目标：抓取豆瓣小王子读者头像链接、名字与评语，并保存于本地excel。
爬虫的流程：发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容。
我们依然便采用：requests（获取）——xpath（解析）——pandas（储存）
废话不多说，先上结果与代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from lxmlimport etree
import pandasas pd
#1:把所有url放入urls这个列表里。2：用for循环实现翻页
urls= ['https://book.douban.com/subject/1084336/comments/new?p={}'.format(i) for iin range(1,101,1)]
comments= [] #创建一容器来放爬去的内容
for urlin urls:
r= requests.get(url).text#获取text
s= etree.HTML(r) #把html转换成lxml可解析的对象
files= s.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li') #解析到li标签，然后用for循环遍历里面的内容
for itin files:
# 获取img，[0].strip：字符格式化，让输出更美观
img= it.xpath('div[1]/a/img/@src') [0].strip()
name= it.xpath('div[2]/h3/span[2]/a/text()')[0].strip()
text= it.xpath('div[2]/p/text()') [0].strip()
# 把img/name/text，分别赋与给imgs/names/texts，并依次装入comments
comments.append({'imgs':img,'names':name,'texts':text})
df= pd.DataFrame(comments) #定义DataFrame对象并赋给df
df.to_excel('D://xwz_fanye.xlsx') #把结果输出为excel，存在D盘
16行代码，2000条内容，是不是很简单呢？
现重点讲解代码中间部分
一：urls
通过翻页，我们发现url中p随之同步变化，所以改变p的数值我们就可以实现翻页，如图：
二：comments
我们抓取了img、name、text需要有序的排列，即采用append函数，依次把他们放入comments。
三：xpath
因为我们要爬取三个内容，且他们都在 li 标签里，所以我们先定位到 li 标签，再用一个for循环分别抓取，如图：
获取img链接采用@src，获取文本采用text()
xpath的具体操作，请参考第一篇哦
总结：
1：实现翻页，一般都是找url的规律，然后运用for循环即可。
2：你会在网上看见各种不同的代码，其实都是一个套路，把本文这个例子看会了，其他的都是大同小异哦。
3：采用requests（获取）——xpath（解析）——pandas（储存）这个模板，一般的网页都可以胜任啦。
下一篇文章，将继续扩大难度，学习获取JS动态内容，抓取豆瓣电影top200，大家可以提前了解HTML静态与JS动态的区别哦。
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