python爬虫——爬取豆瓣top250电影数据（适合初学者）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python爬虫——爬取豆瓣top250电影数据（适合初学者）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言：

爬取豆瓣top250其实是初学者用于练习和熟悉爬虫技能知识的简单实战项目，通过这个项目，可以让小白对爬虫有一个初步认识，因此，如果你已经接触过爬虫有些时间了，可以跳过该项目，选择更有挑战性的实战项目来提升技能。当然，如果你是小白，这个项目就再适合不过了。那么就让我们开始吧！

一、实战

1.对豆瓣网网站进行Ajax分析

2.提取数据

二、python完整代码（两种方法）

bs4方法

正则式方法

一、实战

1.对豆瓣网网站进行Ajax分析

这里我用的是谷歌浏览器，对豆瓣电影top250网站进行检查，可以在网络部分看到该页数据的请求头信息。

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需要注意的是，我们要爬取的页面数据文件是top250这个文件，判断需要从哪个包中提取数据可以在响应里看到：

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我们一开始可以试着给豆瓣发请求：

import requests

# 发请求测试
response = requests.get('https://movie.douban.com/top250')
print(response)

得到响应结果如下：

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状态码是418，意思是服务器拒绝了我们的请求。这是因为服务器没有识别到我们是用户端，所以为了保证网站数据的安全，将我们拒之门外。那么我们就需要对自己进行一些简单的伪装。

UA（user-agent）伪装，是我本次采用的伪装策略，也是最简单的伪装策略，有些网站的反爬机制比较复杂，则需要采用更加复杂的反反爬机制来进行伪装，不过，对于豆瓣来说，UA伪装就够用了。

那么我们现在给我们的请求带一个请求头，并且请求头中带一个User-agent信息，这个信息可以在检查页面的请求头信息（Headers）里找到，如下所示：

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现在我们将它加入到我们的代码中：

import requests

# 发请求测试网站反爬机制
headers = {
        'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/1'

    }
response = requests.get('https://movie.douban.com/top250',headers=headers)
print(response)

响应结果：

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状态码为200，说明响应成功，这个时候我们已经爬到我们想要的数据了，打印出来看下：

print(response.text)

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可以看到，我们已经得到了整个页面的html代码，那么下一步我们就需要从中提取我们需要的信息。

2.提取数据

这里我使用的方法是python正则式，所以我们需要先分析html代码的结构，这里需要一点前端知识，但是因为爬虫的前导知识是前端开发，因此默认大家都是能看懂的。

通过观察，我们可以发现电影标题包含在<span class="title"></span>这个类里，所以我们可以使用正则式将它匹配出来：

<span class="title">(.*?)</span>

python代码：

import re

title = re.findall('<span class="title">(.*?)</span>', response.text,re.S)

提取完之后我们需要对不干净的数据进行筛选，这一步可以省略，详见于完整代码。

其他信息也按照这个逻辑提取出来，这里我提取了题目、国籍、上映时间这三个数据，大家可以根据自己的需要去提取。

二、python完整代码（两种方法）

这里我提供两种方法，一种是用bs4对html代码进行解析（爬虫中用的比较多），另一种是python正则式。大家可以根据需要进行采用。

bs4方法

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

'''爬取豆瓣电影top20'''
def top250_crawer(url,sum):
    headers = {
        'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/1'

    }

    response = requests.get(url,headers = headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # print(soup)
    movie_items = soup.find_all('div', class_='item')
    i = sum+1
    for item in movie_items:
         title = item.select_one('.title').text
         # print(title)
         rating = item.select_one('.rating_num').text
         data = item.select('.bd p')[0].text.split('\n')
         time = data[2].replace(' ','').split('/')[0]
         country = data[2].replace(' ','').split('/')[1]
         print(str(i)+'.'+title+','+country+','+time)

         i +=1

url = 'https://movie.douban.com/top250'
sum =0
'遍历10页数据，250条结果'
for a in range(10):
    if sum == 0 :
        top250_crawer(url,sum)
        sum +=25
    else:
        page = '?start='+str(sum)+'&filter='
        new_url = url+page
        top250_crawer(new_url,sum)
        sum +=25

正则式方法

import requests
import re

'''爬取豆瓣电影top20'''
def top250_crawer(url, sum):
    headers = {
        'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/1'

    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    print(response.text)
    title = re.findall('<span class="title">(.*?)</span>', response.text,re.S)
    new_title = []
    for t in title:
        if '&nbsp;/&nbsp' not in t:
            new_title.append(t)
    data = re.findall('<br>(.*?)</p>', response.text, re.S)
    time = []
    country = []
    for str1 in data:
        str1 = str1.replace(' ', '')
        str1 = str1.replace('\n', '')
        time_data = str1.split('&nbsp;/&nbsp;')[0]
        country_data = str1.split('&nbsp;/&nbsp;')[1]
        time.append(time_data)
        country.append(country_data)
    print(len(new_title))
    print(len(time))
    print(len(country))
    for j in range(len(country)):
        sum += 1
        print(str(sum)+'.' + new_title[j] + ',' + country[j] + ',' + time[j])


url = 'https://movie.douban.com/top250'
sum = 0
'遍历10页数据，250条结果'
for a in range(10):
    if sum == 0:
        top250_crawer(url, sum)
        sum += 25
    else:
        page = '?start=' + str(sum) + '&filter='
        new_url = url + page
        top250_crawer(new_url, sum)
        sum += 25

运行结果：

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