movie_name = re.sub("\s+", "", movie_name) score = extract_first(li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")).strip() # 评分 star_people_num = extract_first(li.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")).strip() # 评价人数 star_people_num = re.search("\d...
最后,将爬取到的数据保存到csv文件中: defsave_to_csv(csv_name):"""数据保存到csv:return:None"""df=pd.DataFrame()# 初始化一个DataFrame对象df['电影名称'] = movie_namedf['电影链接'] = movie_urldf['电影评分'] = movie_stardf['评分人数'] = movie_star_peopledf['导演'] = movie_directo...
1u=[]#建立一个空的列表用于存放数据2df = np.DataFrame(data=[qw,we,er,rt,ty],index=['评论人数','评分','电影名','超链接','电影人员介绍'])#将数据保存到列表中3df2=np.DataFrame(df.values.T,columns=df.index)#对文本进行,行换列,列换行4df2.to_excel('qq.xlsx')#保存数据到xlsx文件中 ...
本视频介绍了如何使用Python爬虫技术获取豆瓣电影top 250的数据。通过requests库发送请求,BeautifulSoup库解析网页,pandas库存储数据,sleep函数防止反爬虫。讲解了如何定义属性字段,处理特殊情况,如电影名称、导演、主演、上映年份等字段的解析和数据清洗。最后,展示
学习一门技术最快的方式是做项目,在做项目的过程中对相关的技术查漏补缺。 本文通过爬取豆瓣top250电影学习python requests的使用。 1、准备工作 在pycharm中安装request库 请看上图,在pycharm中依次点击:File Settings。然后会弹出下图的界面: 点击2中
经过上面的处理,我们得到了干净的1994 / 美国 / 犯罪 剧情,我们只要截取前面4个数字就可以了,也就是从第0个字符截取到第4个字符之前(0,1,2,3),我们使用year=yearline[0:4]就可以实现。 输出和复制到excel print(title,'\t',year),中间的'\t'是制表符,我们可以直接鼠标选择output输出的内容,右键复制,然...
这样,爬取的数据就持久化保存下来了。 三、讲解视频 同步讲解视频:https://www.zhihu.com/zvideo/1464515550177546240 四、完整源码 附完整源代码:【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣读书TOP250的数据! 我是@马哥python说,持续分享python源码干货中!
在本篇博客中,我们将使用 Python 的 Selenium 和 BeautifulSoup 库来实现一个简单的网页爬虫,目的是爬取豆瓣电影TOP250的数据,并将结果保存到Excel文件中。
一、 scrapy框架简介: 1. 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 2. 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 ...
在学习了python基础后,一心想着快速入门爬虫,因为我就是为爬虫而学的python,所以就找了这个豆瓣电影来爬取。好了,废话不多说,进入正题 1.找到网页并分析网页结构 首先进入豆瓣电影Top250这个网页,按下f12打开开发者工具,如下图 然后开始分析网页,点击开发者工具左上角的有个箭头的东西去找你需要找的数据,在这里我...