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 使用正则解析，获得名字，影片信息，打分，评价人数，影评等数据。存储到csv文件中，少部分数据爬取不到还存在优化空间。importrequestsimportreimportcsv#拿到豆瓣top250网站源码headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36

需求：需求：爬取电影名称、评分、引言、详情页的url，翻页爬取1-10页。代码：importrequestsfromlxmlimportetree'''url分析:第一页：https://movie.douban.com/top250第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=第三页：https://movie.douban.com/top250

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一、爬取案例-豆瓣读书TOP250上一期给大家分享了个python爬虫案例：豆瓣电影TOP250的排行榜数据爬取【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣电影评分TOP250排行数据！今天再给大家分享一下：豆瓣读书排行榜TOP250的python爬虫案例！因为是同一个网站，所以流程和逻辑上都是差不多的。

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一.分析网页DOM树结构1.分析网页结构及简单爬取豆瓣（Douban）是一个社区网站，创立于2005年3月6日。该网站以书影音起家，提供关于书籍、电影、音乐等作品的信息，其作品描述和评论都是由用户提供（User-GeneratedContent，简称UGC），是Web2.0网站中具有特色的一个网站。该网站提供了书影音

需求目标网站:https://movie.douban.com/top250需求:爬取电影中文名、英文名、电影详情页链接、导演、主演、上映年份、国籍、类型、评分、评分人数,并保存到csv文件当中目标url:https://movie.douban.com/top250所需第三方库requestslxml安装requests安装命令

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跟着CSDN上学习一下爬虫和简单的可视化分析,最后完成了一个简单的小项目。1.项目简介        基于Pythonflask的豆瓣电影评分可视化。通过采用Python编程语言，使用flask框架搭建影视系统，并使用相关技术实现对豆瓣网站的爬取、数据存储和可视化分析。2、成果展示:

一、引言        目前我们处在一个信息快速迭代更新的时代，海量的数据以大爆炸的形式出现在网络之中，相比起过去那个通过广播无线电、书籍报刊等传统媒介获取信息的方式，我们现在通过网络使用搜索引擎几乎可以获得任何我们需要的信息资源。        但与此同时信

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抓取豆瓣读书Top250（https://book.douban.com/top250）每本书的书名、作者、出版社、出版时间、价格、评分等数据，将结果分别保存为csv文件和excel文件importxlwtimportxlsxwriterimportreimportrequestsfromfake_useragentimportUserAgentimportcchardetimporttime

感觉爬虫就是一种自动在网上收集信息的程序对豆瓣Top250的爬取，就是写一个爬虫程序，让他模仿人类行为，打开网站，找到信息，然后提取数据这段代码是使用lxml库来解析HTML，并通过XPath选择器提取数据importrequests#用于发起网络请求。fromlxmlimportetree#用于解析HTML文档,这

importrequestsimportopenpyxlimportreimporttimeimportpymysqlclassDoubanSpider:def__init__(self):self.url_temp="https://movie.douban.com/top250?start={}"self.headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0

importrequestsimportreimportopenpyxl#创建工作表wb=openpyxl.Workbook()ws=wb.active#调整列距forletterin['B','C']:ws.column_dimensions[letter].width=66#发送网络请求headers={"User-Agent":'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)

 <aclass="answer-item_3Zrp6cos-text-body-lgcos-color-bg"href="https://m.baidu.com/sf?atn=index&lid=0&pd=topone_multi&top=%7B%22sfhs%22%3A1%7D&type=cpage&word=%E8%B1%86%E7%93%A3%E7%94%B5%E5%BD%B1top250&key=1v

​    今天给大家分享下我刚开始接触Python时学习的爬虫程序，代码部分很简单，不过当时刚开始学习时还是走了不少弯路的。这个爬虫程序应该是很多书里面的入门练手程序，主要就是去豆瓣爬取电影评分排行前250。        本篇文章只做学习交流使用，不涉及任何商业用途

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全文链接：https://tecdat.cn/?p=32998原文出处：拓端数据部落公众号本文首先介绍了IMDb（互联网电影资料库） TOP250及其排名算法、评分机制利弊，帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据，分析排名变动的原因。其次，通过抓取曾经入选

我的这篇博客的一些代码解释python大作业电影演员数据分析1.爬取数据1.1导入以下模块importosimportreimporttimeimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupfromfake_useragentimportUserAgentfromopenpyxlimportWorkbook,load_workbook1.2获取每页

importrequestsfromlxmlimportetreeimportpandasaspdnum=0url="https://movie.douban.com/top250?start="+str(num)+"&filter="headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/&q

一、选题的背景（10分）本次爬取的内容是豆瓣网站平均评分第一名到第二百五十名的电影名称，电影链接，电影封面图片链接，电影的概况和电影的相关信息。现在电影是人们一种很普遍的