headers 字典中只包含了一个键值对 ‘User-Agent’: ‘…’,这里的 ‘User-Agent’ 是一个非常重要的头部信息,它告诉服务器你的爬虫(或浏览器)的类型和版本。由于很多网站会检查请求的 User-Agent 来判断请求是否来自一个真实的浏览器,因此,在爬虫中设置合适的 User-Agent 是非常重要的,这有助于避免被网站识别...
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...
行走的菠萝吹雪创建的收藏夹行走的菠萝吹雪内容:【python教程】手把手带你爬虫爬取豆瓣电影top250,附源码Python爬取数据,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
把爬取到的数据存储到csv文件中 defwrite_to_file(content):#‘a’追加模式,‘utf_8_sig’格式到处csv不乱码with open('DoubanBookTop250.csv','a',encoding='utf_8_sig',newline='') as f: fieldnames= ['name','score','comment','info']#利用csv包的DictWriter函数将字典格式数据存储到csv文件中w...
三、python爬虫代码详解 首先,导入我们需要用到的库 importrequests # 发请求 from lxmlimportetree # 解析htmlimportpandasaspd # 存取csv 1. 2. 3. 然后,向豆瓣读书TOP250的网页发起请求,获得html页面内容 page_source=requests.get(page_url,headers=headers).text ...
之前爬取豆瓣电影仅仅是爬取TOP250主页面上的摘要信息,很多信息不够全面。这次我更加深入一层,通过主页上的电影url链接深入到每一部电影的详情页面爬取电影信息。 1 思路分析 这次需要分两步走,首先从https://movie.douban.com/top250获得25条电影详情页面的url如肖申克的救赎https://movie.douban.com/subject/...
https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= 可以发现url的构建规则还是很简单的,页面增加1页,start的值增加25。 4 爬虫练习 本次分别采用BS4和Xpath两种解析方式来爬取。需要注意的是豆瓣具有反爬机制,大家在练习的时候一定要注意爬取的频率,以免被封ip。
首先我们在豆瓣电影页面任意电影标题【右键-检查】(比如“肖申克的救赎”),打开Elements元素查看器。 find_all('div',"info"),find是查找,find_all就是查找全部,查找什么呢?查找标记名是div并且class属性是info的全部元素,也就是会得到25个这样的元素的集合。
一、爬取对象-豆瓣电影TOP250 今天给大家分享一期豆瓣读书TOP排行榜250的python爬虫案例 爬取的目标网址是:https://movie.douban.com/top250 豆瓣电影 咱们以目标为驱动,以兴趣为导向,先来看下爬虫程序运行后得到的excel文档数据 豆瓣电影excel表格数据
我在整理代码的时候突然发现一年多以前的爬虫代码竟然还能使用……那今天就用它来演示下,如何通过urllib+BeautifulSoup来快速抓取解析豆瓣电影TOP250。 一、观察网页地址 首先我们观察url地址,连续点击几页之后我们发现,豆瓣电影TOP250一共分10页,每页有25部电影,每页的url地址的格式为https://movie.douban.com/top250...