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  • 豆瓣Top250电影爬取

    流程概述

    具体实现

    导入所需库

    from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析,获取数据
    import re  # 正则表达式,进行文字匹配
    import urllib.request, urllib.error  # 制定URL,获取网页数据
    import xlwt  # 进行excel操作
    import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作
    

    主函数

    def main():
        baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
        # 1.爬取网页
        datalist = getData(baseurl)
        savepath = "豆瓣电影Top250.xls"
        dbpath = "movie.db"
        # 3.保存数据
        #saveData(datalist,savepath)
        saveData2DB(datalist, dbpath)
    

    所需正则表达式

    # 影片详情链接的规则
    findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象,表示规则(字符串的模式)
    # 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>')
    # 影片评分
    findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
    # 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)
    
    

    得到指定URL网页内容

    # 得到指定一个URL的网页内容
    def askURL(url):
        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(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36",
            # "Host":"www.douban.com",
            # "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0",
            # "Accept-Language": "zh- CN, zh;q = 0.8, en - US;q = 0.5, en;q = 0.3",
            # "Accept - Encoding":"gzip, deflate","Connection":"keep - alive"
        }
        # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容)
    
        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
    

    爬取网页

    # 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)
            html = askURL(url)  # 保存获取到的网页源码
    
            # 2.逐一解析数据
            soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
            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)   #测试:查看电影item全部信息
                data = []  # 保存一部电影的所有信息
                item = str(item)
    
                # 影片详情的链接
                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
                data.append(link)  # 添加链接
    
                imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
                data.append(imgSrc)  # 添加图片
    
                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):
                    ctitle = titles[0]  # 添加中文名
                    data.append(ctitle)
                    otitle = titles[1].replace("/", "")  # 去掉无关的符号
                    data.append(otitle)  # 添加外国名
                else:
                    data.append(titles[0])
                    data.append(' ')  # 外国名字留空
    
                rating = re.findall(findRating, item)[0]
                data.append(rating)  # 添加评分
    
                judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
                data.append(judgeNum)  # 提加评价人数
    
                inq = re.findall(findInq, item)
                if len(inq) != 0:
                    inq = inq[0].replace("。", "")  # 去掉句号
                    data.append(inq)  # 添加概述
                else:
                    data.append(" ")  # 留空
    
                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
    
        return datalist
    

    保存数据

    .xl文件保存

    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
    

    数据库保存

    def saveData2DB(datalist, dbpath):
        init_db(dbpath)
        conn = sqlite3.connect(dbpath)
        cur = conn.cursor()
    
        for data in datalist:
            for index in range(len(data)):
                if index == 4 or index == 5:
                    continue
                data[index] = '"' + data[index] + '"'
            sql = '''
                    insert into movie250 (
                    info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info) 
                    values(%s)''' % ",".join(data)
            print(sql)
            cur.execute(sql)
            conn.commit()
        cur.close()
        conn.close()
    
    
    def init_db(dbpath):
        sql = '''
            create table movie250 
            (
            id integer primary key autoincrement,
            info_link text,
            pic_link text,
            cname varchar,
            ename varchar,
            score numeric ,
            rated numeric ,
            instroduction text,
            info text
            )
    
        '''  # 创建数据表
        conn = sqlite3.connect(dbpath)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()
        conn.close()
    

    运行主函数

    if __name__ == "__main__":  # 当程序执行时
        # 调用函数
        main()
        print("爬取完毕!")
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/thrseven/p/15171350.html
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