这是菜鸟学Python的第97篇原创文章
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前面讲了好几篇SQL的文章，熟悉我的文章的小伙伴都知道，一般写一个系列，写完一个小阶段，我都会实战写一个例子综合运用一下。正好最近一些出版社跟我联系关于Python书的事情，Python的书其实我看过不少，于是我非常好奇，想知道出版社哪家最强。于是干脆想探索一下市面上所有的Python书，然后分析一下出个报告，说干就干吧～～
1，思路篇
1).我大概花了一个晚上的时间，几乎一动不动的码了3个小时(热的T恤都粘在背上了),爬取了某知名的网站上所有的Python的书, 总共大概有1300多本，因为有一些是重复的，剔除重复的大概还有1200多本
2).接着把这些书的数据，进行清洗，数据的清洗其实是最繁琐的，也是最耗时的步骤，算是整个数据分析里面的重头戏。我算了一下我的数据清洗这一步，花了很大的时间，这一步会遇到很多七七八八的烦心事～～
3).然后按照一定的规则写入到CSV文件,当然也可以写成json文件的格式，因为我想做一个SQL的实战运用，所以我暂时写成CSV文件，方便存入SQL数据库
4).最后数据的分析，我们从SQL数据库中，查询各种各样的组合条件,具体我想知道信息下面慢慢道来.
2，想知道的秘密
1200多本书，我们想探索哪些秘密呢:
哪家出版社出版的Python书最多
哪本Python书的评分最高，都分布在哪些出版社
哪本Python数的阅读数最高
评分高的Python书，是不是阅读数一定很高，有多少人评分的，这两个数据有没有什么秘密隐藏在里面
Python书的页数和价格，还有评分，之间有没有什么关系，市面上卖的好的书，评分9分以上的书，都有哪些特征
在这1200本Python书中，那一年出版发行的python书最多
3，技术篇
1).技术上感觉难度应该不大，我们首先爬取某网站上的所有Python的书的所有的链接
2).然后分析每一本书的链接，我们希望解析的信息如下:
我们要提取作者/出版社/译者/出版年/页数/定价/ISBN/评分/评价人数
代码爬出的数据，经过处理，格式如下:
author : DavidM.Beazley/BrianK.Jones
book : Python Cookbook 中文版,第3版
isdn : 9787115379597
page : 684
price : 108.0
pub_company : 人民邮电出版社
pub_date : 2015-5-1
rating_people : 51
translator : 陈舸
url : https://book.douban.com/subject/26381341/
vote_num : 8.93).爬虫
爬虫可以选择的技术有很多种，你可以自己写多线程去爬，可以用scrapy去爬，或者自己写一个小的框架去爬，这个只是一个途径而已
爬虫的难点，主要是在分析目标的网站的格式，我写完这个项目的时候，发现最大的坑在于，Python的书的html格式会不一样:
作者html格式一
大家有没有发现什么不同，要提取作者的信息不难，难在有的书它的作者是嵌套在<span>下面的<a>里面，而有的书的作者是直接跟在<span>后面的Navstring里面
那么一套爬虫代码需要在解析的时候，兼容两种html格式的爬取，这个会是一个难点
4).写入CSV文件，因为量不是很大，只有1000多条数据，所以开销我们不用在乎，只需要当心保存数据的格式都是对的。特别是当心缺省数据,比如有的书是用译者，有的没有；如果没有缺省值，这样写入CSV的时候，数据容易遗漏，跟CSV的头文件对齐会有问题.
5).数据库的查询
我们用SQL查询比较简单，我们可以把所有的数据做成一个表格，也可以把重要的信息，比如 书名，出版社，评分，ISDN单独弄成一个表格，用ISDN作为主的id key.
4，一些注意事项
除了上面提到的作者的html格式问题之外，还有几个地方要注意
1).字符编码的问题
这些书名，有的是中文，有的是英文，,也就是说有的ASCII,有的uncode,在写入CSV文件的时候需要考虑编码的转换，即使你考虑到了转换，还有一个问题，就是有一些数据是int,而int是无法encode的，怎么办，比如把0变成'0'这样的类似问题
2).数据格式不一致
比如有的书，有译者，有的没有，这样的话你就要考虑缺省值
比如有的书，有评价人数，有的显示'评价人数不足'，需要手动转换
比如书的价格：有的是USD 用美金计算，有的是人民币计算，而且写的格式也不一样,需要统计的转换，这样最后分析那本书价格最高比较好获取
日期问题，有一些是纯数字2008-11-1，有一些是数字和汉字结合的比如2010-7月,还有一些只有年份
评价人数，不是只是简单的数字，而是数字和中文字符夹在一起,比如"204人评价"
数据清洗是数据分析里面非常重要的一个环节，而且是最耗精力和时间的，占60%的比重，数据不一致也是家常便饭，我们需要仔细清洗哦
整个项目我基本已经完成了70%,还有一小块需要完善优化一下,先睹为快吧
结论：
好，今天的全网分析Python书，思路准备篇，算是开了个头，下周会详细讲一些技术细节，以及分析的结果用SQL的查询，都一一展现给大家，这个里面的数据挖掘还是很有意思的，有兴趣的小伙伴，也可以自己动手一下哦.若有什么问题，也欢迎留言讨论一下.
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