【详细步骤解析】爬虫小练习——爬取豆瓣Top250电影,最后以csv文件保存,附源码

豆瓣top250

主要步骤

1.发送请求,根据url地址,然后送请求

2.获取数据,获取服务器返回的响应的内容

3.解析数据:提取想要爬取的内容

4.保存数据:将得到的数据保存为文档

具体实施

复制代码
#豆瓣top250
import csv                          #引入csv模块
import requests                     #引入请求模块
import time                         #引入时间模块
import parsel                      #导入数据解析模块

#打开一个csv文件并进行操作,将来数据要存储在csv文件中

f=open('豆瓣Top250'+'.csv',mode='a',encoding='utf-8-sig',newline='') #newline,每行写入的时候都不会产生一个空行

#加表头,表的第一列
writer=csv.DictWriter(f,fieldnames=[    
        '电影名' ,
        '导演演员' ,
        '种类',
        '评分' ,
        '评论人数' ,
        '简介',
    ])
writer.writeheader()  #将这些字段写入
number=1 #多页获取,页数

for page in range(0,250,25):
    print(f'正在爬取第{number}页数据')
    number=number+1
    time.sleep(1) #睡眠一秒

    #第一步:发送请求,确定url地址,然后对其发送请求
                                                                        
    #url='https://movie.douban.com/top250'                                                #想要爬取的地址
    url=f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='   

    #伪装成浏览器去访问,发送请求,User-Agent:浏览器的标识,基本信息
    headers={                                                                            #注意是键值对
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 Edg/107.0.1418.35'
    }                                                                                    

    #第二步:获取数据,获取服务器返回的响应的内容

    response=requests.get(url=url,headers=headers)                                       #传递相应的内容,获取服务器返回的响应数据内容

    #第三步:解析数据,提取想要的内容


    selector=parsel.Selector(response.text)                                              #解析css里面的选择器
    lis=selector.css('#content > div > div.article > ol > li')                           #获取所有的li标签

    #找到大的li标签,再通过for循环找出每个小的标签

    for li in lis:
        title_list=li.css('div > div.info > div.hd > a > span:nth-child(1)::text').getall()                  #获取电影名称,这里只获取中文名

        #这里用li而不用Selector是因为从li中获取,这是根据for后面的决定的

        move_info=li.css('div > div.info > div.bd > p:nth-child(1)::text').getall()                          #获取电影的详细信息
        move_comments=li.css('div > div.info > div.bd > div>span::text').getall()                                 #获取电影的评论
        move_simple=li.css('div > div.info > div.bd > p.quote > span::text').getall()                          #获取电影简介
        
        #getall返回的是列表,所以需要join新的分隔符,连接返回新的字符串
        title=''.join(title_list)
        actor=move_info[0]                                                                                   #导演,演员
        plot=move_info[1]                                                                                    #种类
        scope=move_comments[0]                                                                               #评分
        pnum=move_comments[1]                                                                                #评论人数
        intro=''.join(move_simple)                                                                           #电影简介


        #第四步:保存数据,将得到的数据保存为文档
        #装载数据

        dit={
            '电影名' : title,
            '导演演员' : actor,
            '种类': plot,
            '评分': scope,
            '评论人数': pnum,
            '简介': intro,
        }
        writer.writerow(dit)   
相关推荐
Experience-摆渡8 小时前
MediaCrawler舆情分析系统实测:7大平台爬虫的商用授权红线与风控现状
爬虫
2601_9623815814 小时前
Python爬虫requests框架详解!零基础学会网络请求,抓取全网数据
爬虫·python·网络请求·数据抓取·requests框架
Yan-英杰2 天前
从“投屏“到“办公“,ToDesk鸿蒙版4.8.0.0补齐远控“进入→处理→离开“全流程
服务器·人工智能·爬虫·机器学习·ai开发工具
深蓝电商API2 天前
Redis 在分布式爬虫中的作用
redis·分布式·爬虫
K哥爬虫2 天前
【验证码逆向专栏】某美世界卡状态查询滑块逆向分析
爬虫
万象观察录2 天前
API面临越权、爬虫、撞库等风险,有什么解决方案?
爬虫
CDN3603 天前
爬虫把价格库扒光、SQL注入打穿数据库?360CDN WAF规则引擎深度定制,把防护精度拉到逐字段级
数据库·爬虫·sql
深蓝电商API3 天前
Scrapy 架构源码解析
爬虫·scrapy
IT毕设实战小研4 天前
基于大数据的WTA职业网球赛事演变与竞技格局数据可视化分析
大数据·后端·爬虫·python·信息可视化·课程设计
2601_962382434 天前
用“爬虫”抓取小红书内容侵权吗 福建法院判明边界
爬虫·数字经济·知识产权·不正当竞争·福建法院