目录
  • 实现代码:
  • 代码分析:
  • 运行结果:
  • 总结

网站爬取的流程图:

实现项目我们需要运用以下几个知识点

一、获取网页
1.找网页规律;
2.使用 for 循环语句获得网站前4页的网页链接;
3.使用 network 选项卡查找headers信息;
4.使用 requests.get() 函数带着 headers 请求网页。

二、解析网页
1.使用 beautifulsoup 解析网页;
2.使用 beautifulsoup 对象调用 find_all() 方法定位包含单部电影全部信息的标签;
3.使用 tag.text 提取序号、电影名、评分、推荐语;
4.使用 tag[‘属性名’] 提取电影详情链接。

三、存储数据
1.使用 with open() as … 创建要写入内容的 csv 文件;
2.使用 csv.dictwriter() 将文件对象转换为 dictwriter 对象;
3.参数 fieldnames 用来设置 csv 文件的表头;
4.使用 writeheader() 写入表头;
5.使用 writerows() 将内容写入 csv 文件。

实现代码:

import csvimport requestsfrom bs4 import beautifulsoup# 设置列表,用以存储每部电影的信息data_list = []# 设置请求头headers = {    'user-agent': 'mozilla/5.0 (macintosh; intel mac os x 10_14_6) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/85.0.4183.102 safari/537.36'}# 使用 for 循环遍历取值范围为 0~3 的数据for page_number in range(4):    # 设置要请求的网页链接    url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(page_number * 25)    # 请求网页    movies_list_res = requests.get(url, headers=headers)    # 解析请求到的网页内容    bs = beautifulsoup(movies_list_res.text, 'html.parser')    # 搜索网页中所有包含单部电影全部信息的 tag    movies_list = bs.find_all('div', class_='item')    # 使用 for 循环遍历搜索结果    for movie in movies_list:        # 提取电影的序号        movie_num = movie.find('em').text        # 提取电影名        movie_name = movie.find('span').text        # 提取电影的评分        movie_score = movie.find("span",class_='rating_num').text        # 提取电影的推荐语        movie_instruction = movie.find("span",class_='inq').text        # 提取电影的链接        movie_link = movie.find('a')['href']        # 将信息添加到字典中        movie_dict = {            '序号': movie_num,            '电影名': movie_name,            '评分': movie_score,            '推荐语': movie_instruction,            '链接': movie_link        }        # 打印电影的信息        print(movie_dict)        # 存储每部电影的信息        data_list.append(movie_dict)# 新建 csv 文件,用以存储电影信息with open('movies.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as f:    # 将文件对象转换成 dictwriter 对象    f_csv = csv.dictwriter(f, fieldnames=['序号', '电影名', '评分', '推荐语', '链接'])    # 写入表头与数据    f_csv.writeheader()    f_csv.writerows(data_list)

代码分析:

(1)通过观察网站一页的电影数,可以发现一页只有 25 部电影的信息。

也就是说我们需要爬取网站前4页(100 = 25*4)的电影信息。

这里我们使用了遍历,爬取前四页的数据。

(2)通过快捷键打开网页的开发者工具(windows 用户可以在浏览器页面下按 ctrl + shift + i 键或者直接f12唤出浏览器开发者工具,mac 用户的快捷键为 command + option + i)。

接着使用开发者工具中的指针工具,大致查看一下前两部电影中,需爬取的信息所在位置,观察一下其中是否有什么规律。

可以发现第一部电影里序号、电影名、评分、推荐语以及详情链接在class属性值为”item”的标签里。

(3)豆瓣电影 top250 的 robots 协议

 并没有看到disallow: /top250,这说明可以对这个网页进行爬取。

(4)在互联网世界中,网络请求会将浏览器信息储存在请求头(request header)当中。

只要我们将浏览器信息复制下来,在爬虫程序只要在发起请求时,设置好与请求头对应的参数,即可成功伪装成浏览器。

(5)代码思路

1)熟练地使用开发者工具的指针工具,可以很方便地帮助我们定位数据。

2)用指针工具定位到各个数据所在位置后,查看它们的规律。

3)想要提取的标签如果具有属性,可以使用 tag.find(html元素名, html属性名=”)来提取;没有属性的话,可以在这个标签附近找到一个有属性的标签,然后再进行 find() 提取。

通过上述步骤将信息爬取下来后,就走到我们爬虫的最后一步——存储数据。

(6)存储数据

1)调用 csv 模块中类 dictwriter 的语法为:csv.dictwriter(f, fieldnames)。语法中的参数 f 是 open() 函数打开的文件对象;参数 fieldnames 用来设置文件的表头;

2)执行csv.dictwriter(f, fieldnames)后会得到一个 dictwriter 对象;

3)得到的 dictwriter 对象可以调用 writeheader() 方法,将 fieldnames 写入 csv 的第一行;

4)最后,调用 writerows() 方法将多个字典写进 csv 文件中。

运行结果:

 生成的csv文件:

总结

到此这篇关于用python爬取豆瓣前一百电影的文章就介绍到这了,更多相关python爬取豆瓣电影内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com!