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基本開發(fā)環(huán)境
相關模塊的使用
安裝Python并添加到環(huán)境變量，pip安裝需要的相關模塊即可。
爬取豆瓣Top250排行電影信息
Python中的大量開源的模塊使得編碼變的特別簡單，我們寫爬蟲第一個要了解的模塊就是requests。
請求url地址，使用get請求，添加headers請求頭，模擬瀏覽器請求，網(wǎng)頁會給你返回response對象
# 模擬瀏覽器發(fā)送請求
import requests
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response)
200是狀態(tài)碼，表示請求成功
2xx （成功）
3xx （重定向）
4xx（請求錯誤）
5xx（服務器錯誤）
常見狀態(tài)碼
通常，這只是暫時狀態(tài)。
import requests
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)
requests.get(url=url, headers=headers) 請求網(wǎng)頁返回的是response對象
response.text： 獲取網(wǎng)頁文本數(shù)據(jù)
response.json： 獲取網(wǎng)頁json數(shù)據(jù)
這兩個是用的最多的，當然還有其他的
apparent_encoding cookies history iter_lines ok close elapsed is_permanent_redirect json raise_for_status connection encoding is_redirect links raw content headers iter_content next reason url
常用解析數(shù)據(jù)方法： 正則表達式、css選擇器、xpath、lxml…
常用解析模塊：bs4、parsel…
我們使用的是 parsel 無論是在之前的文章，還是說之后的爬蟲系列文章，我都會使用 parsel 這個解析庫，無它就是覺得它比bs4香。
parsel 是第三方模塊，pip install parsel 安裝即可
parsel 可以使用 css、xpath、re解析方法
所有的電影信息都包含在 li 標簽當中。
# 把 response.text 文本數(shù)據(jù)轉換成 selector 對象
selector = parsel.Selector(response.text)
# 獲取所有l(wèi)i標簽
lis = selector.css('.grid_view li')
# 遍歷出每個li標簽內容
for li in lis:
# 獲取電影標題 hd 類屬性 下面的 a 標簽下面的 第一個span標簽里面的文本數(shù)據(jù) get()輸出形式是 字符串獲取一個 getall() 輸出形式是列表獲取所有
title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get() # get()輸出形式是 字符串
movie_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall() # getall() 輸出形式是列表
star = movie_list[0].strip().replace('\xa0\xa0\xa0', '').replace('/...', '')
movie_info = movie_list[1].strip().split('\xa0/\xa0') # ['1994', '美國', '犯罪 劇情']
movie_time = movie_info[0] # 電影上映時間
movie_country = movie_info[1] # 哪個國家的電影
movie_type = movie_info[2] # 什么類型的電影
rating_num = li.css('.rating_num::text').get() # 電影評分
people = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get() # 評價人數(shù)
summary = li.css('.inq::text').get() # 一句話概述
dit = {
'電影名字': title,
'參演人員': star,
'上映時間': movie_time,
'拍攝國家': movie_country,
'電影類型': movie_type,
'電影評分': rating_num,
'評價人數(shù)': people,
'電影概述': summary,
}
# pprint 格式化輸出模塊
pprint.pprint(dit)
以上的知識點使用到了
所以扎實基礎是很有必要的。不然你連代碼都不知道為什么要這樣寫。
常用的保存數(shù)據(jù)方法 with open
像豆瓣電影信息這樣的數(shù)據(jù)，保存到Excel表格里面會更好。
所以需要使用到 csv 模塊
# csv模塊保存數(shù)據(jù)到Excel
f = open('豆瓣電影數(shù)據(jù).csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['電影名字', '參演人員', '上映時間', '拍攝國家', '電影類型',
'電影評分', '評價人數(shù)', '電影概述'])
csv_writer.writeheader() # 寫入表頭
這就是爬取了數(shù)據(jù)保存到本地了。這只是一頁的數(shù)據(jù)，爬取數(shù)據(jù)肯定不只是爬取一頁數(shù)據(jù)。想要實現(xiàn)多頁數(shù)據(jù)爬取，就要分析網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的url地址變化規(guī)律。
可以清楚看到每頁url地址是 25 遞增的，使用for循環(huán)實現(xiàn)翻頁操作
for page in range(0, 251, 25):
url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}filter='
完整實現(xiàn)代碼
""""""
import pprint
import requests
import parsel
import csv
'''
1、明確需求:
爬取豆瓣Top250排行電影信息
電影名字
導演、主演
年份、國家、類型
評分、評價人數(shù)
電影簡介
'''
# csv模塊保存數(shù)據(jù)到Excel
f = open('豆瓣電影數(shù)據(jù).csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['電影名字', '參演人員', '上映時間', '拍攝國家', '電影類型',
'電影評分', '評價人數(shù)', '電影概述'])
csv_writer.writeheader() # 寫入表頭
# 模擬瀏覽器發(fā)送請求
for page in range(0, 251, 25):
url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}filter='
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
# 把 response.text 文本數(shù)據(jù)轉換成 selector 對象
selector = parsel.Selector(response.text)
# 獲取所有l(wèi)i標簽
lis = selector.css('.grid_view li')
# 遍歷出每個li標簽內容
for li in lis:
# 獲取電影標題 hd 類屬性 下面的 a 標簽下面的 第一個span標簽里面的文本數(shù)據(jù) get()輸出形式是 字符串獲取一個 getall() 輸出形式是列表獲取所有
title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get() # get()輸出形式是 字符串
movie_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall() # getall() 輸出形式是列表
star = movie_list[0].strip().replace('\xa0\xa0\xa0', '').replace('/...', '')
movie_info = movie_list[1].strip().split('\xa0/\xa0') # ['1994', '美國', '犯罪 劇情']
movie_time = movie_info[0] # 電影上映時間
movie_country = movie_info[1] # 哪個國家的電影
movie_type = movie_info[2] # 什么類型的電影
rating_num = li.css('.rating_num::text').get() # 電影評分
people = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get() # 評價人數(shù)
summary = li.css('.inq::text').get() # 一句話概述
dit = {
'電影名字': title,
'參演人員': star,
'上映時間': movie_time,
'拍攝國家': movie_country,
'電影類型': movie_type,
'電影評分': rating_num,
'評價人數(shù)': people,
'電影概述': summary,
}
pprint.pprint(dit)
csv_writer.writerow(dit)
實現(xiàn)效果
到此這篇關于Python爬蟲入門教程01之爬取豆瓣Top電影的文章就介紹到這了,更多相關Python爬取豆瓣Top電影內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
