Python爬虫实战：豆瓣电影信息抓取与解析技巧

python爬虫--10-使用python爬取豆瓣正在上映的电影

使用Python爬取网站是一项现实技能。
我们通过例子学习一下如何获取豆瓣当前正在播放的电影信息。
下面，我将逐步分解信息收集过程并提供代码示例。

首先，我们需要明确目标内容，包括电影名称、年份、时长、地区、演员和封面照片。
接下来，我们按照以下步骤操作。

1.定位页面和内容：-使用浏览器的开发工具查找目标信息所在的HTML代码块。
确保您可以识别包含必要数据的元素。

2.确定XPath路径：-确定每个元素的XPath路径，以便在Python代码中精确定位。

3.代码实现：-使用BeautifulSoup等Python库并请求获取网站的HTML内容。
-迭代页面中的列表元素（通常是标签）并提取必要的信息。
-打印或导出提取的信息。

具体代码实现如下：

1．获取整个HTML页面：-使用requests库获取网站内容。

2.找到当前正在播放的电影块：-使用BeautifulSoup解析HTML并找到包含当前正在播放的电影信息的Div块。

3.提取LI标签信息：-浏览Div中的所有标签，提取并处理所需的电影信息。

4.输出结果：-打印提取的信息或将提取的信息存储到文件中。

完整代码示例如下（仅显示部分关键代码）：

pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupurl='https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/'response=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')movie_blocks=soup.find_all('div',class_='lists')forblockinmovie_blocks:movie=block.find('li',class_='list-item')title=movie.find('a').text.strip()year=movie.find('span',class_='year'）。
信。
Strip()ifmovie.find('span',class_='year')else''#...按顺序提取其他信息print(f"电影名:{title},年份:{year}")

注意：此示例代码只是一个简化版本。
在实际应用中，代码可能需要适应目标网站的结构。
如果您需要完整的代码实现和更详细的说明，请参考相关在线教程或加入专业学习社区。

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豆瓣Python爬虫：500条电影短评

豆瓣有各种电影短评，浏览量限制为500条。
比如电影《囧妈》总共有117120条评论。
实际操作中，虽然扫描了500条评论，但发现浏览量与实际评论总数并不对应。
原因是豆瓣系统只显示前500条评论。
它使用Python请求和BeautifulSoup库来获取网页内容和CSV库进行数据存储。
当我收到该页面时，最初仅使用用户代理设置，我发现只能读取11页的评论，并且在读取第12页时发生错误。
通过登录浏览器并获取cookie解决了这个问题。
要捕获评论数据，请通过for循环找到每个用户并获取用户名、评分、评论时间和短评论信息。
评级信息需要特殊处理并通过span元素获得。
数据存储采用列表存储方式，保证数据的完整性和准确性。
页面更改分析元素的结构，识别“下一个”类元素并执行页面更改操作。
代码的逻辑保证了能够准确获取最后一页的评论。
数据存储采用循环结构，保证数据写入完整。
实际运营中，成功获取《囧妈》评论500条。
总结操作流程和经验，从零开始学习Python进行数据分析，解决问题和挑战，通过不断的实践和学习最终达到目标。
感谢您的阅读

Python爬虫实战（1）requests爬取豆瓣电影TOP250

爬取时间：2020/11/25系统环境：Windows10使用工具：JupyterNotebook\Python3.0涉及库：requests\lxml\pandas\matplotlib\numpy

Pinguiidea：第一个电影标题，原始标题、评级、评论者数量和分类信息已从该网站上提取。

丹飞的想法：打印电子笔记后，发现必要的笔记是影片产地名称、分类信息等，应该提前处理；时间，因为我想做一个TOP250豆瓣电影分布的维度表，同一部电影存在多个国家和类型（比如《法美/剧情动作犯罪》）（盗窃）和方便（懒惰），第一个设置为数据存储；最后将数据保存为xlsx。

丹飞的思路：丹飞在豆瓣前250名中的年份、国家、类型维度数据分别搬到了知乎图和柱形图。