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目标:使用Python爬取豆瓣电影并保存MongoDB数据库中 我们先来看一下通过浏览器的方式来筛选某些特定的电影: 我们把URL来复制出来分析分析: https://movie.douban.com/tag/#/?sort=T&range=0,10&tags=%E7%94%B5%E5%BD%B1,%E7%88%B1%E6%83%85,%E7%BE%8E%E5%9B%BD,%E9%BB%91%E5%B8%AE 有3个字段是非常重要的: 1.sort=T 2.range=0,10 3.tag

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13257.html 1. 需求说明 本项目基于Python爬虫,爬取豆瓣电影上关于复仇者联盟3的所有影评,并保存至本地文件.然后对影评进行分词分析,使用词云生成树人格鲁特的形象照片. 2. 代码实现 此部分主要解释Python爬虫部分及使用词云生成图像的代码 Python爬虫 首先获取需要爬取的网页地址,然后通过requests.get()方式去获取网页,代码如下: # 获取网页 def getHtml(url): tr

今天利用xpath写了一个小爬虫,比较适合一些爬虫新手来学习.话不多说,开始今天的正题,我会利用一个案例来介绍下xpath如何对网页进行解析的,以及如何对信息进行提取的. python环境:python3.5 先看看网页的样子 豆瓣电影网站链接 我们下面将要对电影的名字.链接.评分.评价人数和一句话描述这些信息进行提取1.检查并复制电影名字的xPath信息 电影<肖申克的救赎>的xPath信息如下://*[@id=”content”]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2

1.  爬虫设计的技术 1)数据获取,通过http获取网站的数据,如urllib,urllib2,requests等模块: 2)数据提取,将web站点所获取的数据进行处理,获取所需要的数据,常使用的技术有:正则re,BeautifulSoup,xpath: 3)数据存储,将获取的数据有效的存储,常见的存储方式包括:文件file,csv文件,Excel,MongoDB数据库,MySQL数据库 2. 环境信息 1)python2.7 2)mongo2.6 3)使用模块包括re,requests,lx

继爬取 猫眼电影TOP100榜单 之后,再来爬一下豆瓣的书籍信息(主要是书的信息,评分及占比,评论并未爬取).原创,转载请联系我. 需求:爬取豆瓣某类型标签下的所有书籍的详细信息及评分 语言:python 支持库: 正则.解析和搜索:re.requests.bs4.lxml (后三者需要安装) 随机数:time.random 步骤:三步走 访问标签页面,获取该标签下的所有书籍的链接 逐一访问书籍链接,爬取书籍信息和评分 持久化存储书籍信息(这里用了excel,可以使用数据库) 一.访问标签页面,

最近学到数据可视化到了词云图,正好学到爬虫,各种爬网站 [实验名称] 爬取豆瓣电影<千与千寻>的评论并生成词云 1. 利用爬虫获得电影评论的文本数据 2. 处理文本数据生成词云图 第一步,准备数据 需要登录豆瓣网站才能够获得短评文本数据https://movie.douban.com/subject/1291561/comments 首先获取cookies,使用爬虫强大的firefox浏览器 将cookies数据复制到cookies.txt文件当中备用, 2.第二步,编写爬虫代码 #codin

需求:爬取豆瓣小组所有话题(话题title,内容,作者,发布时间),及回复(最佳回复,普通回复,回复_回复,翻页回复,0回复) 解决:1. 先爬取小组下,所有的主题链接,通过定位nextpage翻页获取总过700+条话题: 2. 访问700+ 链接,在内页+start=0中,获取话题相关的四部分(话题title,内容,作者,发布时间),及最佳回复.回复: 3. 在2的基础上,判断是否有回复,如果有回复才进一步判断是否有回复翻页,回复翻页通过nextpage 获取start=100.start=2

本文旨在提供爬取豆瓣电影<我不是药神>评论和词云展示的代码样例 1.分析URL 2.爬取前10页评论 3.进行词云展示 1.分析URL 我不是药神 短评 第一页url https://movie.douban.com/subject/26752088/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P 第二页url https://movie.douban.com/subject/26752088/comments?sta

目录 一:代码 二:结果如下(部分例子)   这里是爬取豆瓣视频信息,用pyquery库(jquery的python库). 一:代码 from urllib.request import quote from pyquery import PyQuery as pq import requests import pandas as pd def get_text_page(movie_name): ''' 函数功能:获得指定电影名的源代码 参数:电影名 返回值:电影名结果的源代码 ''' url

题外话+ 大家好啊,最近自己在做一个属于自己的博客网站(准备辞职回家养老了,明年再战)在家里 琐事也很多, 加上自己 一回到家就懒了(主要是家里冷啊! 广东十几度,老家几度,躲在被窝瑟瑟发抖,) 由于在建博客,也会遇到一些问题,我目前的博客发展就是 在创建博客的过程中, 把遇到的问题及解决方法  给说明出来,python 呢, 我也几周没玩了,,估计又忘记了(哎)好烦 我看了一下, 博客最新文章是讲python 的 爬去图片的 我今天说说爬去豆瓣数据写入(我这里写入 txt) 爬取豆瓣电影首页数

初学爬虫,学习一下三方库的使用以及简单静态网页的分析.就跟着视频写了一个爬取豆瓣Top250排行榜的爬虫. 网页分析 我个人感觉写爬虫最重要的就是分析网页,找到网页的规律,找到自己需要内容所在的地方,细化到他在哪个div里面,在哪个class里面,在哪个a标签里面. 从上面的图中可以看出,有很多信息.包括电影名.英文名.简介.评价.评价人数.相关信息 当我们打开控制台,可以看到电影的链接.图片的链接. 可以看到电影名在一个span里面.概况在一个p标签里面.评价在一个div里面的一个span中等

pc版大概有500条记录,mobile大概是50部,只有热门的,所以少一点 url构造很简单,主要参数就是page_limit与page_start,每翻一页,start+=20即可,tag是"美剧"编码后的结果,直接带着也可以,用unquote解码也可以,注意headers中一定要带上refer import json import requests import math import os import shutil from pprint import pprint from

学习爬虫之路,必经的一个小项目就是爬取豆瓣的TOP250了,首先我们进入TOP250的界面看看. 可以看到每部电影都有比较全面的简介.其中包括电影名.导演.评分等. 接下来,我们就爬取这些数据,并将这些数据制成EXCEL表格方便查看. 首先,我们用requests库请求一下该网页,并返回他的text格式. 请求并返回成功! 接下来,我们提取我们所需要的网页元素. 点击“肖申克救赎”的检查元素. 发现它在div class = "hd" -> span class = "

记录一下爬取豆瓣热门专栏的经过,通过这篇文章,你能学会requests,HTMLParser,json的基本使用,以及爬取网页内容的基本思路. 使用模块 1,获取豆瓣首页代码:首先我们需要访问豆瓣页面,获取首页的源码.这里推荐使用第三方库:requests,相比python内置的 urllib 模块,requests使用起来更简单,功能 更全面 2,对获取的代码进行解析:对于解析html代码,已经有很多功能强大的框架能使用,如Scrapy,PySpider,Beautiful Soup等,这里我

from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl import re import urllib.request import urllib.error # 访问url def ask_url(url): # 伪装浏览器 head = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.

杨继尧,没有什么擅长的,会一点python,一点c#,爬取利用数据库,有些用法不太会,但是会在实现项目中查资料.

爬取网址: https://movie.douban.com/top250 一:爬取思路(新手可以看一下) : 1:定义两个函数,一个get_page函数爬取数据,一个save函数保存数据,mian中向get_page函数传递url和运save函数接受get_page函数传递过来的值 2:准备动手二:爬取前的准备 我是pyhton3 pycharm 需要准备的库 requests,lxml,xlwt requests解析url lxml解析网页,获取数据 xlwt 向excle写入数据三:代码实

什么是爬虫?  我们可以把互联网比作一张大网,而爬虫(即网络爬虫)便是在网上爬行的蜘蛛.把网的节点比作一个个网页,爬虫爬到这就相当于访问了该页面,获取了其信息.可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系,这样蜘蛛通过一个节点后,可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点,即通过一个网页继续获取后续的网页,这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到,网站的数据就可以被抓取下来了. 代码: from urllib import request from collections import deque