需求分析

现在8月份已经过了小一半了，暑假也过了有一半了。听说勤劳的学生现在已经写完暑假作业了。当然，对于学生的家长来说，孩子写完作业了要干什么呢，也是成为了一个比较困扰的问题

这不，有一个家长就在为孩子写完了作业而发愁：他希望能够买一些好的书给孩子在剩余的暑假期间阅读，但是呢，由于自己平时不怎么看书，也不知道什么书比较好，适合阅读，因此希望能够通过爬虫爬取新书的评分信息，以此来为他买书提供一些参考

当然了，这没什么难的，本次我也决定将爬取到的信息保存为csv文件。这是因为csv可以像excel那样，通过表格的形式直接打开，阅读起来非常的方便

实现分析

在上一次七夕节的文章中，我已经使用过了csv的保存，详情可以查看爬取电影评分存入csv文件，不过呢，那次我使用的是python中内置的csv模块进行的写入

import csv 
 
with open("douban.csv", "w", newline="") as csvfile:
    w = csv.writer(csvfile, delimiter=",")
    w.writerow(["c1", "c2", "c3", "c4"])
    for row in xxx:
        w.writerow([row["c1"], row["c2"], row["c3"], row["c4"]])

当然呢，在上次七夕节的文章之后，我也收到了一些反馈意见，比如有小伙伴告诉我说，现在他们已经很少使用内置的csv格式了，现在一般都直接通过pandas中的to_csv完成写入。因为pandas进行数据处理非常方便，顺便进行保存也很容易。所以说，像这种csv的格式的数据，一般都是直接保存到pandas中的，然后再通过pandas直接完成写入。而且小伙伴建议我说，我也可以试一试

我觉得，这个提议非常的不错。这次，我就同时通过这两种方式完成csv文件的保存，来对比一下它们到底有什么不同，哪一种你更喜欢呢？

完整代码展示

新书信息爬取(内置csv版)

import requests
import re
import csv
from parsel import Selector
from base64 import b64decode
 
headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0"}
 
url = b64decode("aHR0cHM6Ly9ib29rLmRvdWJhbi5jb20vbGF0ZXN0").decode()
 
r = requests.get(url, headers=headers)
 
s = Selector(r.text)
divs = s.xpath("//div[@class='media__body']")
 
 
al = list()
 
for div in divs:
    name = div.xpath(".//a[@class='fleft']/text()").get()
    info = div.xpath(".//p[@class='subject-abstract color-gray']/text()").get()
    info = re.sub("\s", "", info)
    score = div.xpath(".//span[@class='font-small color-red fleft']/text()").get()
    times = div.xpath(".//span[@class='fleft ml8 color-gray']/text()").re_first("\d+")
    al.append([name, info, score, times])
 
with open("dushu.csv", "w", newline="") as csvfile:
    csv_writer = csv.writer(csvfile, delimiter=",")
    csv_writer.writerow(["书名", "简介", "分数", "评价次数"])
    for i in al:
        csv_writer.writerow(i)

新书信息爬取(pandas版)

import requests
import re
import pandas as pd
from parsel import Selector
from base64 import b64decode
 
headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0"}
 
url = b64decode("aHR0cHM6Ly9ib29rLmRvdWJhbi5jb20vbGF0ZXN0").decode()
 
r = requests.get(url, headers=headers)
 
s = Selector(r.text)
divs = s.xpath("//div[@class='media__body']")
 
 
al = list()
 
for div in divs:
    name = div.xpath(".//a[@class='fleft']/text()").get()
    info = div.xpath(".//p[@class='subject-abstract color-gray']/text()").get()
    info = re.sub("\s", "", info)
    score = div.xpath(".//span[@class='font-small color-red fleft']/text()").get()
    times = div.xpath(".//span[@class='fleft ml8 color-gray']/text()").re_first("\d+")
    al.append([name, info, score, times])
 
df = pd.DataFrame(al, columns=["书名", "简介", "分数", "评价次数"])
df.to_csv("dushu2.csv", sep=",", mode="w", index=False)

csv和pandas的to_csv对比

如果将两种使用方式中主要的代码部分取出来的话，在csv中是这样的

with open("dushu.csv", "w", newline="") as csvfile:
    csv_writer = csv.writer(csvfile, delimiter=",")
    csv_writer.writerow(["书名", "简介", "分数", "评价次数"])
    for i in al:
        csv_writer.writerow(i)

在pandas中使用to_csv是这样的

df = pd.DataFrame(al, columns=["书名", "简介", "分数", "评价次数"])
df.to_csv("dushu2.csv", sep=",", mode="w", index=False)

由此看来的话，似乎确实是使用to_csv更加容易方便一些，对此，你有什么见解呢？你更喜欢哪一种呢？

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非常感谢给我提供建议的这位小伙伴啊，当然，如果你在阅读文章的时候有什么更好的意见和想法，也欢迎随时给我留言评论，我们可以一起探讨！