取网址如下：
=0
<本文是学习《R语言统计分析与机器学习》后的学习笔记>

了解网页结构

所需要的数据概况：

从网页中大概能发现，该网页含有书籍名称，书籍评分，书籍主题，出版时间，价格，作者名字，译者名字等数据信息。
再进入网页源代码界面找规律

可以发现有十分一致的规律：
书籍名称：

<div class="pl2"><a href="/" onclick=&#34;moreurl(this,{i:&#39;0&#39;})&#34; title="红楼梦">      红楼梦
</a>

作者/译者/出版社/出版时间/价格：

</div>
<p class="pl">[清] 曹雪芹 著 / 人民文学出版社 / 1996-12 / 59.70元</p>

评分信息：

<div class="star clearfix"><span class="allstar50"></span><span class="rating_nums">9.6</span><span class="pl">(278287人评价)</span>
</div>

下面便利用发现的规律，利用R进行数据爬取。

自动收集单个网页数据

1. 导入需要的包 ，导入需要的包；

library(dplyr)
library(rvest)
library(stringr) 

2. 读取网页，并进行数据提取 ，读取网页，程序如下：

alldata250<-data.frame()u1<-paste("=",0,sep = "", collapse = NULL)#字符串拼接## 读取网页top250book<-read_html(u1)## 评分水平mark<-top250book %>% html_nodes("span.rating_nums") %>% html_text()#作品名称name<-top250book %>% html_nodes("div.pl2 a") %>% html_text()%>%str_trim()%>%str_replace_all("\n|","")%>%str_replace_all(" ","")head(name)#作者/出版社/日期/年份/价格place <-top250book%>% html_nodes("p.pl") %>% html_text()work<-data.frame(name,mark,place)#创建数据框#下面将place中的字符串拆开，便于分析alldata250<-rbind(alldata250,work)                     
}

运行结果

此时，我们成功爬取了第一页的数据，那么如何利用程序自动爬取其他页面的数据呢？
我们可以观察网址的规律。

1. 第一页：=0
2. 第二页：=25
3. 第三页：=50
   我们可以发现加粗部分，存在以25递增的关系，其他的保持不变。故我们可以考虑利用循环的方式进行爬取。

自动收集多个网页数据

字符串的拼接，网址是一串较为复杂的字符串，但本例之中，大部分内容不改变，改变的仅仅是数字，故我们可以考虑利用字符串拼接的方式，得到不同页面的网址链接。
字符串拼接函数：

paste(......, sep = " ", collapse = NULL)

其中……表示一个或多个可以被转化为字符型的对象；
参数sep表示分隔符，默认为空格；
参数collapse可选，如果不指定值，那么函数paste的返回值是自变量之间通过sep指定的分隔符连接后得到的一个字符型向量； 如果为其指定了特定的值，那么自变量连接后的字符型向量会再被连接成一个字符串，之间通过collapse的值分隔。下面用具体的例子说明各参数的作用
本例中，对网页进行拼接可得到：

> i=9
> u1<-paste("=",25*i,sep = "", collapse = NULL)#字符串拼接
> print(u1)
[1] "=225"

其中i是从0开始增加，每个i对应一个网页页面，故可由i循环，以达到反复爬取网页数据的功能。
程序如下：

library(dplyr)
library(rvest)
library(stringr) 
alldata250<-data.frame()
for(i in 0:9){u1<-paste("=",25*i,sep = "", collapse = NULL)#字符串拼接## 读取网页top250book<-read_html(u1)## 评分水平mark<-top250book %>% html_nodes("span.rating_nums") %>% html_text()#作品名称name<-top250book %>% html_nodes("div.pl2 a") %>% html_text()%>%str_trim()%>%str_replace_all("\n|","")%>%str_replace_all(" ","")head(name)#作者/出版社/日期/年份/价格place <-top250book%>% html_nodes("p.pl") %>% html_text()work<-data.frame(name,mark,place)#创建数据框#下面将place中的字符串拆开，便于分析alldata250<-rbind(alldata250,work)                       
}

运行结果如下：

本例探究的是爬取网页中的文本数据，注意得从网页源代码找规律，同时注意对文本数据字符串的处理方法。

字符串切割，以提取需要的信息

**但由上面结果可发现，place一列，是多个信息数据以/为间隔组合在一起的，故我们设法将其拆分，以获得更准确的数据，便于统计分析。

可发现不同书籍对应的place部分数据个数并不相同：
其中“/”的数量就有2，3，4，5等四种情况，"/"数量不同，意味着数据个数也不同。比如，有些书籍并没有作者信息，有些书籍没有译者信息，有些书籍有两种价格。
尝试根据"/“的数量作为标签，对于不同的”/"数量的信息进行分别处理赋值。

    #再对place中进行切分work<-alldata250label<-str_count(work$place,"/")#统计place中/符号的个数，因为有n个“/”意味着有n+1个数据work$label<-label#将label添加进数据框work2<-work[label==2,]#筛选有两个/的部分work3<-work[label==3,]#筛选有三个/的部分work4<-work[label>=4,]#筛选有四个以上/的部分

再利用strsplit()函数，根据/为间隔符，将其拆分开，使用格式如下：

#含有两个/的部分palce2<-as.character(work2$place)#将其转化为字符格式palce2<-strsplit(palce2,split="/")#根据/为间隔符，将其拆分
#含有三个/的部分palce3<-as.character(work3$place)#将其转化为字符格式palce3<-strsplit(palce3,split="/")#根据/为间隔符，将其拆分
#含有四个/的部分palce4<-as.character(work4$place)#将其转化为字符格式palce4<-strsplit(palce4,split="/")#根据/为间隔符，将其拆分

下面对各种情况进行观察，便于寻找规律正确赋值。
观察含有两个/的结构

> head(palce2)
[[1]]
[1] "中国基督教协会 "  " 中国基督教协会 " " 1996"           
[[2]]
[1] "中华书局 " " 2006-12 " " 9.80元"  

可发现数量仅有2个，且格式不统一，故暂不作处理。
观察含有三个/的结构

> head(palce3)
[[1]]
[1] "[清] 曹雪芹 著 "" 人民文学出版社 "  " 1996-12 " " 59.70元"        
[[2]]
[1] "余华 "   " 作家出版社 " " 2012-8-1 "   " 20.00元"    
[[3]]
[1] "刘慈欣 "   " 重庆出版社 " " 2012-1-1 "   " 168.00元"   
[[4]]
[1] "[明] 罗贯中 " " 人民文学出版社 " " 1998-05 "    " 39.50元"        
[[5]]
[1] "林奕含 "  " 北京联合出版公司 " " 2018-1 "     " 45.00元"          
[[6]]
[1] "金庸 "   " 生活.读书.新知三联书店 " " 1994-5 "  " 96.0"        

可发现每层第一个是作者信息，第二个是出版社信息，第三个是出版时间，第四个是价格。
观察含有四个以上/的结构

[[1]]
[1] "[哥伦比亚] 加西亚·马尔克斯 " " 范晔 "  " 南海出版公司 "   " 2011-6 "                   
[5] " 39.50元"                   [[2]]
[1] "[英] 乔治·奥威尔 "    " 刘绍铭 "     " 北京十月文艺出版社 " " 2010-4-1 "     " 28.00"              [[3]]
[1] "[美国] 玛格丽特·米切尔 " " 李美华 "     " 译林出版社 "            " 2000-9 "    " 40.00元"               [[4]]
[1] "[日] 东野圭吾 "         " 刘姿君 "     " 南海出版公司 "          " 2013-1-1 "   " 39.50元"      [[5]]
[1] "[英] 阿·柯南道尔 "      " 丁钟华 等 "    " 群众出版社 "           " 1981-8 "    " 53.00元"     "68.00元"          [[6]]
[1] "[英] 乔治·奥威尔 "      " 荣如德 "       " 上海译文出版社 "       " 2007-3 "    " 10.00元"  

可发现每层第一个是作者信息，第二个是译者信息，第三个是出版社信息，第四个是出版时间，第五个是价格，如果有第六个，那就是有两种价格，这里暂不考虑。
可以利用循环语句，对含不同”/“数量的信息分别进行提取。 程序如下：
含有两个"/"时：

#字符串中有2个/的writer<-c()public<-c()date<-c()price<-c()translate<-c()for(i in 1:length(palce2)){#writer<-c(writer,palce2[[i]][1])#每层中第一个为作家名称public<-c(public,palce2[[i]][1])#每层中第二个为出版社信息date<-c(date,palce2[[i]][2])#每层第三个是出版日期price<-c(price,palce2[[i]][3])#每层第四个是价格信息}other2<-data.frame(public,date,price)a<-length(date)other2$translate<-rep("NULL",a)#这部分没有翻译人员名称，所以填充为NULLother2$writer<-rep("NULL",a)#这部分没有翻译人员名称，所以填充为NULL

含有三个"/"时：

#字符串中有3个/的writer<-c()public<-c()date<-c()price<-c()translate<-c()for(i in 1:length(palce3)){writer<-c(writer,palce3[[i]][1])#每层中第一个为作家名称public<-c(public,palce3[[i]][2])#每层中第二个为出版社信息date<-c(date,palce3[[i]][3])#每层第三个是出版日期price<-c(price,palce3[[i]][4])#每层第四个是价格信息}other3<-data.frame(writer,public,date,price)a<-length(date)other3$translate<-rep("NULL",a)#这部分没有翻译人员名称，所以填充为NULL

含有四个"/"时：

#字符串中有4个/的writer<-c()public<-c()date<-c()price<-c()translate<-c()for(i in 1:length(palce4)){writer<-c(writer,palce4[[i]][1])#每层第一个是作家名称public<-c(public,palce4[[i]][3])#每层第三个是出版社信息date<-c(date,palce4[[i]][4])#每层第四个是出版日期price<-c(price,palce4[[i]][5])#每层第5个是价格信息translate<-c(translate,palce4[[i]][2])#每层第二个是翻译人员名字}other4<-data.frame(writer,public,date,price,translate)

再将得到的各情况下的数据进行按行合并整理：

 other<-rbind(other2,other3,other4)#按行合并

尤其注意此时由于分类别操作已经改变了顺序，故得按照类别顺序进行合并，程序如下：

work<-rbind(work2,work3,work4)#按行合并
#再将work和other数据框按列合并，即可得到完整的数据
TOPdata<-cbind(work,other)#按列合并

结果如下：

由此即可划分开字符串了，便于对其进行进一步的分析。