前言
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基本开发环境
Python 3.6Pycharm相关模块的使用
requestsparselcsv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
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。
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 requestsurl = '/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)
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 requestsurl = '/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)
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
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
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('\xa0\xa0\xa0', '').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)
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Excelf = 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
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。
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'/top250?start={page}&filter='
完整实现代码
""""""import pprintimport requestsimport parselimport 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Excelf = 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'/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('\xa0\xa0\xa0', '').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)
