解释这个代码:def get_movies(start): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start lists = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36"} html = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser") items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li") for i in items: movie = {} movie["rank"] = i.find("em").text movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href") movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S),str(i))[0].replace("...<br/>","").replace("\n ","") movie["name"] = i.find("span", "title").text movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else "" lists.append(movie) return lists

时间: 2023-07-19 11:51:08 浏览: 42
这是一个用于从豆瓣电影top250中获取电影信息的Python函数。函数接受一个参数 start,用于指定从哪个电影开始获取信息。函数首先根据 start 构建请求url,然后使用 requests 库发送请求获取网页内容。接着使用 BeautifulSoup 库解析网页内容,从中提取出电影信息。 具体来说,函数会先从网页内容中找到 class 为“grid_view”的 ol 标签,然后遍历其中的每个 li 标签。对于每个 li 标签,函数会解析出电影的排名、链接、导演、名称、评分和简介,并将这些信息存储到一个字典中,最后将这个字典添加到一个列表中。最后,函数返回所有电影的信息列表。
相关问题

生成爬虫代码 用python 网址https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 爬取电影图片保存到文件夹 爬取电影名、导演、演员、评分、评分人数保存到txt文件

以下是生成爬虫代码的步骤: 1. 安装 requests、beautifulsoup4 和 os 库,可以使用 pip 工具进行安装。 2. 创建一个 Python 文件,命名为 "douban_spider.py"。 3. 导入 requests、beautifulsoup4 和 os 库: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os ``` 4. 定义一个函数,用于爬取电影信息和图片,并保存到本地: ```python def spider(start): url = f'https://movie.douban.com/top250?start={start}&filter=' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = soup.find_all('div', class_='item') for item in items: # 获取电影信息 name = item.find('span', class_='title').text director = item.find('div', class_='bd').find_all('p')[0].text.split(':')[1].split('\n')[0].strip() actors = item.find('div', class_='bd').find_all('p')[0].text.split(':')[2].strip().split('\xa0\xa0\xa0') rating = item.find('span', class_='rating_num').text rating_num = item.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3] # 保存电影信息到文本文件 with open('movies.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(f'电影名:{name}\n导演:{director}\n演员:{actors}\n评分:{rating}\n评分人数:{rating_num}\n\n') # 下载电影图片并保存到本地 img_url = item.find('img')['src'] img_response = requests.get(img_url) with open(os.path.join('movies', f'{name}.jpg'), 'wb') as f: f.write(img_response.content) ``` 5. 创建一个名为 "movies" 的文件夹,用于保存电影图片。 ```python if not os.path.exists('movies'): os.mkdir('movies') ``` 6. 调用函数,爬取前 250 部电影的信息和图片,并保存到本地: ```python for i in range(0, 250, 25): spider(i) ``` 以上就是生成爬虫代码的步骤,可以将上述代码保存到 "douban_spider.py" 文件中,并在命令行中运行该文件即可。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def get_top250_movies(): url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} movie_info_list = [] for i in range(0, 250, 25): params = {'start': str(i)} res = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') movie_list = soup.find_all('div', class_='info') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n') director = info[0][4:] actors = info[1][3:] year = info[1][-5:-1] rating = movie.find('span', class_='rating_num').text comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3] movie_info_list.append([title, director, actors, year, rating, comment_num]) return movie_info_list def save_to_csv(movie_info_list): with open('movie_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['电影名称', '导演', '演员', '上映年份', '评分', '评论数']) for movie_info in movie_info_list: writer.writerow(movie_info) if __name__ == '__main__': movie_info_list = get_top250_movies() save_to_csv(movie_info_list) print('电影信息保存成功!')将此代码运行成功后保存的六个信息分别单独成一列

可以在save_to_csv函数中将每个信息分别写入csv文件中的一列,修改后代码如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def get_top250_movies(): url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } movie_info_list = [] for i in range(0, 250, 25): params = {'start': str(i)} res = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') movie_list = soup.find_all('div', class_='info') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n') director = info[0][4:] actors = info[1][3:] year = info[1][-5:-1] rating = movie.find('span', class_='rating_num').text comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3] movie_info_list.append([title, director, actors, year, rating, comment_num]) return movie_info_list def save_to_csv(movie_info_list): with open('movie_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['电影名称', '导演', '演员', '上映年份', '评分', '评论数']) for movie_info in movie_info_list: writer.writerow(movie_info) # 将每个信息分别写入csv文件中的一列 with open('movie_info.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8-sig') as f_read: with open('movie_info_new.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f_write: reader = csv.reader(f_read) writer = csv.writer(f_write) for row in reader: for i in range(len(row)): writer.writerow([row[i]]) # 删除原文件 import os os.remove('movie_info.csv') # 重命名新文件 os.rename('movie_info_new.csv', 'movie_info.csv') if __name__ == '__main__': movie_info_list = get_top250_movies() save_to_csv(movie_info_list) print('电影信息保存成功!') ``` 运行修改后的代码,会在同级目录下生成一个名为'movie_info.csv'的文件,其中每个信息分别单独成一列。

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import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

import requests from lxml import etree import time import random import json class DoubanSpider: def __init__(self): # 基准url self.url = "https://movie.douban.com/top250?start={}" # 请求头 self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36'} def get_html(self, url): # 发送请求,得到响应对象 resp = requests.get(url=url, headers=self.headers) # 返回响应字符串 return resp.content.____(1)____ def parse_page(self, html): # 得到XPath解析对象 p = ____(2)____ # 获取li节点列表 li_list = p.____(3)____('//ol[@class="grid_view"]/li') # 初始化一个空列表 movies_lst = [] # 遍历li节点 for li in li_list: # 创建一个空字典 item = {} # 电影名 item['name'] = li.xpath('.//span[@class="title"]/text()')____(4)____.strip() # 评分 item['score'] = li.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()')____(4)____.strip() # 评论数 item['comment_num'] = li.xpath('.//div[@class="star"]/span[4]/text()')____(4)____.strip() print(item) # 将每一部电影追加到列表中 movies_lst.____(5)____(item) return movies_lst def run(self): # 定义一个空列表 movies = [] for page in range(10): # 拼接每一页的url url = self.url.____(6)____(page * 25) # 向url发送请求获取响应内容 html = self.get_html(url) # 得到每一页的电影列表 movie_lst = self.parse_page(html) # 将电影列表加入movies中 movies.____(7)____(movie_lst) # 随机休眠1-2秒 time.____(8)____(random.randint(1, 2)) # 以写模式打开douban.json,编码方式为utf-8 with open('douban.json', __(9)__, encoding='utf-8') as f: # 将电影写入json文件中 json.__(10)_(movies, f, ensure_ascii=False, indent=2) if __name__ == "__main__": # 创建spider对象 spider = DoubanSpider() # 调用对象的run方法 spider.run()

解释代码,说明爬虫实现过程:# -- coding:utf8 -- import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup def get_movies(start): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start lists = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"} html = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser") items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li") for i in items: movie = {} movie["rank"] = i.find("em").text movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href") movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'(.*?)',re.S),str(i))[0].replace("...
","").replace("\n ","") movie["name"] = i.find("span", "title").text movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else "" lists.append(movie) return lists if name == "main": db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies") createTab = """CREATE TABLE movies( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20) NOT NULL, link VARCHAR(50) NOT NULL, score VARCHAR(4) NOT NULL, descr VARCHAR(50), directer VARCHAR(100), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP )""" cursor.execute(createTab) #采集到的数据循环插入数据中 start = 0 while (start < 250): lists = get_movies(start) for i in lists: sql = "INSERT INTO movies(name,link,score,descr,directer) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)" try: cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"])) db.commit() print(i["name"]+"...成功插入到数据库中") except: db.rollback() start += 25 db.close() cursor = db.cursor() conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan', charset='utf8mb4') cursor = conn.cursor() #输出评分top10 sql = "select * from movies limit 10" db = pd.read_sql(sql, conn) df = db.sort_values(by="score", ascending=False) print(df[['name', 'score']])

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