# 目标url url='https://movie.douban.com/top250'# 发送请求,获取响应 res=requests.get(url)# 标头里面的请求方法是GET,所以这里我们使用get请求方法print(res.text) 我们打印之后发现并没有输出任何内容,这是因为对于爬虫来说,有时候网站可能会采取一些反爬虫措施,以防止爬虫程序过度访问网站或者获取网站数据
一、爬虫原理与准备 爬虫通过模拟浏览器发送HTTP请求,获取目标网页的HTML内容,再解析提取所需数据。需使用requests库发送请求,BeautifulSoup或lxml解析HTML。需遵守豆瓣的robots.txt规则,控制请求频率避免被封禁。 二、实现步骤 1. 分析页面结构: 访问豆瓣Top250,观察电影条目在HTML中的位置,发现每部电影信息位于标签内。...
获取https://movie.douban.com/top250电影列表的所有电影的属性。并存储起来。说起来很简单就两步。 第一步爬取数据 第二步存储 爬虫思路 总体流程图 由于是分页的,要先观察分页的规律,如下很容易知道每一页的规律。 第一页:https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第二页:https://movie.douban....
这就简单了,我们直接往下看,上代码。 三、python爬虫代码详解 首先,导入我们需要用到的库 importrequests # 发请求fromlxmlimportetree # 解析htmlimportpandasaspd # 存取csvfromurllib.parseimporturljoin # url处理 然后,向豆瓣电影TOP250的网页发起请求,获得html页面内容 page_source = requests.get(page_url, hea...
简介:本文将介绍如何使用Python爬虫技术抓取豆瓣Top250电影的数据,并进行简单的分析。我们将使用requests和BeautifulSoup库来完成这个项目。通过这个项目,你可以学习如何使用Python爬虫技术抓取网站数据,以及如何解析HTML页面。同时,我们也会对抓取到的数据进行简单的分析,了解豆瓣Top250电影的排名和评分情况。
Python爬虫抓取豆瓣Top250电影数据,涵盖电影名、导演演员、种类、评分等。使用requests发请求,parsel解析数据,存至CSV。代码含伪装浏览器访问、分页爬取及数据清洗步骤,确保高效准确获取信息。
背景:豆瓣网站的这个排名,主要是豆瓣通过用户每天都在对“读过”的书进行“很差”到“力荐”的评价,根据每本书读过的人数以及该书所得的评价等综合数据,通过算法分析产生了豆瓣读书Top250。 分析思路:基于豆瓣读书TOP250是用户评价数据得出的,查看评论数据后,发现整体TOP250评论总量达:19698870,有近2000万的评论,...
fetch('https://movie.douban.com/top250') DEBUG: Crawled (403) GEThttps://movie.douban.com/top250访问失败 失败原因:豆瓣250拒绝爬虫访问 解决方案:为访问添加header,伪装成浏览器访问 浏览器header参考位置 scrapy shell 添加header参考 :http://blog.csdn.net/qq_30242609/article/details/54581674 ...
本文主要是通过Python爬虫豆瓣音乐TOP250,这是练习爬虫的一个景点案例,里面涵盖了Web请求、HTML、数据处理、数据清洗、数据存储、异常情况处理,非常适合用来做项目和练手,喜欢的话就关注一下。持续分享爬虫技术 知识点 准备工作 安装必要的库: requests:用于发送HTTP请求。
该系列所有代码下载地址：https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one参考文献如下：作者书籍《Python网络数据爬取及分析从入门到精通》作者博客：https://blog.csdn.net/Eastmount北京豆网科技有限公司——豆瓣[python爬虫] BeautifulSoup和Selenium对比爬取豆瓣Top250电影信息 - EastmountCrummy.com网站. ...