首先，我们来看一下源码。
from bs4 import BeautifulSoup #解析网页，获取数据
import re #正则表达式，进行文字匹配
import urllib.request,urllib.error #制定url，获取网页数据
import xlwt #进行excel操作
import sqlite3 #进行SQLite数据库操作
def main():
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
#爬取网页
datalist = getData(baseurl)
#保存数据
savepath = "豆瓣电影Top250.xls"
saveData(datalist,savepath)
dbpath = "douban250.db"
saveData_db(datalist,dbpath)
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # compile创建正则表达式对象，表示规则(字符串模式)
#封面图片
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)".*>',re.S) # re.S 忽略换行符
#电影名称
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
#评分
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
#评价人数
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>') # \d表示数字 * 多个
#概况
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
#电影详细内容
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S)
#爬取网页
def getData(baseurl):
datalist = [] # 获取地址中的数据列表，并返回
for i in range(0,10): # 调用获取页面信息的函数10次，一次25条
url = baseurl + str(i*25)
html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码
# 2.逐一解析数据
soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") # html.parser网页解析器
# find_all()是按照一定的标准，将符合要求的字符串一次性查找出来形成列表
for item in soup.find_all('div',class_="item"): # class后的 _ 表示属性值
#print(item)
data = [] # 保存一部电影的所有信息
item = str(item) # 将其转为字符串
# 提取超链接 re库用来通过正则表达式找到指定的字符串 findLink是自定义的全局变量
Link = re.findall(findLink,item)[0] # [0]第一个
data.append(Link) # 将连接追加到列表中
ImgSrc = re.findall(findImgSrc,item)[0]
data.append(ImgSrc)
Title = re.findall(findTitle,item) # 片名可能只有一个中文名没有外文名
if len(Title)==2: # 判断有几个titles
ctitle = Title[0] # 添加中文名
data.append(ctitle)
otitle = Title[1].replace("/","") # 去掉/
data.append(otitle) # 添加外文名
else:
data.append(Title[0])
data.append(' ') # 第二个留空
Rating = re.findall(findRating,item)[0]
data.append(Rating) # 添加评分
Judge = re.findall(findJudge,item)[0]
data.append(Judge) # 添加人数
Inq = re.findall(findInq,item)
if len(Inq) !=0: # 有概述
Inq = Inq[0].replace("。","") # 替换。
data.append(Inq)
else: # 没有概述
data.append(" ")
Bd = re.findall(findBd,item)[0]
# 将bd中的 <br(\s+)?/>(\s+)? 替换
Bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?'," ",Bd)
data.append(Bd.strip()) # strip去掉前后空格
datalist.append(data) #把处理好的一个电影信息存储到datalist中
#解析网页
return datalist
#获取指定一个网页内容
def askURL(url):
head = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.116 Safari/537.36"
} #伪装成网页的形式，请求网页信息
request = urllib.request.Request(url,headers=head)
html = "" # 存放到html中
try: # 防止出现意外
response = urllib.request.urlopen(request)
html = response.read().decode("utf-8") # 读取response
#print(html)
except urllib.error.URLError as e: # 捕获404 500 等浏览器错误
if hasattr(e,"code"): #将其输出
print(e.code)
if hasattr(e,"reason"): # 输出没有捕获成功的原因
print(e.reason)
return html
#保存数据
def saveData(datalist,savepath):
print("save....")
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) # style_compression样式压缩效果
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True) #cell_overwrite_ok单元格覆盖
col = ("电影详情链接","封面链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息","") # 列属性
for i in range(0,8): # 写列名
sheet.write(0,i,col[i])
for i in range(0,250):
print("第%d条"%(i+1))
data = datalist[i]
for j in range(0,8):
sheet.write(i+1,j,data[j]) #
book.save('豆瓣电影Top250.xls')
def saveData_db(datalist,dbpath):
init_db(dbpath)
conn = sqlite3.connect(dbpath)
cur = conn.cursor() #获取游标。获取操作的数据库对象
for data in datalist:
for index in range(len(data)):
if index == 4 or index == 5:
continue
data[index] = '"'+data[index]+'"'
sql = '''
insert into movie250 (
info_link, pic_link,cname,ename,score,rated,introduction,info)
values(%s) '''%",".join(data)
cur.execute(sql)
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
def init_db(dbpath):
sql = '''
create table movie250
(
id integer primary key autoincrement,
info_link text,
pic_link text,
cname varchar,
ename varchar,
score numeric,
rated numeric,
introduction text,
info text
)
'''
conn = sqlite3.connect(dbpath) # 创建数据库
cursor = conn.cursor() # 获取游标。获取操作的数据库对象
cursor.execute(sql) #执行sql语句
conn.commit() # 提交
conn.close() #关闭数据库文件
main()
print("爬取完毕")
然后运行代码
save....
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第249条
第250条
爬取完毕
Process finished with exit code 0
因为我抓取的是豆瓣前250项 一页25个 一共十页
运行后在此项目中会出现一个.db文件 一个Excle文件
先点开Excle表格看一下
一共有250行 有8列
然后点开db文件看一下 是一些乱码
这时候打开命令行 输入所学过的指令
然后会出现一个.sql文件
到此就结束啦~
代码收藏家 
