首页 > 编程语言 >Python爬虫详解

Python爬虫详解

时间:2022-09-30 19:45:46浏览次数:104  
标签:item Python 爬虫 re 详解 datalist data html append

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

#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

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

标签:item,Python,爬虫,re,详解,datalist,data,html,append
From: https://www.cnblogs.com/twq46/p/16739759.html

相关文章

  • python調用wasm
    安裝wasm-pack cargoinstallwasm-pack新建rustlib項目 cargonew--lib<projectname>配置Cargo.toml [package] name="rust_wasm" version="......
  • Python抖音视频去水印,并打包成exe可执行文件
    前言抖音里面的视频保存之后,会发现全都带有水印,所以如何解决视频去除水印就很有必要,所以教程来了,本次教程不仅会教大家如何去除视频里的水印,并且教大家将程序制作成exe可......
  • Python学习路程——Day08
    Python学习路程——Day08目录Python学习路程——Day08字典相关操作1、类型转换2、字典取值3、修改值的数据与新增键值对4、删除数据5、统计字典中键值对的个数6、字典三剑......
  • Python Markdown解析利器----mistune详细用法记录
    @目录小试牛刀开始使用mistunemistune简单使用mistune高级用法(自定义mistune)mistune中插件插件使用方法(以删除线(strikethrough)为例)插件包名内置插件删除线(striket......
  • Python tkinter 做一个VIP视频解析的桌面软件,100%你会爱上它
    前言tkinter:GUI桌面应用开发模块,写软件界面你还可以打包成exe软件,哪怕你没有python环境,一样可以用虽然不一定要有界面,但是有界面,用户体验很棒…环境使用......
  • python面试编程题
    1:已知字符串 str='skdaskerkjsalkj',请统计该字符串中各字母出现的次数思路是:用字典str='skdaskerkjsalkj'a=dict()foriinstr:ifinotina.keys():a......
  • python数据类型·内置方法2
    今日内容概要字典相关操作元组相关操作集合相关操作字符编码(理论)字典相关操作1.类型转换 dict()字典的转换一般不使用关键字而是自己动手转2.字典必须......
  • 进入python的世界_day8_python基础——字典、元组、合集的内置方法、编码的介绍
    写在开头,昨天学了一些数据类型的内置使用方法,比如整形、浮点型、字符串、列表,今天学字典、元组、集合的常用内置方法,布尔值是没有所谓的内置方法的,还学了字符编码一、字......
  • python学习之数据内置
    今日分享字典相关操作元组相关操作集合相关操作字符编码(理论)字典相关操作1.类型转换 dict() 字典的转换一般不使用关键字而是靠自己手动转2.必须要学的......
  • Python 空间分析简介
    Python空间分析简介ImageSource:关注涉及任何类型的特定地理区域或位置信息的数据称为“空间”数据(或“地理空间”数据)。地理空间数据有助于理解地理属性和任何其他......