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Python爬虫实现热门电影信息采集

开发者 https://www.devze.com 2022-12-06 10:49 出处:网络 作者: 轻松学Python
目录一、前言二、前期准备1、使用的软件2、需要用的模块3、模块安装问题4、如何配置pycharm里面的python解释器?5、pycharm如何安装插件?三、思路1、明确需求2、发送请求3、获取数据4、解析数据5、保存数据四
目录
  • 一、前言
  • 二、前期准备
    • 1、使用的软件
    • 2、需要用的模块
    • 3、模块安装问题
    • 4、如何配置pycharm里面的python解释器?
    • 5、pycharm如何安装插件?
  • 三、思路
    • 1、明确需求
    • 2、发送请求
    • 3、获取数据
    • 4、解析数据
    • 5、保存数据
  • 四、代码部分

    一、前言

    好不容易女神喊我去看电影,但是她又不知道看啥,那么我当然得准备准备~

    Python爬虫实现热门电影信息采集

    二、前期准备

    1、使用的软件

    python 3.8 开源 免费的 (统一 3.8)

    Pycharm YYDS python最好用的编辑器 不接受反驳…

    2、需要用的模块

    requests >>> 数据请求模块 pip install requests

    parsel >>> 数据解析模块 pip install parsel

    csv

    3、模块安装问题

    模块安装问题:

    1)、如何安装python第三方模块:

    第一种:win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车。

    第二种:在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

    2)安装失败原因:

    第一种: pip 不是内部命令

    解决方法: 设置环境变量

    第二种: 出现大量报红 (read time out)

    解决方法: 因为是网络链接超时, 需要切换镜像源。

    清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/
    山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/
    豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/
    例如:pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ 模块名

    第三种: cmd里面显示已经安装过了, 或者安装成功了, 但是在pycharm里面还是无法导入。

    解决方法: 可能安装了多http://www.cppcns.com个python版本 (anaconda 或者 pythonGnVmO 安装一个即可) 卸载一个就好,或者你pycharm里面python解释器没有设置好。

    4、如何配置pycharm里面的python解释器?

    如何配置pycharm里面的python解释器?

    1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Project(项目) >>> python interpreter(python解释器)
    2. 点击齿轮, 选择add
    3. 添加python安装路径

    5、pycharm如何安装插件?

    1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Plugins(插件);
    2. 点击 Marketplace 输入想要安装的插件名字 比如:翻译插件 输入 translation;
    3. 编程客栈
    4. 选择相应的插件点击 install(安装) 即可;
    5. 安装成功之后 是会弹出 重启pycharm的选项 点击确定, 重启即可生效;

    三、思路

    爬虫获取数据是要分析服务器返回的数据内容,无论你爬取任何网站数据,都是可以按照这个几步骤来。

    1、明确需求

    我们要爬取的内容是什么 https://movie.douban.com/top250,要分析我们的想要数据, 可以从哪里获取/哪里来的… (数据来源分析)

    用开发者工具进行抓包(数据包)分析,静态网页/网页上面看到的数据内容,在网页源代码里面都有。

    2、发送请求

    开发者工具里面headers ,对于那个网址发送请求,发送什么样的请求,携带那些请求头参数。

    3、获取数据

    获取服务器返回的数据内容,看服务器数据格式是什么样的,或者说我们想要的数据是什么样的;

    获取文本数据 response.text

    获取服务器json字典数据 response.json()

    获取二进制数据 response.content

    保存视频/音频/图片/特定格式的文件内容, 都是获取二进制数据;

    4、解析数据

    提供我们想要的数据内容

    5、保存数据

    保存本地

    四、代码部分

    import requests  # 数据请求模块 pip install requests
    import parsel  # 数据解析模块 pip install parsel
    import csv  # 保存表格数据
    
    f = open('豆瓣数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
    # 快速批量替换 全选内容 使用正则表达式 替换内容
    csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
        '电影名字',
        '导演',
        '主演',
        '年份',
        '国家',
        '电影类型',
        '评论人数',
        '评分',
        '概述',
        '详情页',
    ])
    csv_writer.writeheader()
    for page in range(0, 250, 25):
        url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='
        # headers 请求头 用来伪装python代码 为了防止爬虫程序被服务器识别出来,
        # User-Agent 浏览器的基本标识 用户代理 直接复制粘贴的
        #Python学习交流群872937351 ,免费领取视频/电子书/解答等等
        # 披着羊皮的狼  爬虫程序 >>> 狼  headers >>> 羊皮  服务器数据 >>> 羊圈
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'
        }
        # 发送请求 get
        # 通过requests数据请求模块里面get请求方法 对于 url以及发送请求并且携带header请求头, 最后用response变量接收返回数据
        response = requests.get(url=url, headers=headers)
        # 获取数据
        # print(response.text)
        # 解析数据 re正则表达式 css选择器 xpath 那一种更方便 更加舒服 就用哪一个
        # json 键值对取值
        # 提取我们想要的数据内容
        # 把获取下来的 response.text 网页字符串数据 转成selector 对象
        selector = parsel.Selector(response.text)
        # <Selector xpath=None data='<html lang="zh-CN" class="ua-windows ...'> 对象    # css选择器 根据标签属性提取数据
        # 第一次解析数据, 获取所有li标签
        lis = selector.css('.grid_view li')  # css选择器语法
        # selector.xpath('//*[@class="grid_view"]/li') # xpath写法
        # [] 列表, 如果说我想要一一提取列表里面的元素 怎么做?
        for li in lis:
            try:
                # span:nth-child(1) 组合选择器  表示的选择第几个span标签
                # 1 选择第一个span标签 text 获取标签文本数据
                title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get()
                href = li.css('.hd a::attr(href)').get()  # 详情页
                # li.xpath('//*[@class="hd"]/a/span(1)/text()').get()
                # get返回字符串数据 getall 是返回列表数据
                # get获取第一个标签数据 getall 获取所有的
                move_info = li.css('.bd p::text').getall()
                actor_list = move_info[0].strip().split('   ')  # 列表索引位置取值
                # print(actor_list)
                date_list = move_info[1].strip().split('/')  # 列表索引位置取值
                director = actor_list[0].replace('导演: ', '').strip()  # 导演
                actor = actor_list[1].replace('主演: ', '').replace('/', '').replace('...', '') # 演员
                date = date_list[0].strip()  # 年份
                country = date_list[1].strip()  # 国家
                move_type = date_list[2].strip()  # 电影类型
                comment = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get().replace('人评价', '')  # 评论人数
                star http://www.cppcns.com= li.css('.star span:nth-child(2)::text').get()  # 星级
                world = li.css('.inq::text').get()  # 概述
                # 字符串的高级方法
                # replace() 字符串替换的方法  strip() 去除字符串左右两端的空格 split() 分割 之后返回的列表
                # 字符串如何去除空格呢?
                # print(title, actor_list, date_list)
                dit = {
                    '电影名字': title,
                    '导演': director,
                    '主演': actor,
                    '年份': date,
                    '国家': country,
                    '电影类型': move_type,
                    '评论人数': comment,
                    '评分': star,
                    '概述': world,
                    '详情页': href,
                }
                csv_writer.writerow(dit)
                print(title, director, actor, date, country, move_type, comment, star, world, href, sep=' | ')
            except:
                pass

    到此这篇关于Python爬虫实现热门电影信息采集的文章就介绍到这了,http://www.cppcns.com更多相关Python爬虫采集信息内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

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