原创技术公众号:bigsai,本文在1024发布,祝大家节日快乐,心想事成. @ 目录 前言 登录 爬取 储存 可视化分析 前言 在本人上的一门课中,老师对每个小组有个任务要求,介绍和完成一个小模块.工具知识的使用.然而我所在的组刚好遇到的是python爬虫的小课题. 心想这不是很简单嘛,搞啥呢?想着去搞新的时间精力可能不太够,索性自己就把豆瓣电影的评论(短评)搞一搞吧. 之前有写过哪吒那篇类似的,但今天这篇要写的像姨母般详细.本篇主要实现的是对任意一部电影短评(热门)的抓取以及可视化分析. 也

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

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

学习一门技术最快的方式是做项目,在做项目的过程中对相关的技术查漏补缺. 本文通过爬取豆瓣top250电影学习python requests的使用. 1.准备工作 在pycharm中安装request库 请看上图,在pycharm中依次点击:File->Settings.然后会弹出下图的界面: 点击2中左上角的"+"按钮,弹出下图的界面: 在右上角的查询框输入requests,然后点击"Install Package"按钮安装requests插件. 2.目标 抓

这篇文章我们将使用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影 Top250,下面先贴上最终的效果图: 1.网页分析 (1)分析 URL 规律 我们首先使用 Chrome 浏览器打开 豆瓣电影 Top250,很容易可以判断出网站是一个静态网页 然后我们分析网站的 URL 规律,以便于通过构造 URL 获取网站中所有网页的内容 首页:https://movie.douban.com/top250 第二页:https://movie.douban.com/top250?start=25&filt

这篇文章,我们继续利用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影的短评,下面还是先贴上效果图: 1.网页分析 (1)翻页 我们还是使用 Chrome 浏览器打开豆瓣电影中某一部电影的评论进行分析,这里示例为<一出好戏> 和之前一样,我们可以通过构造 URL 获取全部网页的内容,但是这次我们尝试使用一种新的方法 -- 翻页 使用快捷键 Ctrl+Shift+I 打开开发者工具,然后使用快捷键 Ctrl+Shift+C 打开元素选择工具 此时用鼠标点击网页中的 后页,就会在源代码中自动定位到

对于简单的爬虫任务,尤其对于初学者,urllib+BeautifulSoup足以满足大部分的任务. 1.urllib是Python3自带的库,不需要安装,但是BeautifulSoup却是需要安装的.安装方式:pip install beautifulsoup4 其官方文档中文版地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html 2.爬取任务:爬取的内容为每部电影的名字 导演 主演 年代 国家 类型 评分

python2.7爬取豆瓣电影top250并分别写入到TXT,Excel,MySQL数据库 1.任务 爬取豆瓣电影top250 以txt文件保存 以Excel文档保存 将数据录入数据库 2.分析 电影中文名的采集可以查看:http://www.cnblogs.com/carpenterworm/p/6026274.html 电影链接采集:

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

# -*- coding: utf-8 -*- # scrapy爬取豆瓣电影top250 import scrapy from douban.items import DoubanItem class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider): name = "doubanspider" # allowed_domains = ["movie.douban.com/top250"]注意这里的主页限制,一旦翻页可能超出范围 start_url

所谓静态页面是指纯粹的HTML格式的页面,这样的页面在浏览器中展示的内容都在HTML源码中. 目标:爬取豆瓣电影TOP250的所有电影名称,网址为:https://movie.douban.com/top250 1)确定目标网站的请求头: 打开目标网站,在网页空白处点击鼠标右键,选择“检查”.(小编使用的是谷歌浏览器). 点击“network”,在弹出页面若长时间没有数据显示,则试一下F5刷新. 可以得到目标网页中Host和User-Agent两项. 2)找到爬取目标数据(即电影名称)在页面中的

功能描述V1.0: 爬取豆瓣电影排行top250 功能分析: 使用的库 1.time 2.json 3.requests 4.BuautifulSoup 5.RequestException 上机实验室: """ 作者:李舵 日期:2019-4-27 功能:抓取豆瓣电影top250 版本:V1.0 """ import time import json import requests from bs4 import BeautifulSoup f

爬虫1:Requests+Xpath 爬取豆瓣电影TOP [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https

爬取豆瓣电影TOP 250的电影存储到mongodb中 1.创建项目sp1 PS D:\scrapy> scrapy.exe startproject douban 2.创建一个爬虫 PS D:\scrapy\tencent> scrapy genspider doubanmovie "movie.douban.com" 3.编辑爬虫内容doubanmovie.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from douban.item

爬取豆瓣电影top250from urllib.request import * #导入所有的request,urllib相当于一个文件夹,用到它里面的方法requestfrom lxml import etree #调用包import pickle #import timearr = [] #定义一个空数组,用来添加爬出的数据url = "https://movie.douban.com/top250?start=" #豆瓣top250网址urls = [ url+str(i) fo

今天的主要内容是爬取豆瓣电影短评,看一下网友是怎么评价最近的电影的,方便我们以后的分析,以以下三部电影:二十二,战狼,三生三世十里桃花为例. 由于豆瓣短评网页比较简单,且不存在动态加载的内容,我们下面就直接上代码.有一点需要注意的是,豆瓣短评的前几页不需要登录就可以看,但是后面的内容是是需要我们登录才能查看的,因此我们需要添加自己的cookie. 我们新创建一个项目,就叫comment吧. 项目代码 items.py import scrapy class CommentItem(scrapy.

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

一.爬取网页,获取需要内容 我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示: 我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西.直接进入主题吧! 知道我们需要的内容在哪里了,接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧!获取内容后,再使用一个好用的lxml库来分析网页内容,然后获取我们的内容就可以做下一步操作了.先贴出使用request库和lxml分析的代码 def get_page(i): url = 'https://movie.douba

好吧,我又开始折腾豆瓣电影top250了,只是想试试各种方法,看看哪一种的方法效率是最好的,一直进行到这一步才知道 scrapy的强大,尤其是和selector结合之后,速度飞起.... 下面我就采用scrapy爬取豆瓣电影top250的方法记录一下,里面采用了selector的xpath和css两种各实现了一遍,其中xpath的选取路径较为清晰以及能够直接选到标签属性,css则较为有点小抽象,没有xpath直观,优点是结构简单,书写方便.于是我都实现了一遍,汗哒哒... 步骤一:生成项目名称

工具:Python 3.6.5.PyCharm开发工具.Windows 10 操作系统.谷歌浏览器 目的:爬取豆瓣电影排行榜中电影的title.链接地址.图片.评价人数.评分等 网址:https://movie.douban.com/chart 语法要点: xpath语法: 谷歌浏览器安装 xpath helper插件:帮助我们从elements中定位数据 1.选择节点(标签) (1)./html/head/meta:能够选中html下的所有的meta标签 (2).//li:当前页面上的所有的l

1.问题描述: 爬取豆瓣读书首页的图书的名称.链接.作者.出版日期,并将爬取的数据存储到Excel表格Douban_I.xlsx中 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://book.douban.com/ 2.利用requests.get()方法向豆瓣读书首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://book.douban.com/" #发送请求,获取响应 response = requ