这篇内容使用Python爬取豆瓣电影Top250,含完整源代码,并实现两种方式保存数据(excel和数据库)主要分为四步:1、获取页面源代码;2、获取标签;3、正则表达式匹配;4、保存数据。先上完整代码,后面再对重点部分进行解析。 程序运行截图: 另外还给同学整理归纳了一些其他Python资料,想要的小伙伴关注恰恰, 点击后面的链接进...
首先,打开豆瓣电影TOP250的页面: https://movie.douban.com/top250 开发好python爬虫代码后,爬取成功后的csv数据,如下: 爬取的数据 代码是怎样实现的爬取呢?下面逐一讲解python核心代码。 二、python爬虫代码讲解 首先,导入需要用到的库: importrequests# 发送请求frombs4importBeautifulSoup# 解析网页importpandasaspd...
地区、类型分割为列表film_year = p_items[0].strip()# 年份film_district = p_items[1]# 地区film_genre = p_items[2].split()# 分类# 获取描述(不是全部电影都有描述,比如top239《功夫》,top254《奇迹男孩》)quote_elem = item.find(class_="quote")ifquote_elem:...
本次实例爬取的网站为豆瓣电影Top250,使用到的第三方库有urllib,BeautifulSoup,以及将数据写入mysql所需的pymysql库 分析html代码 chrom打开豆瓣电影Top250,F12查看源代码,鼠标移至各个div查看div的覆盖情况,最终确定电影信息所在的div位置 可以看到每一条电影信息是存放在一个有序列表中的。 (吐槽一下台湾同胞的翻译...
本次python实战,主要目标是利用python爬取豆瓣电影Top 250信息,如上图所示。这些信息主要包括排名、片名、评分、上映时间、主演等信息。爬取的网址url是https://movie.douban.com/top250,爬取后的结果会保存在csv文件里面。 关注本号(data_circle)回复“豆瓣电影”,获得所有源代码。
最后,我们把拿到的top250的电影保存到本地的TXT文件(文件目录一般在python运行目录下),代码如下: with open('movens.txt','a+') as f: f.write(movies_str) f.close() 五、总结 python爬取静态页面的顺序基本都是这样,大同小异。 以下为全部源代码: ...
我们已经成功提取了豆瓣电影Top250的数据,接下来我们将其保存为Excel文件。我们可以使用Python的数据处理库Pandas来创建一个数据帧,并将数据保存为Excel文件。 首先,我们需要安装Pandas库。在命令行中运行以下命令: pip install pandas 1. 安装完成后,我们可以在Python代码中引入Pandas库: ...
再打开存储文件的 豆瓣电影Top250.xls。整齐的排列、详尽的数据，太令人感动了，当浮一大白！如果昨天直接跟老师一起就把结果做出来，可能还没有这么激动。经过自己的一番查找，不仅对代码的理解加深了，更对结果有种难以置信的不真实感。虽然学习之初确实是奔着爬虫来的，但是真能把结果弄出来，还是有种“有生之...
Python爬虫相关内容,主要使用requests、bs4爬取豆瓣电影Top250,并利用Pandas将其保存成csv文件, 具体代码如下: #爬取豆瓣电影Top250 import requests import bs4 import pandas as pd def creat_url(): htmls=[] for i in range(0,250,25): url='https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.for...