通过上一篇随笔的处理，我们已经拿到了书的书名和ISBN码。(网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon.com抓取价格(2): 抓取allitebooks.com书籍信息及ISBN码)
接下来将通过ISBN码去amazon.com获取每本书对应的价格。
一、了解需要和分析网站
通过分析amazon.com得知，以ISBN码作为搜索关键字可查找到对应的书。
结果页码就有这本书的价格，既然价格是以$符号开头，那就可以通过正则表达式得到价格。
通过正则表达式匹配价格代码：
def get_price_amazon(isbn):
base_url = "https://www.amazon.com/s/ref=nb_sb_noss?url=search-alias%3Daps&field-keywords="
url = base_url + str(isbn)
page = urlopen(url)
soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')
page.close()
soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')
price_regexp = re.compile("\$[0-9]+(\.[0-9]{2})?")
price = soup.find(text=price_regexp)
return [isbn, price]
上一篇随笔中已经得到了所有书籍的ISBN码，遍历所有的ISBN码传入get_price_amazon()方法即可获取所有书籍的价格：
def get_all_isbn():
all_isbn = []
with open('isbn.csv', 'rt') as csvfile:
spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
for row in spamreader:
all_isbn.append(row[0])
return all_isbn
def run():
qs = []
pool = ThreadPool(processes=10)
book_price_list = []
for isbn in get_all_isbn():
price = get_price_amazon(isbn)
book_price_list.append(price)
运行结果：
二、将两部分结果数据合并
刚学过数据处理（利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总），为了练练手，这里通过pandas将两部分数据合并起来：
book_info_data = pd.read_csv('books.csv')
price_data = pd.read_csv('prices.csv')
result = pd.merge(book_info_data, price_data, on='isbn')
result.to_csv('result.csv', index=False, header=True, columns=['isbn', 'title', 'price'])
最终结果：
完整代码请移步github：https://github.com/backslash112/book_scraper_python
Beautiful Soup基础知识：网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon.com抓取价格(1): 基础知识Beautiful Soup
我们处于大数据时代，对数据处理感兴趣的朋友欢迎查看另一个系列随笔：利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总
接下来打算学习Scrapy库，Scrapy是一个采集工具，它可以帮你大幅降低网页查找和识别工作，轻松采集一个或多个域名的信息。有兴趣的朋友欢迎关注本博客，也欢迎大家留言进行讨论。
