写在开头豆瓣上有着大量的影视剧的评论，所以说，要是想要实现对广大人民群众的观点的分析，对一部片子的理解，综合来看大家的评论是很有必要的。而短评作为短小精干的快速评论入口，是值得一谈的。所以先要实现对其的数据的爬取。目前来看，基本内容是可以爬取的。最大的问题在于速度。后续考虑准备运用多线程的方式处理下。以及可以尝试其他提速的方法。下面是这个程序的构思编写过程。构思准备爬取的思路，及反省与思考盲目状态
# 如何实现Python爬取豆瓣电影信息
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[导入必要的库]
B --> C[构建请求头]
C --> D[发送请求获取网页内容]
D --> E[解析网页内容]
E --> F[提取所需信息并保存]
```
## 二、步骤及代码
### 1. 准备工作
在开
开始实战爬取豆瓣TOP250电影首先还是重新复习下爬虫的基本流程：发起请求获取响应内容解析内容保存数据1. 发起请求首先观察豆瓣电影Top250首页话不多说，直接发起爬取请求# 得到指定一个URL的网页内容
def GetHTML(url):
try:
headers = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
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2023-08-08 13:18:48
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趁着暑假的空闲，把在上个学期学到的Python数据采集的皮毛用来试试手，写了一个爬取豆瓣图书的爬虫，总结如下： 下面是我要做的事： 1. 登录 2. 获取豆瓣图书分类目录 3. 进入每一个分类里面，爬取第一页的书的书名，作者，译者，出版时间等信息，放入MySQL中，然后将封面下载下来。第一步首先，盗亦有道嘛，看看豆瓣网的robots协议：User-agent: *
Disallow: /s
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2023-08-13 21:28:33
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前言关于爬虫技术，我前段时间就想写一篇博客分享一下自己写基于python语言的爬虫经历，python语言写爬虫程序有天然的优势，因为python有许多关于爬取网页信息的第三方库，如果用python写爬虫程序会非常方便，下面就分享一下我做的一个用于爬取豆瓣电影top250榜单信息的python爬虫我目前写过两个爬虫程序，一个是爬取中国大学排名网站的信息，另外一个就是今天我要介绍的豆瓣电影爬虫。所以目
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2023-09-05 17:43:42
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春天来了，万物复苏，很多学生都要做课设项目了，又到了码农们爬虫的季节，空气中弥漫着一阵阵激情的交流声！一、通用思路找到豆瓣电影的汇总页面，整个页面都是各种电影的信息（相当于一个列表，把电影摆到一起）每一条点开后有一个详情页。 从汇总页面开始一级一级深入最后获取到每个条目的详情。二、寻找链接1.登录豆瓣电影网站，打开开发者工具，观察Network下的XHR异步请求2.找到第一个API返回的是电影的标
这次练习的是抓取动态网页，因为个人喜欢恐怖片，就选了豆瓣的恐怖片来作为爬取对象。网页是动态加载的，点击加载更多就出现更多的信息。所以需要在浏览器用F12工具中打开network，找到XHR，观察加载的内容。通过观察Headers里的Request URL，知道了返回信息的url，点击几次加载更多，会发现url：https://movie.douban.com/j/new_search_subjec
上一篇高德地图爬虫的可能对于一开始入门而言，复杂了点，那这次来个简单的(简单=程序短 我明白)废话不说，走心(程序)载入包、获取url及xpath获取指定内容说明一下：xpath的内容是根据网页具体的内容copy的，操作如下：1.打开《恶意》短评2.F12进入开发者模式，F5刷新3.“Ctrl+shift+C”进行元素检查，选取任意短评框，效果如下图所示：元素检查Elements中高亮的行即为所选
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2023-08-09 20:22:06
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使用Python对豆瓣TOP250网页进行爬取ps.此博客是根据B站视频Python爬虫基础5天速成（2021全新合集）Python入门+数据可视化 所进行的练习，更详细的做法可直接观看原视频,如有问题请及时联系我以作处理。一.抓取网页信息由下图可知豆瓣Top250的网页地址,再由箭头所指的方向可以得知start所指的为电影的页数*25,由此可以得知电影的基本网址baseurl="https:/
一.爬虫项目一：
豆瓣图书网站图书的爬取：
import requests
import re
content = requests.get("https://book.douban.com/").text
#注：此时我们打印输出结果，可以看到输出我们的网页字符串：
# print(content)
#然后我们编辑匹配豆瓣图书网站抓取图书所用到的正则表达式。
pattern = re
使用是scrapy爬取豆瓣电影TOP250榜单上的电影信息，环境配置就不说了。 1.在工作空间下cmd,弹出命令窗口2.创建项目，scrapy startproject douban250 3.项目创建成功了 4.用pycharm打开项目 5.爬取序号、电影名称、导演、主演、在items.py中输入代码：6.在spiders文件夹下新建一个douban.py url是我们要爬取的网页，parse方
获取到以上信息后就可以开始写爬虫了首先创建一个py文件，然后引入必要的包import re,urllibfrombs4 import BeautifulSoupimport datetime, time然后创建一个类：class DouBanCrawler(object):在这个类下写所有逻辑代码1：初始化数据方法：def __init__(self):'''Constructor''' self
学习爬虫之路，必经的一个小项目就是爬取豆瓣的TOP250了，首先我们进入TOP250的界面看看。 可以看到每部电影都有比较全面的简介。其中包括电影名、导演、评分等。接下来，我们就爬取这些数据，并将这些数据制成EXCEL表格方便查看。首先，我们用requests库请求一下该网页，并返回他的text格式。 请求并返回成功！
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2023-05-22 16:05:39
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首先，打开豆瓣电影Top 250，然后进行网页分析。找到它的Host和User-agent，并保存下来。 然后，我们通过翻页，查看各页面的url，发现规律： 第一页：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三
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2023-07-03 17:46:22
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前言上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜，爬取相对来说有点麻烦，爬取的速度也较慢。本次使用的lxml库，我个人是最喜欢的，爬取的语法很简单，爬取速度也快。该排行榜一共有22页，且发现更改网址的 start=0 的 0 为25、50就可以跳到排行榜的第二、第三页，所以后面只需更改这个数字然后通过遍历就可以爬取整个排行榜的书籍信息。本次爬取的内容有书名、评分、评价数、出版社、出版年份以
前言记录个人的第一个爬虫练习，爬取豆瓣电影评分Top250的数据，并分别生成Excel文件和数据库文件。 一、爬虫爬虫(spider)，又称网络蜘蛛，是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。二、步骤1.引入库代码如下（示例）：import sqlite3 # 进行sql数据库操作
import re # 正则匹配
from bs4 import BeautifulS
爬虫目的：随着近年互联网的发展，网络上的信息飞速数量增长。在庞大的数据面前想要获得 期望的信息往往如同大海捞针。通过合理的筛选，在百万甚至数亿计的数据中找到所需 信息，无疑有着非常大的意义。在豆瓣网下，有很多与日常生活相关的模块网站内置的评分评价功能可以为用户提供很大选择空间，以豆瓣读书为例： 其中包含六个大型模块(文学，流行，文化，生活，经管，科技)，内部细分了145个小型模块。 在以数十万计的
环境安装开始项目代码编写结束语利用Python抓取豆瓣的影评数据，我们以【美丽的人生】作为例子来进行抓取；抓取过后可以对影评数据进行词频统计，得到对于此电影的评价关键词。环境安装我的开发环境是windows; 1.下载软件Anaconda，下载完成后进入控制台：conda install scrapy; 2.Faker是一个可以让你生成伪造数据的Python包，安装pip install fake
豆瓣网站很人性化，对于新手爬虫比较友好，没有如果调低爬取频率，不用担心会被封 IP。但也不要太频繁爬取。涉及知识点：requests、html、xpath、csv一、准备工作需要安装requests、lxml、csv库爬取目标：https://book.douban.com/top250二、分析页面源码打开网址，按下F12，然后查找书名，右键弹出菜单栏 Copy==> Copy Xpath&
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2023-07-10 19:41:47
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使用Python爬取豆瓣短评并绘制词云成果如下(比较丑，凑合看)1.分析网页打开想要爬取的电影，比如《找到你》，其短评如下:查看源代码发现短评存放在<span>标签里 并且class为short，所以通过爬取其里边的内容即可并且通过翻页发现：url改变的仅仅为start,每次翻页增加20，所以只需for循环增加数字即可控制页数2.获取其网页内容我们使用bs4以及requests模块进行
