热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

Python爬取豆瓣数据实现过程解析

这篇文章主要介绍了Python爬取豆瓣数据实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,

代码如下

from bs4 import BeautifulSoup #网页解析,获取数据
import sys #正则表达式,进行文字匹配
import re
import urllib.request,urllib.error #指定url,获取网页数据
import xlwt #使用表格
import sqlite3
import lxml

以上是引用的库,引用库的方法很简单,直接上图:

上面第一步算有了,下面分模块来,步骤算第二步来:

这个放在开头

def main():
  baseurl ="https://movie.douban.com/top250?start="
  datalist = getData(baseurl)
  savepath=("douban.xls")
  saveData(datalist,savepath)

这个放在末尾

if __name__ == "__main__":
main()

不难看出这是主函数,里面的话是对子函数的调用,下面是第三个步骤:子函数的代码

对网页正则表达提取(放在主函数的后面就可以)

findLink = re.compile(r"") #创建正则表达式对象,表示规则(字符串的模式)
#影片图片
findImg = re.compile(r"",re.S)#re.S取消换行符
#影片片面
findtitle= re.compile(r"(.*?)")
#影片评分
fileRating = re.compile(r"(.*?)")
#找到评价的人数
findJudge = re.compile(r"(d*)人评价")
#找到概识
findInq =re.compile(r"(.*?)")
#找到影片的相关内容
findBd = re.compile(r"

(.*?)

",re.S)

爬数据核心函数

def getData(baseurl):
  datalist=[]
  for i in range(0,10):#调用获取页面的函数10次
    url = baseurl + str(i*25)
    html = askURl(url)
  #逐一解析
    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
    for item in soup.find_all("div",class_="item"):
    #print(item)
      data=[]
      item = str(item)
 
      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
      data.append(link)
      titles =re.findall(findtitle,item)
      if(len(titles)==2):
        ctitle=titles[0].replace("xa0","")
        data.append(ctitle)#添加中文名
        otitle = titles[1].replace("xa0/xa0Perfume:","")
        data.append(otitle)#添加外国名
      else:
        data.append(titles[0])
        data.append(" ")#外国名字留空
 
      imgSrc = re.findall(findImg,item)[0]
      data.append(imgSrc)
 
      rating=re.findall(fileRating,item)[0]
      data.append(rating)
 
      judgenum = re.findall(findJudge,item)[0]
      data.append(judgenum)
 
      inq=re.findall(findInq,item)
      if len(inq) != 0:
        inq =inq[0].replace(".","")
        data.append(inq)
      else:
        data.append(" ")
      bd=re.findall(findBd,item)[0]
      bd=re.sub("(s+)?"," ",bd) #去掉
bd =re.sub("xa0"," ",bd) 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 return datalist

获取指定网页内容

def askURl(url):
 
  head = {
    "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) Apple"
    +"WebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 78.0.3904.108 Safari / 537.36"
  }
#告诉豆瓣我们是浏览器我们可以接受什么水平的内容
  request = urllib.request.Request(url,headers=head)
  html=""
  try:
    respOnse= urllib.request.urlopen(request)
    html = response.read().decode("utf-8")
    # print(html)
  except urllib.error.URLError as e:
    if hasattr(e,"code"):
      print(e.code)
    if hasattr(e,"reason"):
      print(e.reason)
  return html

将爬下来的数据保存到表格中

ef saveData(datalist,savepath):
  print("保存中。。。")
  book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) # 创建workbook对象
  sheet = book.add_sheet("douban",cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 cell_overwrite_ok表示直接覆盖
  col = ("电影详情链接","影片中文网","影片外国名","图片链接","评分","评价数","概况","相关信息")
  for i in range(0,8):
    sheet.write(0,i,col[i])
  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])
 
  book.save(savepath)

以上就是整个爬数据的整个程序,这仅仅是一个非常简单的爬取,如果想要爬更难的网页需要实时分析

整个程序代码

from bs4 import BeautifulSoup #网页解析,获取数据
import sys #正则表达式,进行文字匹配
import re
import urllib.request,urllib.error #指定url,获取网页数据
import xlwt #使用表格
import sqlite3
import lxml
 
def main():
  baseurl ="https://movie.douban.com/top250?start="
  datalist = getData(baseurl)
  savepath=("douban.xls")
  saveData(datalist,savepath)
#影片播放链接
findLink = re.compile(r"") #创建正则表达式对象,表示规则(字符串的模式)
#影片图片
findImg = re.compile(r"",re.S)#re.S取消换行符
#影片片面
findtitle= re.compile(r"(.*?)")
#影片评分
fileRating = re.compile(r"(.*?)")
#找到评价的人数
findJudge = re.compile(r"(d*)人评价")
#找到概识
findInq =re.compile(r"(.*?)")
#找到影片的相关内容
findBd = re.compile(r"

(.*?)

",re.S) def getData(baseurl): datalist=[] for i in range(0,10):#调用获取页面的函数10次 url = baseurl + str(i*25) html = askURl(url) #逐一解析 soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") for item in soup.find_all("div",class_="item"): #print(item) data=[] item = str(item) 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 data.append(link) titles =re.findall(findtitle,item) if(len(titles)==2): ctitle=titles[0].replace("xa0","") data.append(ctitle)#添加中文名 otitle = titles[1].replace("xa0/xa0Perfume:","") data.append(otitle)#添加外国名 else: data.append(titles[0]) data.append(" ")#外国名字留空 imgSrc = re.findall(findImg,item)[0] data.append(imgSrc) rating=re.findall(fileRating,item)[0] data.append(rating) judgenum = re.findall(findJudge,item)[0] data.append(judgenum) inq=re.findall(findInq,item) if len(inq) != 0: inq =inq[0].replace(".","") data.append(inq) else: data.append(" ") bd=re.findall(findBd,item)[0] bd=re.sub("(s+)?"," ",bd) #去掉
bd =re.sub("xa0"," ",bd) 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 return datalist #得到指定一个url的网页内容 def askURl(url): head = { "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) Apple" +"WebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 78.0.3904.108 Safari / 537.36" } #告诉豆瓣我们是浏览器我们可以接受什么水平的内容 request = urllib.request.Request(url,headers=head) html="" try: respOnse= urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") # print(html) except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e,"code"): print(e.code) if hasattr(e,"reason"): print(e.reason) return html def saveData(datalist,savepath): print("保存中。。。") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) # 创建workbook对象 sheet = book.add_sheet("douban",cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 cell_overwrite_ok表示直接覆盖 col = ("电影详情链接","影片中文网","影片外国名","图片链接","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) 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]) book.save(savepath) if __name__ == "__main__": main()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程笔记。

原文链接:https://www.cnblogs.com/yangxunkai/p/13832508.html


推荐阅读
  • 本文详细介绍如何使用Python进行配置文件的读写操作,涵盖常见的配置文件格式(如INI、JSON、TOML和YAML),并提供具体的代码示例。 ... [详细]
  • 根据最新发布的《互联网人才趋势报告》,尽管大量IT从业者已转向Python开发,但随着人工智能和大数据领域的迅猛发展,仍存在巨大的人才缺口。本文将详细介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序,并提供完整的代码示例。 ... [详细]
  • 本文将介绍如何编写一些有趣的VBScript脚本,这些脚本可以在朋友之间进行无害的恶作剧。通过简单的代码示例,帮助您了解VBScript的基本语法和功能。 ... [详细]
  • 深入理解Tornado模板系统
    本文详细介绍了Tornado框架中模板系统的使用方法。Tornado自带的轻量级、高效且灵活的模板语言位于tornado.template模块,支持嵌入Python代码片段,帮助开发者快速构建动态网页。 ... [详细]
  • 1.如何在运行状态查看源代码?查看函数的源代码,我们通常会使用IDE来完成。比如在PyCharm中,你可以Ctrl+鼠标点击进入函数的源代码。那如果没有IDE呢?当我们想使用一个函 ... [详细]
  • 使用 Azure Service Principal 和 Microsoft Graph API 获取 AAD 用户列表
    本文介绍了一段通用代码示例,该代码不仅能够操作 Azure Active Directory (AAD),还可以通过 Azure Service Principal 的授权访问和管理 Azure 订阅资源。Azure 的架构可以分为两个层级:AAD 和 Subscription。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何在C#中启动一个应用程序,并通过枚举窗口来获取其主窗口句柄。当使用Process类启动程序时,我们通常只能获得进程的句柄,而主窗口句柄可能为0。因此,我们需要使用API函数和回调机制来准确获取主窗口句柄。 ... [详细]
  • 本文探讨了如何在给定整数N的情况下,找到两个不同的整数a和b,使得它们的和最大,并且满足特定的数学条件。 ... [详细]
  • 从 .NET 转 Java 的自学之路:IO 流基础篇
    本文详细介绍了 Java 中的 IO 流,包括字节流和字符流的基本概念及其操作方式。探讨了如何处理不同类型的文件数据,并结合编码机制确保字符数据的正确读写。同时,文中还涵盖了装饰设计模式的应用,以及多种常见的 IO 操作实例。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何通过 Maven 依赖引入 SQLiteJDBC 和 HikariCP 包,从而在 Java 应用中高效地连接和操作 SQLite 数据库。文章提供了详细的代码示例,并解释了每个步骤的实现细节。 ... [详细]
  • 本文探讨了在UC浏览器中调用分享面板后,图片无法正常显示的问题,并提供了详细的解决方法和代码示例。 ... [详细]
  • PHP 过滤器详解
    本文深入探讨了 PHP 中的过滤器机制,包括常见的 $_SERVER 变量、filter_has_var() 函数、filter_id() 函数、filter_input() 函数及其数组形式、filter_list() 函数以及 filter_var() 和其数组形式。同时,详细介绍了各种过滤器的用途和用法。 ... [详细]
  • 本文探讨了在不使用服务器控件的情况下,如何通过多种方法获取并修改页面中的HTML元素值。除了常见的AJAX方式,还介绍了其他可行的技术方案。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了 Apache Jena 库中的 Txn.executeWrite 方法,通过多个实际代码示例展示了其在不同场景下的应用,帮助开发者更好地理解和使用该方法。 ... [详细]
  • 本文探讨了领域驱动设计(DDD)的核心概念、应用场景及其实现方式,详细介绍了其在企业级软件开发中的优势和挑战。通过对比事务脚本与领域模型,展示了DDD如何提升系统的可维护性和扩展性。 ... [详细]
author-avatar
粉红涩色
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有