前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理基本开发环境Python 3.6Pycharm相关模块的使用requestsparselcsv安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。爬虫基本思路一、明确需求爬取豆瓣Top250排行电影信息电影名字导演、主演年份、国家、类型评分、评价人数电影简介二、发送请求Python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单，我们写爬虫第一个要了解的模块就是requests。请求url地址，使用get请求，添加headers请求头，模拟浏览器请求，网页会给你返回response对象# 模拟浏览器发送请求import requestsurl = '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是状态码，表示请求成功2xx (成功)3xx (重定向)4xx(请求错误)5xx(服务器错误)常见状态码200 - 服务器成功返回网页，客户端请求已成功。302 - 对象临时移动。服务器目前从不同位置的网页响应请求，但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。304 - 属于重定向。自上次请求后，请求的网页未修改过。服务器返回此响应时，不会返回网页内容。401 - 未授权。请求要求身份验证。 对于需要登录的网页，服务器可能返回此响应。404 - 未找到。服务器找不到请求的网页。503 (服务不可用) 服务器目前无法使用(由于超载或停机维护)。通常，这只是暂时状态。三、获取数据import requestsurl = '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) 请求网页返回的是response对象response.text： 获取网页文本数据response.json： 获取网页json数据这两个是用的最多的，当然还有其他的apparent_encoding cookies historyiter_lines okcloseelapsed is_permanent_redirect jsonraise_for_status connection encodingis_redirect links rawcontent headers iter_contentnext reasonurl四、解析数据常用解析数据方法： 正则表达式、css选择器、xpath、lxml…常用解析模块：bs4、parsel…我们使用的是 parsel 无论是在之前的文章，还是说之后的爬虫系列文章，我都会使用 parsel 这个解析库，无它就是觉得它比bs4香。parsel 是第三方模块，pip install parsel 安装即可parsel 可以使用 css、xpath、re解析方法所有的电影信息都包含在 li 标签当中。# 把 response.text 文本数据转换成 selector 对象selector = parsel.Selector(response.text)# 获取所有li标签lis = selector.css('.grid_view li')# 遍历出每个li标签内容for li in lis:# 获取电影标题 hd 类属性 下面的 a 标签下面的 第一个span标签里面的文本数据 get()输出形式是 字符串获取一个 getall() 输出形式是列表获取所有title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get() # get()输出形式是 字符串movie_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall() # getall() 输出形式是列表star = movie_list[0].strip().replace('\xa0\xa0\xa0', '').replace('/...', '')movie_info = movie_list[1].strip().split('\xa0/\xa0') # ['1994', '美国', '犯罪 剧情']movie_time = movie_info[0] # 电影上映时间movie_country = movie_info[1] # 哪个国家的电影movie_type = movie_info[2] # 什么类型的电影rating_num = li.css('.rating_num::text').get() # 电影评分people = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get() # 评价人数summary = li.css('.inq::text').get() # 一句话概述dit = {'电影名字': title,'参演人员': star,'上映时间': movie_time,'拍摄国家': movie_country,'电影类型': movie_type,'电影评分': rating_num,'评价人数': people,'电影概述': summary,}# pprint 格式化输出模块pprint.pprint(dit)以上的知识点使用到了parsel 解析模块的方法for 循环css 选择器字典的创建列表取值字符串的方法：分割、替换等pprint 格式化输出模块所以扎实基础是很有必要的。不然你连代码都不知道为什么要这样写。五、保存数据(数据持久化)常用的保存数据方法 with open像豆瓣电影信息这样的数据，保存到Excel表格里面会更好。所以需要使用到 csv 模块# csv模块保存数据到Excelf = open('豆瓣电影数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['电影名字', '参演人员', '上映时间', '拍摄国家', '电影类型','电影评分', '评价人数', '电影概述'])csv_writer.writeheader() # 写入表头这就是爬取了数据保存到本地了。这只是一页的数据，爬取数据肯定不只是爬取一页数据。想要实现多页数据爬取，就要分析网页数据的url地址变化规律。可以清楚看到每页url地址是 25 递增的，使用for循环实现翻页操作for page in range(0, 251, 25):url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='完整实现代码""""""import pprintimport requestsimport parselimport csv'''1、明确需求:爬取豆瓣Top250排行电影信息电影名字导演、主演年份、国家、类型评分、评价人数电影简介'''# csv模块保存数据到Excelf = open('豆瓣电影数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['电影名字', '参演人员', '上映时间', '拍摄国家', '电影类型','电影评分', '评价人数', '电影概述'])csv_writer.writeheader() # 写入表头# 模拟浏览器发送请求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 文本数据转换成 selector 对象selector = parsel.Selector(response.text)# 获取所有li标签lis = selector.css('.grid_view li')# 遍历出每个li标签内容for li in lis:# 获取电影标题 hd 类属性 下面的 a 标签下面的 第一个span标签里面的文本数据 get()输出形式是 字符串获取一个 getall() 输出形式是列表获取所有title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get() # get()输出形式是 字符串movie_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall() # getall() 输出形式是列表star = movie_list[0].strip().replace('\xa0\xa0\xa0', '').replace('/...', '')movie_info = movie_list[1].strip().split('\xa0/\xa0') # ['1994', '美国', '犯罪 剧情']movie_time = movie_info[0] # 电影上映时间movie_country = movie_info[1] # 哪个国家的电影movie_type = movie_info[2] # 什么类型的电影rating_num = li.css('.rating_num::text').get() # 电影评分people = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get() # 评价人数summary = li.css('.inq::text').get() # 一句话概述dit = {'电影名字': title,'参演人员': star,'上映时间': movie_time,'拍摄国家': movie_country,'电影类型': movie_type,'电影评分': rating_num,'评价人数': people,'电影概述': summary,}pprint.pprint(dit)csv_writer.writerow(dit)实现效果到此这篇关于Python爬虫入门教程01之爬取豆瓣Top电影的文章就介绍到这了,更多相关Python爬取豆瓣Top电影内容请搜索脚本之家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脚本之家！