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

【python爬虫案例】利用python爬取豆瓣电影TOP250评分排行数据！_项目案例

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

【python爬虫案例】利用python爬取豆瓣电影TOP250评分排行数据！_豆瓣爬虫_02

那代码是如何实现豆瓣电影TOP250数据爬取的了？下面逐一讲解一下python实现。

二、豆瓣电影网站分析

通过浏览器F12查看所有请求，发现他并没有发送ajax请求，那说明我们要的数据大概率是在html页面内容上。

【python爬虫案例】利用python爬取豆瓣电影TOP250评分排行数据！_python爬虫_03

于是我们 点击右键->查看网页源代码 ，发现我们需要的豆瓣电影评分的排行榜数据都在html页面里

【python爬虫案例】利用python爬取豆瓣电影TOP250评分排行数据！_项目案例_04

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

import requests     # 发请求
from lxml import etree  # 解析html
import pandas as pd  # 存取csv
from urllib.parse import urljoin    # 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, headers=headers).text

用lxml库解析html页面

tree = etree.HTML(page_source)

使用xpath来提取我们需要的排行榜数据内容

# 获得数据所在的标签
lis = tree.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")

# 循环标签获得电影信息
for li in lis:
    url = extract_first(li.xpath(".//div[@class='hd']/a/@href")).strip()    # 链接
    movie_name = "".join(li.xpath(".//div[@class='hd']/a//text()"))  # 电影名字
    movie_name = re.sub("\s+", "", movie_name)
    score = extract_first(li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")).strip()  # 评分
    star_people_num = extract_first(li.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")).strip()   # 评价人数
    star_people_num = re.search("\d+", star_people_num).group()
    one_evaluate = extract_first(li.xpath(".//p[@class='quote']/span/text()")).strip()  # 一句话评价

    info = "".join(li.xpath(".//div[@class='bd']/p/text()")).strip()   # 电影信息：导演、主演、年份、国家、类型
    infos = info.split("\n")
    director = infos[0].split("\xa0\xa0\xa0")[0]  # 导演
    actor = None
    try:
        actor = infos[0].split("\xa0\xa0\xa0")[1]   # 主演
    except:
        # 只有导演，没有主演的（比如 第3页 窃听风暴）
        pass

其中，需要特殊说明的是，第3页《窃听风暴》这部电影和其他电影页面排版不同：

【python爬虫案例】利用python爬取豆瓣电影TOP250评分排行数据！_python爬虫_05

这部电影只有导演，却没有主演信息，所以会有个异常处理的代码

try:
    actor = infos[0].split("\xa0\xa0\xa0")[1]   # 主演
except:
    # 只有导演，没有主演的（比如 第3页 窃听风暴）
    pass

还有就是有些电影，他的年份、国家、类型的格式有细微的不同之处，所以也需要特殊处理一下。

info_sub = re.sub("\s+", "", infos[1])
info_subs = info_sub.split("/")
if len(info_subs) == 3:
    year = info_subs[0]     # 年份
    country = info_subs[1]      # 国家
    type = info_subs[2]     # 类型
elif len(info_subs) == 4:
    year = str(info_subs[0]) + "/" + str(info_subs[1])  # 年份
    country = info_subs[2]  # 国家
    type = info_subs[3]  # 类型
else:
    print(f"!!!!未匹配上规则!!!! 电影名称={movie_name}", infos)

最后，我们将爬虫爬取的数据保存到csv文档里

def save_to_csv(csv_name):
    """
    数据保存到csv
    @param csv_name: csv文件名字
    @return:
    """
    df = pd.DataFrame()  # 初始化一个DataFrame对象
    df['电影名字'] = movie_names
    df['电影链接'] = urls
    df['评分'] = scores
    df['评分人数'] = star_people_nums
    df['导演'] = directors
    df['主演'] = actors
    df['年份'] = years
    df['国家'] = countrys
    df['类型'] = types
    df['一句话评价'] = one_evaluates
    df.to_csv(csv_name, encoding='utf8', index=False)  # 将数据保存到csv文件
    print("保存文件成功", csv_name)

上面的movie_names、urls等变量都是使用的list来进行存储的，这样才能符合pandas导出数据时的需要，最后调用to_csv()方法即可导出豆瓣电影的排行榜数据到文档里了。

四、python爬虫源代码获取

我是@王哪跑，持续分享python干货，各类副业技巧及软件！

附完整python源码及csv表格数据（看文末回复："豆瓣电影250"）：【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣电影评分TOP250排行数据！