tem.find('div',class_='p-commit')else'0'
books.append([title,price,shop,commit])
exceptAttributeErrorase:
print(f"解析错误:{e},跳过此项")
continue
df=pd.DataFrame(books,columns=['书名','价格','店铺','评价数'])
df.to_csv('jd_math_books_page1.csv',index=False,encoding='utf-8-sig')
短短几十行代码，他调试了大半天。问题层出不穷：标签class名不准确、某些商品信息缺失导致find返回None进而引发AttributeError、价格符号和评价文本中夹杂着“￥”、“+”等需要清洗的字符、以及最棘手的——京东的部分商品信息是通过JavaScript动态加载的，直接请求HTML页面获取不到。他不得不学习使用requests抓取实际的接口数据（通过开发者工具查看Network中的XHR请求），这比解析静态HTML复杂得多。
第四、五天：优化、多页抓取与当当网适配。
解决动态加载问题后，他增加了循环，尝试抓取前5页数据（约100条）。他加入了time.sleep(random.uniform(1,3))在每次请求之间随机休眠1-3秒，避免访问过快触发反爬。数据存储也从单页覆盖改为追加模式。
接着，他用类似的方法分析当当网的结构，编写了适配的爬虫脚本。当当的反爬似乎弱一些，但页面结构也略有不同，需要调整选择器。
第六天：数据清洗与初步分析。
他成功抓取了京东156条、当当189条有效数据。但原始数据很“脏”：价格是字符串“￥39.80”，需要提取数字；评价数可能是“2万+”，需要转换为近似数值（如20000）；店铺名有冗余信息。他用pandas进行了清洗：
#价格清洗
df['价格']=df['价格'
本章未完，请点击下一页继续阅读！