Python爬虫详解

1、任务介绍

需求分析
爬取豆瓣电影Top250的基本信息,包括电影的名称,豆瓣评分,评价数,电影概况,电影链接等。

https://movie.douban.com/top250

2、基本流程

2.1、准备工作

通过浏览器查看分析目标网页,学习编程基础规范
与Java的一些区别,Python没有主函数,需要自己去定义并判断

def main():#所有程序从这里开始执行
    print("hello")

if __name__=="__main__": #当 当前程序执行时
#调用函数
    main()

2.1.1引入模块

作用就是使用模块里封装好的功能

from bs4 import BeautifulSoup#网页解析
import re #正则表达式,进行文字匹配
import urllib.request,urllib.error #指定URL,获取网页数据
import xlwt #进行Excel操作
import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作
#若你的Python升级到2.7.9以后,就会引入一个新特性,
#引入了一个新特性,当使用urllib打开https的链接时,会检验一次ssl证书
import ssl
#全局取消证书验证(当项目对安全性问题不太重视时,推荐使用,可以全局取消证书的验证,简易方便)
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context


2.1.2构建流程

def main():
    baseurl="https://movie.douban.com/top250"#要爬取的网站的路径
    #1.爬取网页
    datalist=getData(baseurl)#将网站爬取的数据存放在datalist中
    savepath="豆瓣电影Top250.xls"#爬取的数据保存的文件名
    #3.保存数据
    saveData(datalist,savepath)#将爬取的数据保存在指定的文件内

#爬取网页
def getData(baseurl):
    datalist=[]

    return datalist

2.2、获取数据

通过HTTP库向目标站点发起请求,请求可以包含额外的header等信息,如果服务器能正常响应,会得到一个Response,便是所要获取的页面内容。
伪装head得到的方法

Python爬虫详解

#爬取网页
def getData(baseurl):
    datalist=[]
    for i in range(0,10):#调用获取页面信息的函数,10次
        url=baseurl+str(i*25)#baseurl就是参数start后面的值,其实就是个0
        html=askURL(url)#保存获取到的网页源码
       



#得到指定一个URL的网页内容
def askURL(url):
    #用户代理表示告诉豆瓣服务我们是什么类型的机器,浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接受什么水平的文件内容)
    head={ #模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36" }

    request=urllib.request.Request(url,headers=head)#伪装成是浏览器去发出请求,防止被看出是爬虫
    html=""
    try:
        #将爬取网页的源码存放在response中(获取一个get请求)
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html=response.read().decode("utf-8")#将response中读取到的源代码进行解码
        #print(html)
    except urllib.error.URLError as e:#访问可能出现404,或者其它错误
        if hasattr(e,"code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e,"reason"):
            print(e.reason)

    return html

Python爬虫详解

Python爬虫详解

Python爬虫详解

2.3、解析内容

得到的内容可能是HTML、json等格式,可以用二面解析库,正则表达式等进行解析

#影片详情链接的规则
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')#创建正则表达式,表示规则(字符窜的模式)

#影片图片
findImgSrc=re.compile(r'<img.*src="(.*?)"',re.S)#re.S让换行符包含在字符中

#影片片名
findTitle=re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')#re.S让换行符包含在字符中

#影片评分
findRating=re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')#re.S让换行符包含在字符中

#找到评价人数
findJudge=re.compile(r'<span>(d*)人评价</span>')

#找到概况
findInq=re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')

#找到影片的相关内容
findBd=re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S)

#逐一解析数据
soup= BeautifulSoup(html,"html.parser")#使用html的解析器
for item in soup.find_all('div',class_="item"): #查找符合要求的字符串,形成列表
    #print(item)
    data=[]
    item=str(item)

    #影片详情链接
    link=re.findall(findLink,item)[0]#re库用来通过正则表达式查找指定的字符串(标签里的字符串)
    data.append(link)
    #图片
    imgSrc=re.findall(findImgSrc,item)[0]
    data.append(imgSrc)
    #影片片名
            titles=re.findall(findTitle,item)#片名可能只有一个中文名,没有外国名
            if(len(titles)==2):#若该电影有两个名字
                ctitle=titles[0]#得到第一个中文名
                data.append(ctitle)
                otitle=titles[1].replace("/","")#去掉无关的符号,在一个电影名称中,若有多个名字,每个名字之间会使用/分割开了
                data.append(otitle)#添加外国名
            else:#若只有一个中文名
                data.append(titles[0])#将爬取到的第一个名字存入
                data.append(' ')#外国名留空
            #评分
            rating=re.findall(findRating,item)[0]
            data.append(rating)
            #评价人数
            judgeNum=re.findall(findJudge,item)[0]
            data.append(judgeNum)#增加评价人数
            #概括
            inq=re.findall(findInq,item)
            if len(inq) !=0:#如果电影有概述
                inq=inq[0].replace("。","")#每个电影概述后面有一个句号
                data.append(inq)#添加概述
            else:
                data.append("")#留空

            #相关内容
            bd=re.findall(findBd,item)[0]
            bd=re.sub('<br(s+)?/>(s+)?'," ",bd)#去掉<br/>
            bd=re.sub('/'," ",bd)#替换/
            data.append(bd.strip())#去掉前后的空格

            datalist.append(data)#把处理好的一部电影信息放入datalist

2.4、保存数据

保存形式多样,可以村委文本,也可以保存到数据,或者保存特定格式的文件

#保存数据
def saveData(datalist,savepath):
    print("save..")
    book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0)#创建workbook对象
    sheet=book.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True)#创建工作表
    col=("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
    for i in range(0,8):
        sheet.write(0,i,col[i])#列名
    for i in range(0,250):
        print("第%d条"%(i+1))
        data=datalist[i]
        for j in range(0,8):
            sheet.write(i+1,j,data[j])#数据

    book.save(savepath)#保存

最后完整代码

from bs4 import BeautifulSoup#网页解析
import re #正则表达式,进行文字匹配
import urllib.request,urllib.error #指定URL,获取网页数据
import xlwt #进行Excel操作
import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作
#若你的Python升级到2.7.9以后,就会引入一个新特性,
#引入了一个新特性,当使用urllib打开https的链接时,会检验一次ssl证书
import ssl
#全局取消证书验证(当项目对安全性问题不太重视时,推荐使用,可以全局取消证书的验证,简易方便)
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

def main():
    baseurl="https://movie.douban.com/top250?start="
    #1.爬取网页
    datalist=getData(baseurl)
    savepath="豆瓣电影Top250.xls"
    #3.保存数据
    saveData(datalist,savepath)
    #askURL("https://movie.douban.com/top250")


#影片详情链接的规则
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')#创建正则表达式,表示规则(字符窜的模式)
#影片图片
findImgSrc=re.compile(r'<img.*src="(.*?)"',re.S)#re.S让换行符包含在字符中
#影片片名
findTitle=re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')#re.S让换行符包含在字符中
#影片评分
findRating=re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')#re.S让换行符包含在字符中
#找到评价人数
findJudge=re.compile(r'<span>(d*)人评价</span>')
#找到概况
findInq=re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
#找到影片的相关内容
findBd=re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S)


#爬取网页
def getData(baseurl):
    datalist=[]
    for i in range(0,10):#调用获取页面信息的函数,10次
        url=baseurl+str(i*25)#baseurl就是参数start后面的值,其实就是个0
        html=askURL(url)#保存获取到的网页源码
        #逐一解析数据
        soup= BeautifulSoup(html,"html.parser")#使用html的解析器
        for item in soup.find_all('div',class_="item"): #查找符合要求的字符串,形成列表
            #print(item)
            data=[]
            item=str(item)

            #影片详情链接
            link=re.findall(findLink,item)[0]#re库用来通过正则表达式查找指定的字符串(标签里的字符串)
            data.append(link)
            #图片
            imgSrc=re.findall(findImgSrc,item)[0]
            data.append(imgSrc)
            #影片片名
            titles=re.findall(findTitle,item)#片名可能只有一个中文名,没有外国名
            if(len(titles)==2):#若该电影有两个名字
                ctitle=titles[0]#得到第一个中文名
                data.append(ctitle)
                otitle=titles[1].replace("/","")#去掉无关的符号,在一个电影名称中,若有多个名字,每个名字之间会使用/分割开了
                data.append(otitle)#添加外国名
            else:#若只有一个中文名
                data.append(titles[0])#将爬取到的第一个名字存入
                data.append(' ')#外国名留空
            #评分
            rating=re.findall(findRating,item)[0]
            data.append(rating)
            #评价人数
            judgeNum=re.findall(findJudge,item)[0]
            data.append(judgeNum)#增加评价人数
            #概括
            inq=re.findall(findInq,item)
            if len(inq) !=0:#如果电影有概述
                inq=inq[0].replace("。","")#每个电影概述后面有一个句号
                data.append(inq)#添加概述
            else:
                data.append("")#留空

            #相关内容
            bd=re.findall(findBd,item)[0]
            bd=re.sub('<br(s+)?/>(s+)?'," ",bd)#去掉<br/>
            bd=re.sub('/'," ",bd)#替换/
            data.append(bd.strip())#去掉前后的空格

            datalist.append(data)#把处理好的一部电影信息放入datalist
    #print(datalist)
    return datalist

#得到指定一个URL的网页内容
def askURL(url):
    #用户代理表示告诉豆瓣服务我们是什么类型的机器,浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接受什么水平的文件内容)
    head={ #模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36" }

    request=urllib.request.Request(url,headers=head)#伪装成是浏览器去发出请求,防止被看出是爬虫
    html=""
    try:
        #将爬取网页的源码存放在response中(获取一个get请求)
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html=response.read().decode("utf-8")#将response中读取到的源代码进行解码
        #print(html)
    except urllib.error.URLError as e:#访问可能出现404,或者其它错误
        if hasattr(e,"code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e,"reason"):
            print(e.reason)

    return html


#保存数据
def saveData(datalist,savepath):
    print("save..")
    book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0)#创建workbook对象
    sheet=book.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True)#创建工作表
    col=("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
    for i in range(0,8):
        sheet.write(0,i,col[i])#列名
    for i in range(0,250):
        print("第%d条"%(i+1))
        data=datalist[i]
        for j in range(0,8):
            sheet.write(i+1,j,data[j])#数据

    book.save(savepath)#保存




if __name__=="__main__": #当程序执行时
    main()

运行结果

Python爬虫详解

Python爬虫详解

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python爬虫详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年4月2日 下午4:50
下一篇 2023年4月2日

相关文章

  • knn算法详解

    1.什么是knn算法 俗话说:物以类聚,人以群分。看一个人什么样,看他身边的朋友什么样就知道了(这里并没歧视谁,只是大概率是这样) 对于判断下图绿色的球是哪种数据类型的方法就是根据寻找他最近的k个数据,根据k的值来推测新数据的类型。 比如下图离绿球最近的红三角有两个,蓝方块有一个,因此推测绿色的球为红色的三角,这就是knn算法的思想 2.算法原理 2.1通用…

    2023年4月2日
    00
  • 机器学习实战-AdaBoost

    1.概念 从若学习算法出发,反复学恶习得到一系列弱分类器(又称基本分类器),然后组合这些弱分类器构成一个强分类器。简单说就是假如有一堆数据data,不管是采用逻辑回归还是SVM算法对当前数据集通过分类器data进行分类,假如一些数据经过第一个分类器之后发现是对的,而另一堆数据经过第一个分类器之后发现数据分类错了,在进行下一轮之前就可以对这些数据进行修改权值的…

    2023年4月2日
    00
  • 机器学习实战-Logistic回归

    1.基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类 逻辑回归适合于01情况的分类就是描述一个问题是或者不是,所以就引入sigmoid函数,因为这个函数可以将所有值变成0-1之间的一个值,这样就方便算概率首先我们可以先看看Sigmoid函数(又叫Logistic函数)将任意的输入映射到了[0,1]区间我们在线性回归中可以得到一个预测值,再将该值映射…

    2023年4月2日
    00
  • 使用gensim框架和随机文本训练Word2Vector模型

    1.gensim的安装 可以使用如下命令安装gensim conda install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gensim==3.8.2 2.生成分词列表 这一步已经有生成好的分词列表可以忽略项目列表: 点击查看代码 # coding:utf-8 from gensim.models impor…

    2023年3月31日
    00
  • 机器学习实战-支持向量机

    1.支持向量机简介 英文名为Support Vector Machine简称为SVM,是一种二分类模型 线性可分支持向量机:如下图就可以通过一条红色的直线将蓝色的球和红色的球完全区分开,该直线被称为线性分类器,如果是高维的,就可以通过一个超平面将三维立体空间里的样本点给分开。通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器。 线性支持向量机:如下图有一个红色的点无论怎么…

    2023年4月2日
    00
  • 机器学习实战-决策树

    1.决策树的构造 1.1优缺点 优点: 计算复杂度不高:以ID3为例,每次运算都是基于某一列特征,特征计算完后,下次计算不考虑该最有特征,并且通过适当剪枝可以简化复杂度 输出结果易于理解:因为输出的是一个树的结构,树的走向一目了然 对中间值的缺失不敏感 可以处理不相关特 征数据:是基于每列特征来计算,不考虑特征之间的依赖关系 缺点:可能会产生过度匹配问题。适…

    2023年4月2日
    00
  • 机器学习实战-朴素贝叶斯

    1.优缺点 优点: 在数据较少的情况下仍然有效, 可以处理多类别问题。 缺点: 对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据类型:标称型数据 2.朴素贝叶斯的一般过程 (1) 收集数据:可以使用任何方法。本章使用RSS源。(2) 准备数据:需要数值型或者布尔型数据。(3) 分析数据:有大量特征时,绘制特征作用不大,此时使用直方图效果更好。(4) 训练算法:计算…

    2023年4月2日
    00
  • 使用cnn,bpnn,lstm实现mnist数据集的分类

    1.cnn import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # 设置随机数种子 torch.manual_seed(0) # 超…

    Python开发 2023年3月31日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部