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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# Python爬取豆瓣评分的实现指南
在如今网络信息丰富的时代，爬虫技术逐渐成为了数据爬取的重要工具。豆瓣作为一个提供影评、书评和评分的平台，常常引起数据采集需求。那么，下面的文章将带你完成一个简单的爬虫，爬取豆瓣评分。我们将会遵循一定的流程，并通过实际代码理解每一步的实现。
## 整体流程
在实现之前，我们先明确一下爬取豆瓣评分的基本流程，下面是一个简化的步骤示意表：
| 步骤 | 内
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
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2023-10-07 17:05:22
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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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利用python爬取豆瓣最受欢迎的影评50条的相关信息，包括标题,作者,影片名,影片详情链接,推荐级,回应数,影评链接,影评,有用数这9项内容，然后将爬取的信息写入Excel表中。具体代码如下：#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
from b
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2023-06-06 20:46:06
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1.首先看最后的爬取结果还有电影的信息，我保存的是csv文件。可以学到爬虫的相关知识和数据保存的信息。 删除信息，直接上代码。 红色圆点旁边的是清空。（如上图所示） 下面请求中的第一个或者前几个（如下图所示top250）找到：User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like G
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2023-08-21 15:07:05
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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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下面的代码可以抓取豆瓣及IMDB上的电影信息，由于每段代码使用的数据源自上一段代码输出的数据，所以需要按顺序执行。step1_getDoubanMovies.py 1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 '''
3 该脚本得到豆瓣上所有电影的如下信息：
4 "rate": "7.5",
5 "cover_x": 2000,
6 "is_beetle_subj
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2023-12-24 22:57:56
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前言：最近比较有时间，替一个同学完成了一个简单的爬虫和数据分析任务，具体的要求是爬取复仇者联盟4 的豆瓣影评信息并进行简单的数据分析，这里的数据分析指的是提取关键词并进行词云分析以及按照时间进行热度分析，分析比较简单，后续可以继续完善。首先，献上数据采集和分析的结果。短评数据按照该同学的要求，只采集了1000条数据，有需要更多数据的同学可自行修改采集的限制即可下面，我们就来详细描述下如何完成数据采
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2023-09-21 19:31:51
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下面就是代码：import requests
import re
import sys
from bs4 import BeautifulSoup
tot_Book=[]
tot_other=[]
tot_con=[]
f = open('Book.csv', 'w', encoding='utf-8')
f.writelines('书名'+','+'其他信息'+'\n')
d
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2024-01-08 21:50:29
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# 利用Python爬取豆瓣电影信息
在大数据时代，网络上的信息如同浩瀚的海洋，而爬虫技术则是我们游泳的重要工具。今天，我们将探讨如何使用Python爬取豆瓣电影信息，并通过具体的示例代码来实现。
## 什么是Web爬虫？
Web爬虫（Web Crawler）是一种自动访问网络并提取数据的程序。爬虫可以通过访问网页、解析HTML文档等方式，提取我们需要的信息。豆瓣是一个评价和推荐电影、书籍等
Scrapy 通过登录的方式爬取豆瓣影评数据由于需要爬取影评数据在来做分析，就选择了豆瓣影评来抓取数据，工具使用的是Scrapy工具来实现。scrapy工具使用起来比较简单，主要分为以下几步：1、创建一个项目 ==scrapy startproject Douban得到一个项目目录如下：├── Douban
│ ├── init.py
│ ├── i
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2023-08-07 21:37:49
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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
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2024-03-07 20:56:05
157阅读
爬豆瓣电影 网站分析： 1 打开https://movie.douban.com，选择 【排行榜】，然后随便选择一类型，我这里选择科幻 2 一直浏览网页，发现没有下一的标签，是下滑再加载的，可以判定使用了 ajax 请求
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2023-06-15 10:34:01
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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
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2024-05-05 11:16:11
277阅读
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
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2023-11-20 23:32:17
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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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使用Python爬虫，爬取豆瓣top250电影排行保存与本地的 txt文本 与 xls表格 格式
说在前头：本次仅仅只是记录使用Python网络爬虫爬取豆瓣top250排行榜榜单的内容，爬取其它网页同理，可能爬取难度不同，但步骤类似。注意：建议把 html 文件先爬取到本地保存，再从本地读取 html 进行后面的数据解析和保存操作，因为频繁访问同一个页面
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2023-12-18 11:16:17
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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
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2023-09-21 20:22:07
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# Python爬取豆瓣图片的实践与探讨
在信息化的今天，网络爬虫作为数据收集的一种重要方式，被广泛应用于各种场景。本文将围绕如何使用Python爬取豆瓣电影的图片进行深入探讨，并提供可供参考的代码示例。由于豆瓣网对爬虫行为有一定的限制，我们需要在前提下合理使用与遵守法律法规。
## 一、爬虫基础知识
在开始之前，我们需要了解一些基本的网络爬虫概念和工具。爬虫（Web Crawler）是自动
