Python爬虫入门教程01之爬取豆瓣Top电影

前言

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基本开发环境

  •  Python 3.6
  • Pycharm

相关模块的使用

  •  requests
  • parsel
  • csv

安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。

爬虫基本思路

在这里插入图片描述

一、明确需求

爬取豆瓣Top250排行电影信息

  • 电影名字
  • 导演、主演
  • 年份、国家、类型
  • 评分、评价人数
  • 电影简介

在这里插入图片描述 

二、发送请求

Python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单,我们写爬虫第一个要了解的模块就是requests。

在这里插入图片描述
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请求url地址,使用get请求,添加headers请求头,模拟浏览器请求,网页会给你返回response对象

# 模拟浏览器发送请求
import requests
url = "https://movie.douban.com/top250"
headers = {
 "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response)

在这里插入图片描述

200是状态码,表示请求成功

2xx (成功)
3xx (重定向)
4xx(请求错误)
5xx(服务器错误)

常见状态码

  • 200 - 服务器成功返回网页,客户端请求已成功。
  • 302 - 对象临时移动。服务器目前从不同位置的网页响应请求,但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。
  • 304 - 属于重定向。自上次请求后,请求的网页未修改过。服务器返回此响应时,不会返回网页内容。
  • 401 - 未授权。请求要求身份验证。 对于需要登录的网页,服务器可能返回此响应。
  • 404 - 未找到。服务器找不到请求的网页。
  • 503 (服务不可用) 服务器目前无法使用(由于超载或停机维护)。

通常,这只是暂时状态。

 三、获取数据

import requests
url = "https://movie.douban.com/top250"
headers = {
 "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)

在这里插入图片描述

requests.get(url=url, headers=headers) 请求网页返回的是response对象

response.text: 获取网页文本数据

response.json: 获取网页json数据

这两个是用的最多的,当然还有其他的

apparent_encoding cookies  	history
iter_lines  ok						close   
elapsed  is_permanent_redirect 	json   
raise_for_status	 connection  	encoding  
is_redirect  links   	raw   
content  headers  	iter_content  
next   reason					url

四、解析数据

常用解析数据方法: 正则表达式、css选择器、xpath、lxml…

常用解析模块:bs4、parsel…

我们使用的是 parsel 无论是在之前的文章,还是说之后的爬虫系列文章,我都会使用 parsel 这个解析库,无它就是觉得它比bs4香。

parsel 是第三方模块,pip install parsel 安装即可

parsel 可以使用 css、xpath、re解析方法

在这里插入图片描述

所有的电影信息都包含在 li 标签当中。

# 把 response.text 文本数据转换成 selector 对象
selector = parsel.Selector(response.text)
# 获取所有li标签
lis = selector.css(".grid_view li")
# 遍历出每个li标签内容
for li in lis:
 # 获取电影标题 hd 类属性 下面的 a 标签下面的 第一个span标签里面的文本数据 get()输出形式是 字符串获取一个 getall() 输出形式是列表获取所有
 title = li.css(".hd a span:nth-child(1)::text").get() # get()输出形式是 字符串
 movie_list = li.css(".bd p:nth-child(1)::text").getall() # getall() 输出形式是列表
 star = movie_list[0].strip().replace("xa0xa0xa0", "").replace("/...", "")
 movie_info = movie_list[1].strip().split("xa0/xa0") # ["1994", "美国", "犯罪 剧情"]
 movie_time = movie_info[0] # 电影上映时间
 movie_country = movie_info[1] # 哪个国家的电影
 movie_type = movie_info[2] # 什么类型的电影
 rating_num = li.css(".rating_num::text").get() # 电影评分
 people = li.css(".star span:nth-child(4)::text").get() # 评价人数
 summary = li.css(".inq::text").get() # 一句话概述
 dit = {
 "电影名字": title,
 "参演人员": star,
 "上映时间": movie_time,
 "拍摄国家": movie_country,
 "电影类型": movie_type,
 "电影评分": rating_num,
 "评价人数": people,
 "电影概述": summary,
 }
 # pprint 格式化输出模块
 pprint.pprint(dit)

在这里插入图片描述

以上的知识点使用到了

  • parsel 解析模块的方法
  • for 循环
  • css 选择器
  • 字典的创建
  • 列表取值
  • 字符串的方法:分割、替换等
  • pprint 格式化输出模块

所以扎实基础是很有必要的。不然你连代码都不知道为什么要这样写。

五、保存数据(数据持久化)

常用的保存数据方法 with open

像豆瓣电影信息这样的数据,保存到Excel表格里面会更好。

所以需要使用到 csv 模块

# csv模块保存数据到Excel
f = open("豆瓣电影数据.csv", mode="a", encoding="utf-8", newline="")
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["电影名字", "参演人员", "上映时间", "拍摄国家", "电影类型",
      "电影评分", "评价人数", "电影概述"])

csv_writer.writeheader() # 写入表头

在这里插入图片描述
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这就是爬取了数据保存到本地了。这只是一页的数据,爬取数据肯定不只是爬取一页数据。想要实现多页数据爬取,就要分析网页数据的url地址变化规律。

在这里插入图片描述

可以清楚看到每页url地址是 25 递增的,使用for循环实现翻页操作

for page in range(0, 251, 25):
 url = f"https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter="

完整实现代码

""""""
import pprint
import requests
import parsel
import csv
"""
1、明确需求:
 爬取豆瓣Top250排行电影信息
 电影名字
 导演、主演
 年份、国家、类型
 评分、评价人数
 电影简介
"""
# csv模块保存数据到Excel
f = open("豆瓣电影数据.csv", mode="a", encoding="utf-8", newline="")
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["电影名字", "参演人员", "上映时间", "拍摄国家", "电影类型",
      "电影评分", "评价人数", "电影概述"])

csv_writer.writeheader() # 写入表头

# 模拟浏览器发送请求
for page in range(0, 251, 25):
 url = f"https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter="
 headers = {
 "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
 }
 response = requests.get(url=url, headers=headers)
 # 把 response.text 文本数据转换成 selector 对象
 selector = parsel.Selector(response.text)
 # 获取所有li标签
 lis = selector.css(".grid_view li")
 # 遍历出每个li标签内容
 for li in lis:
 # 获取电影标题 hd 类属性 下面的 a 标签下面的 第一个span标签里面的文本数据 get()输出形式是 字符串获取一个 getall() 输出形式是列表获取所有
 title = li.css(".hd a span:nth-child(1)::text").get() # get()输出形式是 字符串
 movie_list = li.css(".bd p:nth-child(1)::text").getall() # getall() 输出形式是列表
 star = movie_list[0].strip().replace("xa0xa0xa0", "").replace("/...", "")
 movie_info = movie_list[1].strip().split("xa0/xa0") # ["1994", "美国", "犯罪 剧情"]
 movie_time = movie_info[0] # 电影上映时间
 movie_country = movie_info[1] # 哪个国家的电影
 movie_type = movie_info[2] # 什么类型的电影
 rating_num = li.css(".rating_num::text").get() # 电影评分
 people = li.css(".star span:nth-child(4)::text").get() # 评价人数
 summary = li.css(".inq::text").get() # 一句话概述
 dit = {
  "电影名字": title,
  "参演人员": star,
  "上映时间": movie_time,
  "拍摄国家": movie_country,
  "电影类型": movie_type,
  "电影评分": rating_num,
  "评价人数": people,
  "电影概述": summary,
 }
 pprint.pprint(dit)
 csv_writer.writerow(dit)

实现效果

在这里插入图片描述
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