python爬虫爬取豆瓣电影

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 最近买了《python编程从入门到实践》,想之后写两篇文章,一篇数据可视化,一篇python web,今天这篇就当python入门吧。一.前期准备:IDE准备:pycharm导入的python库:requests用于请求,BeautifulSoup用于网页解析二.

最近买了《python编程从入门到实践》,想之后写两篇文章,一篇数据可视化,一篇python web,今天这篇就当python入门吧。

一.前期准备:

IDE准备:pycharm
导入的python库:requests用于请求,BeautifulSoup用于网页解析

二.实现步骤

1.传入url

2.解析返回的数据

3.筛选

4.遍历提取数据

三.代码实现

import requests # 导入网页请求库
from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库

# 传入URL
r = requests.get("https://movie.douban.com/top250")

# 解析返回的数据
soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser")

#找到div中,class属性为item的div
movie_list=soup.find_all("div",class_="item")

#遍历提取数据
for movie in movie_list:
    title=movie.find("span",class_="title").text
    rating_num=movie.find("span",class_="rating_num").text
    inq=movie.find("span",class_="inq").text
    star = movie.find('div', class_='star')
    comment_num = star.find_all('span')[-1].text
    print(title, rating_num, '\n', comment_num, inq, '\n')

以title变量为例,我们找到了div中,class属性为item的div,然后在此div中,筛选出class名为title的span,获取文本内容,打印(comment_num比较特殊,因为其在star的div下,没有class属性,为div中最后一个span,所以我们取出star层级中最后一个span,变为文本),以下是输出结果。


img_446cb68535aaad97f1c6783f594a6b25.jpe
豆瓣.JPG

四.对获取到的数据进行整合

1.整合成列表

2.整合成json文件

3.定义为函数形式

1.整合成列表

import requests # 导入网页请求库
from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库
import pprint # 规范显示列表的插件库

# 传入URL
r = requests.get("https://movie.douban.com/top250")

# 解析返回的数据
soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser")

#找到div中,class属性为item的div
movie_list=soup.find_all("div",class_="item")

#创建存储结果的空列表
result_list=[]

#遍历提取数据
for movie in movie_list:
    #创建字典
    dict={}
    dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text
    dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text
    dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text
    star = movie.find('div', class_='star')
    dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text
    result_list.append(dict)

    # 显示结果
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)
pp.pprint(result_list)

控制台显示的结果:


img_fd2531c8a9777b90c52e02837bd96684.jpe
列表.JPG

2.整合成JSON文件

import requests # 导入网页请求库
import json# 用于将列表字典(json格式)转化为相同形式字符串,以便存入文件
from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库


# 传入URL
r = requests.get("https://movie.douban.com/top250")

# 解析返回的数据
soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser")

#找到div中,class属性为item的div
movie_list=soup.find_all("div",class_="item")

#创建存储结果的空列表
result_list=[]

#遍历提取数据
for movie in movie_list:
    #创建字典
    dict={}
    dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text
    dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text
    dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text
    star = movie.find('div', class_='star')
    dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text
    result_list.append(dict)

    # 显示结果
# 将result_list这个json格式的python对象转化为字符串
s = json.dumps(result_list, indent = 4, ensure_ascii=False)
# 将字符串写入文件
with open('movies.json', 'w', encoding = 'utf-8') as f:
    f.write(s)

结果:


img_03658bb7b89f70ac9020280f7b597ad5.jpe
json.JPG

3.定义成函数

import requests # 导入网页请求库
import json# 用于将列表字典(json格式)转化为相同形式字符串,以便存入文件
from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库

# 用于发送请求,获得网页源代码以供解析
def start_requests(url):
    r = requests.get(url)
    return r.content

# 解析返回的数据
def parse(text):
    soup=BeautifulSoup(text,"html.parser")
    movie_list=soup.find_all("div",class_="item")
    result_list=[]
    for movie in movie_list:
    #创建字典
        dict={}
        dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text
        dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text
        dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text
        star = movie.find('div', class_='star')
        dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text
        result_list.append(dict)
    return result_list

    #将数据写入json文件
def write_json(result):
    s = json.dumps(result, indent = 4, ensure_ascii=False)
    with open('movies1.json', 'w', encoding = 'utf-8') as f:
        f.write(s)

# 主运行函数,调用其他函数
def main():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    text = start_requests(url)
    result = parse(text)
    write_json(result)

if __name__ == '__main__':
    main()

结果:


img_c6a3657cae5ef019047d9cafaadcc8b7.jpe
函数.JPG

觉得有用的话就给颗小吧~

相关文章
|
7天前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
41 6
|
5天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中,网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库,一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能(如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应)、高级功能(如会话管理和文件上传)以及实际应用场景。通过本文,你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
26 7
|
7天前
|
数据采集 Web App开发 前端开发
Python爬虫进阶:Selenium在动态网页抓取中的实战
【10月更文挑战第26天】动态网页抓取是网络爬虫的难点,因为数据通常通过JavaScript异步加载。Selenium通过模拟浏览器行为,可以加载和执行JavaScript,从而获取动态网页的完整内容。本文通过实战案例,介绍如何使用Selenium在Python中抓取动态网页。首先安装Selenium库和浏览器驱动,然后通过示例代码展示如何抓取英国国家美术馆的图片信息。
26 6
|
4天前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
|
5天前
|
数据采集 存储 XML
Python实现网络爬虫自动化:从基础到实践
本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫,从最基础的请求与解析,到自动化爬取并处理复杂数据。我们将通过实例展示如何抓取网页内容、解析数据、处理图片文件等常用爬虫任务。
|
7天前
|
数据采集 前端开发 中间件
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第26天】Python是一种强大的编程语言,在数据抓取和网络爬虫领域应用广泛。Scrapy作为高效灵活的爬虫框架,为开发者提供了强大的工具集。本文通过实战案例,详细解析Scrapy框架的应用与技巧,并附上示例代码。文章介绍了Scrapy的基本概念、创建项目、编写简单爬虫、高级特性和技巧等内容。
28 4
|
7天前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何利用 Python 的爬虫技术获取淘宝天猫商品的价格信息?
本文介绍了使用 Python 爬虫技术获取淘宝天猫商品价格信息的两种方法。方法一使用 Selenium 模拟浏览器操作,通过定位页面元素获取价格;方法二使用 Requests 和正则表达式直接请求页面内容并提取价格。每种方法都有详细步骤和代码示例,但需注意反爬措施和法律法规。
|
7天前
|
数据采集 存储 Web App开发
利用Python 的爬虫技术淘宝天猫销量和库存
使用 Python 爬虫技术获取淘宝天猫商品销量和库存的步骤包括:1. 安装 Python 和相关库(如 selenium、pandas),下载浏览器驱动;2. 使用 selenium 登录淘宝或天猫;3. 访问商品页面,分析网页结构,提取销量和库存信息;4. 处理和存储数据。注意网页结构可能变化,需遵守法律法规。
|
9天前
|
数据采集 存储 机器学习/深度学习
构建高效的Python网络爬虫
【10月更文挑战第25天】本文将引导你通过Python编程语言实现一个高效网络爬虫。我们将从基础的爬虫概念出发,逐步讲解如何利用Python强大的库和框架来爬取、解析网页数据,以及存储和管理这些数据。文章旨在为初学者提供一个清晰的爬虫开发路径,同时为有经验的开发者提供一些高级技巧。
10 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
161 4