Python爬取豆瓣数据实现过程解析

代码如下

from bs4 import BeautifulSoup #网页解析,获取数据
import sys #正则表达式,进行文字匹配
import re
import urllib.request,urllib.error #指定url,获取网页数据
import xlwt #使用表格
import sqlite3
import lxml

以上是引用的库,引用库的方法很简单,直接上图:

上面第一步算有了,下面分模块来,步骤算第二步来:

这个放在开头

def main():
  baseurl ="https://movie.douban.com/top250?start="
  datalist = getData(baseurl)
  savepath=('douban.xls')
  saveData(datalist,savepath)

这个放在末尾

if __name__ == '__main__':
main()

不难看出这是主函数,里面的话是对子函数的调用,下面是第三个步骤:子函数的代码

对网页正则表达提取(放在主函数的后面就可以)

findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >') #创建正则表达式对象,表示规则(字符串的模式)
#影片图片
findImg = re.compile(r'<img.*src="(.*?)" width="100"/>',re.S)#re.S取消换行符
#影片片面
findtitle= re.compile(r'<span class="title">(.*?)</span>')
#影片评分
fileRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*?)</span>')
#找到评价的人数
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
#找到概识
findInq =re.compile(r'<span class="inq">(.*?)</span>')
#找到影片的相关内容
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S)

爬数据核心函数

def getData(baseurl):
  datalist=[]
  for i in range(0,10):#调用获取页面的函数10次
    url = baseurl + str(i*25)
    html = askURl(url)
  #逐一解析
    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
    for item in soup.find_all('div',class_="item"):
    #print(item)
      data=[]
      item = str(item)

      link = re.findall(findLink,item)[0] #re库用来通过正则表达式查找指定的字符串
      data.append(link)
      titles =re.findall(findtitle,item)
      if(len(titles)==2):
        ctitle=titles[0].replace('\xa0',"")
        data.append(ctitle)#添加中文名
        otitle = titles[1].replace("\xa0/\xa0Perfume:","")
        data.append(otitle)#添加外国名
      else:
        data.append(titles[0])
        data.append(' ')#外国名字留空

      imgSrc = re.findall(findImg,item)[0]
      data.append(imgSrc)

      rating=re.findall(fileRating,item)[0]
      data.append(rating)

      judgenum = re.findall(findJudge,item)[0]
      data.append(judgenum)

      inq=re.findall(findInq,item)
      if len(inq) != 0:
        inq =inq[0].replace(".","")
        data.append(inq)
      else:
        data.append(" ")
      bd=re.findall(findBd,item)[0]
      bd=re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?'," ",bd) #去掉<br/>
      bd =re.sub('\xa0'," ",bd)
      data.append(bd.strip()) #去掉前后的空格

      datalist.append(data) #把处理好的一部电影信息放入datalist

  return datalist

获取指定网页内容

def askURl(url):

  head = {
    "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) Apple"
    +"WebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 78.0.3904.108 Safari / 537.36"
  }
#告诉豆瓣我们是浏览器我们可以接受什么水平的内容
  request = urllib.request.Request(url,headers=head)
  html=""
  try:
    response = urllib.request.urlopen(request)
    html = response.read().decode("utf-8")
    # print(html)
  except urllib.error.URLError as e:
    if hasattr(e,"code"):
      print(e.code)
    if hasattr(e,"reason"):
      print(e.reason)
  return html

将爬下来的数据保存到表格中

ef saveData(datalist,savepath):
  print("保存中。。。")
  book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) # 创建workbook对象
  sheet = book.add_sheet('douban',cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 cell_overwrite_ok表示直接覆盖
  col = ("电影详情链接","影片中文网","影片外国名","图片链接","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+1))
    data = datalist[i]
    for j in range(0,8):
      sheet.write(i+1,j,data[j])

  book.save(savepath)

以上就是整个爬数据的整个程序,这仅仅是一个非常简单的爬取,如果想要爬更难的网页需要实时分析

整个程序代码

from bs4 import BeautifulSoup #网页解析,获取数据
import sys #正则表达式,进行文字匹配
import re
import urllib.request,urllib.error #指定url,获取网页数据
import xlwt #使用表格
import sqlite3
import lxml

def main():
  baseurl ="https://movie.douban.com/top250?start="
  datalist = getData(baseurl)
  savepath=('douban.xls')
  saveData(datalist,savepath)
#影片播放链接
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >') #创建正则表达式对象,表示规则(字符串的模式)
#影片图片
findImg = re.compile(r'<img.*src="(.*?)" width="100"/>',re.S)#re.S取消换行符
#影片片面
findtitle= re.compile(r'<span class="title">(.*?)</span>')
#影片评分
fileRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*?)</span>')
#找到评价的人数
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
#找到概识
findInq =re.compile(r'<span class="inq">(.*?)</span>')
#找到影片的相关内容
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S)

def getData(baseurl):
  datalist=[]
  for i in range(0,10):#调用获取页面的函数10次
    url = baseurl + str(i*25)
    html = askURl(url)
  #逐一解析
    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
    for item in soup.find_all('div',class_="item"):
    #print(item)
      data=[]
      item = str(item)

      link = re.findall(findLink,item)[0] #re库用来通过正则表达式查找指定的字符串
      data.append(link)
      titles =re.findall(findtitle,item)
      if(len(titles)==2):
        ctitle=titles[0].replace('\xa0',"")
        data.append(ctitle)#添加中文名
        otitle = titles[1].replace("\xa0/\xa0Perfume:","")
        data.append(otitle)#添加外国名
      else:
        data.append(titles[0])
        data.append(' ')#外国名字留空

      imgSrc = re.findall(findImg,item)[0]
      data.append(imgSrc)

      rating=re.findall(fileRating,item)[0]
      data.append(rating)

      judgenum = re.findall(findJudge,item)[0]
      data.append(judgenum)

      inq=re.findall(findInq,item)
      if len(inq) != 0:
        inq =inq[0].replace(".","")
        data.append(inq)
      else:
        data.append(" ")
      bd=re.findall(findBd,item)[0]
      bd=re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?'," ",bd) #去掉<br/>
      bd =re.sub('\xa0'," ",bd)
      data.append(bd.strip()) #去掉前后的空格

      datalist.append(data) #把处理好的一部电影信息放入datalist

  return datalist

#得到指定一个url的网页内容
def askURl(url):

  head = {
    "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) Apple"
    +"WebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 78.0.3904.108 Safari / 537.36"
  }
#告诉豆瓣我们是浏览器我们可以接受什么水平的内容
  request = urllib.request.Request(url,headers=head)
  html=""
  try:
    response = urllib.request.urlopen(request)
    html = response.read().decode("utf-8")
    # print(html)
  except urllib.error.URLError as e:
    if hasattr(e,"code"):
      print(e.code)
    if hasattr(e,"reason"):
      print(e.reason)
  return html

def saveData(datalist,savepath):
  print("保存中。。。")
  book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) # 创建workbook对象
  sheet = book.add_sheet('douban',cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 cell_overwrite_ok表示直接覆盖
  col = ("电影详情链接","影片中文网","影片外国名","图片链接","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+1))
    data = datalist[i]
    for j in range(0,8):
      sheet.write(i+1,j,data[j])

  book.save(savepath)

if __name__ == '__main__':
  main()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 一个简单的python爬虫程序 爬取豆瓣热度Top100以内的电影信息

    概述 这是一个简单的python爬虫程序,仅用作技术学习与交流,主要是通过一个简单的实际案例来对网络爬虫有个基础的认识. 什么是网络爬虫 简单的讲,网络爬虫就是模拟人访问web站点的行为来获取有价值的数据.专业的解释:百度百科 分析爬虫需求 确定目标 爬取豆瓣热度在Top100以内的电影的一些信息,包括电影的名称.豆瓣评分.导演.编剧.主演.类型.制片国家/地区.语言.上映日期.片长.IMDb链接等信息. 分析目标 1.借助工具分析目标网页 首先,我们打开豆瓣电影·热门电影,会发现页面总共20部

  • Python利用lxml模块爬取豆瓣读书排行榜的方法与分析

    前言 上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜,爬取相对来说有点麻烦,爬取的速度也较慢.本次使用的lxml库,我个人是最喜欢的,爬取的语法很简单,爬取速度也快. 本次爬取的豆瓣书籍排行榜的首页地址是: https://www.douban.com/doulist/1264675/?start=0&sort=time&playable=0&sub_type= 该排行榜一共有22页,且发现更改网址的 start=0 的 0 为25.50就可以跳到排行榜的第二.第三页,所以后

  • Python爬虫——爬取豆瓣电影Top250代码实例

    利用python爬取豆瓣电影Top250的相关信息,包括电影详情链接,图片链接,影片中文名,影片外国名,评分,评价数,概况,导演,主演,年份,地区,类别这12项内容,然后将爬取的信息写入Excel表中.基本上爬取结果还是挺好的.具体代码如下: #!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') from bs4 import BeautifulSoup imp

  • Python实现的爬取豆瓣电影信息功能案例

    本文实例讲述了Python实现的爬取豆瓣电影信息功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 本案例的任务为,爬取豆瓣电影top250的电影信息(包括序号.电影名称.导演和主演.评分以及经典台词),并将信息作为字典形式保存进txt文件.这里只用到requests库,没有用到beautifulsoup库 step1:首先获取每一页的源代码,用requests.get函数获取,为了防止请求错误,使用try...except.. def getpage(url): try: res=requests.get

  • python requests库爬取豆瓣电视剧数据并保存到本地详解

    首先要做的就是去豆瓣网找对应的接口,这里就不赘述了,谷歌浏览器抓包即可,然后要做的就是分析返回的json数据的结构: https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=tv&tag=%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E5%89%A7&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0 这是接口地址,可以大概的分析一下各个参数的规则: type=tv,表示的是电视剧的分类 tag=国产剧,表示是

  • Python使用Beautiful Soup爬取豆瓣音乐排行榜过程解析

    前言 要想学好爬虫,必须把基础打扎实,之前发布了两篇文章,分别是使用XPATH和requests爬取网页,今天的文章是学习Beautiful Soup并通过一个例子来实现如何使用Beautiful Soup爬取网页. 什么是Beautiful Soup Beautiful Soup是一款高效的Python网页解析分析工具,可以用于解析HTL和XML文件并从中提取数据. Beautiful Soup输入文件的默认编码是Unicode,输出文件的编码是UTF-8. Beautiful Soup具有将

  • Python爬虫实现的根据分类爬取豆瓣电影信息功能示例

    本文实例讲述了Python爬虫实现的根据分类爬取豆瓣电影信息功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码的入口: if __name__ == '__main__': main() #! /usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- # author:Sirius.Zhao import json from urllib.parse import quote from urllib.request import urlopen from urllib.reque

  • Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影示例

    本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.概念 Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中. 通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装,如果在安装中报错提示缺少依赖的包,那就通过pip安装所缺的包 pip install scrapy scrapy的组成结构如下图所示 引擎Scrapy Engine,用于中转调度其他部分的信号和数据

  • Python多线程爬取豆瓣影评API接口

    爬虫库 使用简单的requests库,这是一个阻塞的库,速度比较慢. 解析使用XPATH表达式 总体采用类的形式 多线程 使用concurrent.future并发模块,建立线程池,把future对象扔进去执行即可实现并发爬取效果 数据存储 使用Python ORM sqlalchemy保存到数据库,也可以使用自带的csv模块存在CSV中. API接口 因为API接口存在数据保护情况,一个电影的每一个分类只能抓取前25页,全部评论.好评.中评.差评所有分类能爬100页,每页有20个数据,即最多为

  • Python爬取豆瓣数据实现过程解析

    代码如下 from bs4 import BeautifulSoup #网页解析,获取数据 import sys #正则表达式,进行文字匹配 import re import urllib.request,urllib.error #指定url,获取网页数据 import xlwt #使用表格 import sqlite3 import lxml 以上是引用的库,引用库的方法很简单,直接上图: 上面第一步算有了,下面分模块来,步骤算第二步来: 这个放在开头 def main(): baseurl

  • 基于python爬取梨视频实现过程解析

    目标网址:梨视频 然后我们找到科技这一页:https://www.pearvideo.com/category_8.其实你要哪一页都行,你喜欢就行.嘿嘿- 这是动态网站,所以咱们直奔network 然后去到XHR: 找规律,这个应该不难,我就直接贴网址上来咯,想要锻炼的可以找找看哈: https://www.pearvideo.com/category_loading.jsp?reqType=5&categoryId=8&start=0 这个就是我们要找的目标网址啦,后面的0就代表页数,让

  • Python scrapy增量爬取实例及实现过程解析

    这篇文章主要介绍了Python scrapy增量爬取实例及实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 开始接触爬虫的时候还是初学Python的那会,用的还是request.bs4.pandas,再后面接触scrapy做个一两个爬虫,觉得还是框架好,可惜都没有记录都忘记了,现在做推荐系统需要爬取一定的文章,所以又把scrapy捡起来.趁着这次机会做一个记录. 目录如下: 环境 本地窗口调试命令 工程目录 xpath选择器 一个简单

  • python爬取豆瓣电影TOP250数据

    在执行程序前,先在MySQL中创建一个数据库"pachong". import pymysql import requests import re #获取资源并下载 def resp(listURL): #连接数据库 conn = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', port = 3306, user = 'root', password = '******', #数据库密码请根据自身实际密码输入 database = 'pachong', cha

  • python 爬取豆瓣网页的示例

    python作为一种已经广泛传播且相对易学的解释型语言,现如今在各方面都有着广泛的应用.而爬虫则是其最为我们耳熟能详的应用,今天笔者就着重针对这一方面进行介绍. python 语法简要介绍 python 的基础语法大体与c语言相差不大,由于省去了c语言中的指针等较复杂的结构,所以python更被戏称为最适合初学者的语言.而在基础语法之外,python由其庞大的第三方库组成,而其中包含多种模块,而通过模块中包含的各种函数与方法能够帮助我们实现各种各样的功能. 而在python爬虫中,我们需要用到的

  • python爬取豆瓣电影排行榜(requests)的示例代码

    '''   爬取豆瓣电影排行榜   设计思路:        1.先获取电影类型的名字以及特有的编号        2.将编号向ajax发送get请求获取想要的数据        3.将数据存放进excel表格中 ''' 环境部署: 软件安装: Python 3.7.6 官网地址:https://www.python.org/ 安装地址:https://www.python.org/ftp/python/3.7.6/python-3.7.6-amd64.exe PyCharm 2020.2.2

  • 用python爬取豆瓣前一百电影

    目录 实现代码: 代码分析: 运行结果: 总结 网站爬取的流程图: 实现项目我们需要运用以下几个知识点 一.获取网页1.找网页规律:2.使用 for 循环语句获得网站前4页的网页链接:3.使用 Network 选项卡查找Headers信息:4.使用 requests.get() 函数带着 Headers 请求网页. 二.解析网页1.使用 BeautifulSoup 解析网页:2.使用 BeautifulSoup 对象调用 find_all() 方法定位包含单部电影全部信息的标签:3.使用 Tag

  • Node.js爬取豆瓣数据实例分析

    一直自以为自己vue还可以,一直自以为webpack还可以,今天在慕课逛node的时候,才发现,自己还差的很远.众所周知,vue-cli基于webpack,而webpack基于node,对node不了解,谈什么了解webpack.所以就自己给自己出了一道题,爬取豆瓣数据,目前还处于初级阶段.今天就浅谈爬取到豆瓣的数据,再另一个页面用自己的方式展现,后续会跟进. 1.需要解决的问题 搭建服务 怎么处理爬到的数据 怎么自动打开默认浏览器 2.搭建服务 搭建服务有好几种方式,一开始我用的http,但是

  • Python爬取豆瓣视频信息代码实例

    这篇文章主要介绍了Python爬取豆瓣视频信息代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 这里是爬取豆瓣视频信息,用pyquery库(jquery的python库). 一:代码 from urllib.request import quotefrom pyquery import PyQuery as pqimport requestsimport pandas as pddef get_text_page (movie_name)

随机推荐