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Python实战 | 手把手教你爬取豆瓣电影 Top 250(附全部代码)

小码哥 七天小码哥 2021-07-21



大家好,祝大家一天好心情......


本次python实战,主要目标是利用python爬取豆瓣电影 Top 250信息,如上图所示。这些信息主要包括排名、片名、评分、上映时间、主演等信息。爬取的网址url是https://movie.douban.com/top250,爬取后的结果会保存在csv文件里面。



01

如何准备爬虫环境?

其实不难



环境:MAC + Python3.6 ;  IDE: Pycharm.  具体使用的模块如下。


import requests
import re
import json


但是如果你的系统上安装了anaconda,模块requests已经安装完成,但是 pycharm不能识别。


此时,只需要使用preferences直接进行安装,入下图所示,点击+,直接安装即可。





02

爬虫分析真的很重要

准备工作



我们的目标是爬取豆瓣电影 Top 250,打开网页发现共10个页面。


也就是说我们需要解析10个页面,使用一个for循环来实现


当点击第二页时发现,网址也发生了变化,比之前多了参数start=25


具体的网址是  https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=,显示的电影排名是从26到50,如图所示




根据以上分析,我们可以使用star作为循环计数器。


如果显示的是star是n,则显示的电影排名是n+1~n+25,每页显示25个。


具体代码实现如下:



if __name__ == '__main__':
   #循环10次
    for i in range(10):
        main(start= i* 25)




03

如何爬取某一个页面?

开始爬数据



对于每一个页面的爬取,我们使用的requests库


Requests是用python语言基于urllib编写的,采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库。它比urllib更加方便,可以节约我们大量的工作。(用了requests之后,你基本都不愿意用urllib了)一句话,requests是python实现的最简单易用的HTTP库,建议爬虫使用requests库。


默认安装好python之后,是没有安装requests模块的,需要单独通过pip安装或者使用pycharm软件安装(如上文所示).


直接使用库requests中的get方法对目标网址发出申请。为了防止请求的页面没有成功,我们添加了捕获异常的代码块try,except


另外,如果多次爬取同一个网址,您的ip可能被封,不能在爬取任何信息。


为了解决此问题,本次在代码中设置了代理信息,具体代码请关注人工智能与大数据生活(data_circle),回复 ”豆瓣电影“ 获得全部代码。



`python`
def get_one_page(url):
    '''
        抓取第一页内容
    :return: 请求的页面的信息
    '''


    try:
       
        response = requests.get(url,headers=headers)

        if response.status_code == 200:
            return response.text

        return None
    except RequestException:
        return None



04

开始真正的页面解析

这很重要



当爬取到想要的信息以后,就可以对其解析,然后提取想要的信息。


常见的方法有很多,比如正则表达式、xpath解析等。本文是使用正则表达式进行解析。


使用google浏览器,右键选择检查,查看需要爬取的网址源代码,具体如下。


从图可得知,每一部电影的源代码是一个节点<li>节点,里面包含了所有的信息。比如在之后有一个子节点em里面包含了排名信息26. 




然后,我们用正则表达式提取排名。


首先 使用<li>定位到包含电影信息的节点,然后使用通配符找到em节点,在使用非贪婪匹配来提取包括排名的信息,26.具体代码如下。


<li>.*?<em.*?\"\">(.*?)</em>


按照此方法,我们以此提取网页中的影片名称,比如《霸王别姬》、评分信息等,代码如下:


`python`
def parse_one_page(html):
    '''
         使用正则表达式解析页面信息

    :param html:
    :return:
    '''

    items = re.findall(pattern,html)

    print(items)
    #yield函数,生成字典格式更加好看
    for itme in items:
        yield{
            'range': itme[0],
            'image': itme[1],
            'title': itme[2],
            'infor': itme[3],
            'rating':itme[4],
            'intro':itme[5]
        }



最后的结果如下:




05

如何保存爬取的信息?

最后一步



解析后的结果,我们使用write函数写入csv文件中,代码如下:


def write_to_file(content):
'''

         保存结果到CSV文件
   
:param content:
   
:return: 无
   '''

   
with open('douban_movie_250.csv','a',encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(content,ensure_ascii=False)+'\n')


本次实战中,我们通过爬取豆瓣电影 Top 250,了解了requests和正则表达式的用法。



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