电影使用Python爬虫从豆瓣抓取Top 250 电影信息
使用Python爬虫 爬取豆瓣top250
文章目录
1)任务介绍
需求分析爬取豆瓣电影Top250的基本信息,包括电影的
名称、豆瓣评分、评价数、电影概况、电影链接等。链接:https://movie.douban.com/top250
2)爬虫知识
什么是爬虫
网络爬虫,是一种按照一定规则,自动抓取互联网信息的程序或者脚本。由于互联网数据的多样性和资源的有限性,根据用户需求定向抓取相关网页并分析已成为入境主流的爬取策略。
爬虫可以做什么
你可以爬取妹子的照片,爬取自己想看的视频等等,只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取
爬虫的本质是什么
模拟浏览器打开网页,获取网页中我们想要的那部分数据
3)基本流程
3.1) 准备工作
通过浏览器查看分析目标网页
分析页面
Chrome开发者工具(F12)来分析页面,在Elements下找到需要的数据位置编码规范
# -*- coding: utf-8 -*- 或者# coding = utf-8这样可以在代码中包含中文def关键词开头,后接空格、函数标识符名称、圆括号()、冒号:,括号中可以传入参数,函数段缩进(Tab或者四个空格,只能任选一种),return用于结束函数,可以返回一个值,也可以不带任何表达式(表示返回可以用None)if_name_== "_main_":#添加注释,说明代码(段)的作用引入模块
3.2)获取数据
通过HTTP库向目标站点发起请求,请求可以包含额外的hrader等信息,如果服务器能正常响应,会得到一个Response,便是所要获取的页面内容。
try...except...语句3.3)解析内容
得到的内容可能是HTML、json等格式,可以用
页面解析库、正则表达式等进行解析。
1. 标签解析
BeautifulSoup
<div>的标签中,且每个div标签都有一个属性class="item"。2. 正则提取
正则表达式
检索,替换那些符合某个模式(规则)的文本。正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是事先定义好一些特定字符以及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”。这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。python中使用re模块操作正则表达式。正则表达模式
^匹配字符串的开头
$匹配字符串的末尾。
.匹配任意字符,除了换行符,当re.DOTALL标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符。
[...]用来表示一组字符,单独列出:[amk] 匹配 ‘a’,‘m’或’k’
[^...]不在[]中的字符:[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
re*匹配0个或多个的表达式。
re+匹配1个或多个的表达式。
re?匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段,非贪婪方式
re{ n}匹配n个前面表达式。例如,"o{2}“不能匹配"Bob"中的"o”,但是能匹配"food"中的两个o。
re{ n,}精确匹配n个前面表达式。例如,"o{2,}“不能匹配"Bob"中的"o”,但能匹配"foooood"中的所有o。"o{1,}“等价于"o+”。“o{0,}“则等价于"o*”。
re{ n, m}匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式
a| b匹配a或b
(re)匹配括号内的表达式,也表示一个组
(?imx)正则表达式包含三种可选标志:i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
(?-imx)正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
(?: re)类似 (…), 但是不表示一个组
(?imx: re)在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
(?-imx: re)在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
(?#...)注释.
(?= re)前向肯定界定符。如果所含正则表达式,以 … 表示,在当前位置成功匹配时成功,否则失败。但一旦所含表达式已经尝试,匹配引擎根本没有提高;模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
(?! re)前向否定界定符。与肯定界定符相反;当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功。
(?> re)匹配的独立模式,省去回溯。
\w匹配数字字母下划线
\W匹配非数字字母下划线
\s匹配任意空白字符,等价于 [\t\n\r\f]。
\S匹配任意非空字符
\d匹配任意数字,等价于 [0-9]。
\D匹配任意非数字
\A匹配字符串开始
\Z匹配字符串结束,如果是存在换行,只匹配到换行前的结束字符串。
\z匹配字符串结束
\G匹配最后匹配完成的位置。
\b匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, ‘er\b’ 可以匹配"never” 中的 ‘er’,但不能匹配 “verb” 中的 ‘er’。
\B匹配非单词边界。‘er\B’ 能匹配 “verb” 中的 ‘er’,但不能匹配 “never” 中的 ‘er’。
\n, \t,等。 匹配一个换行符。匹配一个制表符, 等
\1...\9匹配第n个分组的内容。
\10匹配第n个分组的内容,如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。
3.4)保存数据
保存形式多样,可以存为文本也可以保存到数据库,或者保存特定格式的文件
1. Excel表储存数据
Excel表格储存利用python库
xlwt将抽取的数据datalist写入Excel表格from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析,获取数据
import re # 正则表达,实现文字匹配
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():
# 1.爬取网页
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
datalist = getData(baseurl)
savepath = "豆瓣电影Top250.xls"
# 3.保存数据
saveData(datalist, savepath)
# 影片链接的规则
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 创建正则表达式对象,表示规则(字符串表达式)
# 影片的图片的规则
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S) # re.S让换行符包含在字符中
# 影片片名
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
# 影片评分
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
# 找到评价人数
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
# 找到概况
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
# 找到影片相关内容
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)
def getData(baseurl):
datalist = []
for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数,10次
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")
for item in soup.find_all('div', class_="item"): # 查找符合要求的字符串,形成一个链表
# print(item) #测试
data = [] # 保存一部电影的所有信息
item = str(item)
link = re.findall(findLink, item)[0] # re库用来通过正则表达式查找指定内容
data.append(link)
imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] # 添加图片
data.append(imgSrc)
titles = re.findall(findTitle, item) # 片名可能只有一个中文名
if (len(titles) == 2):
ctitle = titles[0]
data.append(ctitle) # 添加中文名
otitle = titles[1].replace("/", "") # 去掉无关的符号
data.append(otitle) # 添加外国名
else:
data.append(titles[0])
data.append(' ') # 外国名留空
rating = re.findall(findRating, item)[0] # 添加评分
data.append(rating)
judgeNom = re.findall(findJudge, item)[0] # 添加评价人数
data.append(judgeNom)
inq = re.findall(findInq, item)
if len(inq) != 0:
inq = inq[0].replace("。", "") # 去掉句号
data.append(inq) # 添加概述
else:
data.append(" ") # 留空
bd = re.findall(findBd, item)[0]
bd = re.sub('<br(\s+)?>(\s+)?', " ", bd) # 去掉<br>
bd = re.sub('/', " ", bd) # 替换/
data.append(bd.strip()) # 去掉前后空格
datalist.append(data)
return datalist
def saveData(datalist, savepath):
print("save....")
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8", style_compression=0) # 创建workbook对象
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) # 创建工作表
col = ("电影详情链接", "图片链接", "影片中文名", "影片外国名", "评分", "评价数", "概况", "相关信息")
for i in range(0, 8):
sheet.write(0, i, col[i])
for i in range(0, 250):
print("第%d条" % i)
data = datalist[i]
for j in range(0, 8):
sheet.write(i + 1, j, data[j])
book.save(savepath)
def askURL(url):
head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0"}
request = urllib.request.Request(url, headers=head)
html = ""
try:
response = urllib.request.urlopen(request)
html = response.read().decode("utf-8")
except urllib.error.URLError as e:
if hasattr(e, "code"):
print(e.code)
if hasattr(e, "reason"):
print(e.reason)
return html
if __name__ == '__main__':
main()
print("爬取完毕")