Python爬蟲入門教程01之爬取豆瓣Top電影
前言
本文的文字及圖片來源於網絡,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,如有問題請及時聯系我們以作處理
基本開發環境
- Python 3.6
- Pycharm
相關模塊的使用
- requests
- parsel
- csv
安裝Python並添加到環境變量,pip安裝需要的相關模塊即可。
爬蟲基本思路
一、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、國傢、類型
- 評分、評價人數
- 電影簡介
二、發送請求
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瞭解的模塊就是requests。
請求url地址,使用get請求,添加headers請求頭,模擬瀏覽器請求,網頁會給你返回response對象
# 模擬瀏覽器發送請求 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)
常見狀態碼
- 200 – 服務器成功返回網頁,客戶端請求已成功。
- 302 – 對象臨時移動。服務器目前從不同位置的網頁響應請求,但請求者應繼續使用原有位置來進行以後的請求。
- 304 – 屬於重定向。自上次請求後,請求的網頁未修改過。服務器返回此響應時,不會返回網頁內容。
- 401 – 未授權。請求要求身份驗證。 對於需要登錄的網頁,服務器可能返回此響應。
- 404 – 未找到。服務器找不到請求的網頁。
- 503 (服務不可用) 服務器目前無法使用(由於超載或停機維護)。
通常,這隻是暫時狀態。
三、獲取數據
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)
請求網頁返回的是response對象
response.text:
獲取網頁文本數據
response.json:
獲取網頁json數據
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
四、解析數據
常用解析數據方法: 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,還是說之後的爬蟲系列文章,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 文本數據轉換成 selector 對象 selector = parsel.Selector(response.text) # 獲取所有li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標簽裡面的文本數據 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] # 哪個國傢的電影 movie_type = movie_info[2] # 什麼類型的電影 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 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, '拍攝國傢': movie_country, '電影類型': movie_type, '電影評分': rating_num, '評價人數': 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瞭
- parsel 解析模塊的方法
- for 循環
- css 選擇器
- 字典的創建
- 列表取值
- 字符串的方法:分割、替換等
- pprint 格式化輸出模塊
所以紮實基礎是很有必要的。不然你連代碼都不知道為什麼要這樣寫。
五、保存數據(數據持久化)
常用的保存數據方法 with open
像豆瓣電影信息這樣的數據,保存到Excel表格裡面會更好。
所以需要使用到 csv
模塊
# csv模塊保存數據到Excel f = open('豆瓣電影數據.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', '拍攝國傢', '電影類型', '電影評分', '評價人數', '電影概述']) csv_writer.writeheader() # 寫入表頭
這就是爬取瞭數據保存到本地瞭。這隻是一頁的數據,爬取數據肯定不隻是爬取一頁數據。想要實現多頁數據爬取,就要分析網頁數據的url地址變化規律。
可以清楚看到每頁url地址是 25 遞增的,使用for循環實現翻頁操作
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、國傢、類型 評分、評價人數 電影簡介 ''' # csv模塊保存數據到Excel f = open('豆瓣電影數據.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', '拍攝國傢', '電影類型', '電影評分', '評價人數', '電影概述']) csv_writer.writeheader() # 寫入表頭 # 模擬瀏覽器發送請求 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 文本數據轉換成 selector 對象 selector = parsel.Selector(response.text) # 獲取所有li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標簽裡面的文本數據 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] # 哪個國傢的電影 movie_type = movie_info[2] # 什麼類型的電影 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 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, '拍攝國傢': movie_country, '電影類型': movie_type, '電影評分': rating_num, '評價人數': people, '電影概述': summary, } pprint.pprint(dit) csv_writer.writerow(dit)
實現效果
到此這篇關於Python爬蟲入門教程01之爬取豆瓣Top電影的文章就介紹到這瞭,更多相關Python爬取豆瓣Top電影內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
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