Python爬虫入门教程01之爬取豆瓣Top电影

前言

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基本开发环境

• Python 3.6
• Pycharm

相关模块的使用

• requests
• parsel
• csv

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

爬虫基本思路

一、明确需求

爬取豆瓣Top250排行电影信息

• 电影名字
• 导演、主演
• 年份、国家、类型
• 评分、评价人数
• 电影简介

二、发送请求

Python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单，我们写爬虫第一个要了解的模块就是requests。

请求url地址，使用get请求，添加headers请求头，模拟浏览器请求，网页会给你返回response对象

1. # 模拟浏览器发送请求
2. import requests
3. url = 'https://movie.douban.com/top250'
4. headers = {
5. 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
6. }
7. response = requests.get(url=url, headers=headers)
8. print(response)

200是状态码，表示请求成功

2xx （成功）
3xx （重定向）
4xx（请求错误）
5xx（服务器错误）

常见状态码

• 200 - 服务器成功返回网页，客户端请求已成功。
• 302 - 对象临时移动。服务器目前从不同位置的网页响应请求，但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。
• 304 - 属于重定向。自上次请求后，请求的网页未修改过。服务器返回此响应时，不会返回网页内容。
• 401 - 未授权。请求要求身份验证。 对于需要登录的网页，服务器可能返回此响应。
• 404 - 未找到。服务器找不到请求的网页。
• 503 （服务不可用） 服务器目前无法使用（由于超载或停机维护）。

通常，这只是暂时状态。

三、获取数据

1. import requests
2. url = 'https://movie.douban.com/top250'
3. headers = {
4. 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
5. }
6. response = requests.get(url=url, headers=headers)
7. print(response.text)

requests.get(url=url, headers=headers) 请求网页返回的是response对象

response.text： 获取网页文本数据

response.json： 获取网页json数据

这两个是用的最多的，当然还有其他的

1. apparent_encoding cookies history
2. iter_lines ok close
3. elapsed is_permanent_redirect json
4. raise_for_status connection encoding
5. is_redirect links raw
6. content headers iter_content
7. next reason url

四、解析数据

常用解析数据方法： 正则表达式、css选择器、xpath、lxml…

常用解析模块：bs4、parsel…

我们使用的是 parsel 无论是在之前的文章，还是说之后的爬虫系列文章，我都会使用 parsel 这个解析库，无它就是觉得它比bs4香。

parsel 是第三方模块，pip install parsel 安装即可

parsel 可以使用 css、xpath、re解析方法

所有的电影信息都包含在 li 标签当中。

1. # 把 response.text 文本数据转换成 selector 对象
2. selector = parsel.Selector(response.text)
3. # 获取所有li标签
4. lis = selector.css('.grid_view li')
5. # 遍历出每个li标签内容
6. for li in lis:
7. # 获取电影标题 hd 类属性 下面的 a 标签下面的 第一个span标签里面的文本数据 get()输出形式是 字符串获取一个 getall() 输出形式是列表获取所有
8. title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get() # get()输出形式是 字符串
9. movie_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall() # getall() 输出形式是列表
10. star = movie_list[0].strip().replace('\xa0\xa0\xa0', '').replace('/...', '')
11. movie_info = movie_list[1].strip().split('\xa0/\xa0') # ['1994', '美国', '犯罪 剧情']
12. movie_time = movie_info[0] # 电影上映时间
13. movie_country = movie_info[1] # 哪个国家的电影
14. movie_type = movie_info[2] # 什么类型的电影
15. rating_num = li.css('.rating_num::text').get() # 电影评分
16. people = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get() # 评价人数
17. summary = li.css('.inq::text').get() # 一句话概述
18. dit = {
19. '电影名字': title,
20. '参演人员': star,
21. '上映时间': movie_time,
22. '拍摄国家': movie_country,
23. '电影类型': movie_type,
24. '电影评分': rating_num,
25. '评价人数': people,
26. '电影概述': summary,
27. }
28. # pprint 格式化输出模块
29. pprint.pprint(dit)

以上的知识点使用到了

• parsel 解析模块的方法
• for 循环
• css 选择器
• 字典的创建
• 列表取值
• 字符串的方法：分割、替换等
• pprint 格式化输出模块

所以扎实基础是很有必要的。不然你连代码都不知道为什么要这样写。

五、保存数据（数据持久化）

常用的保存数据方法 with open

像豆瓣电影信息这样的数据，保存到Excel表格里面会更好。

所以需要使用到 csv 模块

1. # csv模块保存数据到Excel
2. f = open('豆瓣电影数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
3. csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['电影名字', '参演人员', '上映时间', '拍摄国家', '电影类型',
4. '电影评分', '评价人数', '电影概述'])
5.  
6. csv_writer.writeheader() # 写入表头

这就是爬取了数据保存到本地了。这只是一页的数据，爬取数据肯定不只是爬取一页数据。想要实现多页数据爬取，就要分析网页数据的url地址变化规律。

可以清楚看到每页url地址是 25 递增的，使用for循环实现翻页操作

1. for page in range(0, 251, 25):
2. url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='

完整实现代码

1. """"""
2. import pprint
3. import requests
4. import parsel
5. import csv
6. '''
7. 1、明确需求:
8. 爬取豆瓣Top250排行电影信息
9. 电影名字
10. 导演、主演
11. 年份、国家、类型
12. 评分、评价人数
13. 电影简介
14. '''
15. # csv模块保存数据到Excel
16. f = open('豆瓣电影数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
17. csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['电影名字', '参演人员', '上映时间', '拍摄国家', '电影类型',
18. '电影评分', '评价人数', '电影概述'])
19.  
20. csv_writer.writeheader() # 写入表头
21.  
22. # 模拟浏览器发送请求
23. for page in range(0, 251, 25):
24. url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='
25. headers = {
26. 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
27. }
28. response = requests.get(url=url, headers=headers)
29. # 把 response.text 文本数据转换成 selector 对象
30. selector = parsel.Selector(response.text)
31. # 获取所有li标签
32. lis = selector.css('.grid_view li')
33. # 遍历出每个li标签内容
34. for li in lis:
35. # 获取电影标题 hd 类属性 下面的 a 标签下面的 第一个span标签里面的文本数据 get()输出形式是 字符串获取一个 getall() 输出形式是列表获取所有
36. title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get() # get()输出形式是 字符串
37. movie_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall() # getall() 输出形式是列表
38. star = movie_list[0].strip().replace('\xa0\xa0\xa0', '').replace('/...', '')
39. movie_info = movie_list[1].strip().split('\xa0/\xa0') # ['1994', '美国', '犯罪 剧情']
40. movie_time = movie_info[0] # 电影上映时间
41. movie_country = movie_info[1] # 哪个国家的电影
42. movie_type = movie_info[2] # 什么类型的电影
43. rating_num = li.css('.rating_num::text').get() # 电影评分
44. people = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get() # 评价人数
45. summary = li.css('.inq::text').get() # 一句话概述
46. dit = {
47. '电影名字': title,
48. '参演人员': star,
49. '上映时间': movie_time,
50. '拍摄国家': movie_country,
51. '电影类型': movie_type,
52. '电影评分': rating_num,
53. '评价人数': people,
54. '电影概述': summary,
55. }
56. pprint.pprint(dit)
57. csv_writer.writerow(dit)

实现效果

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