给这段爬虫代码加上注释try: #requests库向指定的网址(joburl)发送HTTP请求,获取该网页的内容,并将返回的结果保存在resp中 resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)
时间: 2023-06-20 21:04:28 浏览: 101
py代码-爬取天气icon
为了方便理解,本文将每行代码用「#」注释掉并解释其作用。
```
try:
import requests # 导入 requests 模块
from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 模块
import pandas as pd # 导入 pandas 模块
import time # 导入 time 模块
except:
print('请确认已安装好对应模块。') # 如果以上模块导入失败,输出提示信息。
```
本段代码为异常捕获语句。首先,先尝试导入 requests、BeautifulSoup、pandas、time 模块;如果导入失败,则输出提示信息。
```
url = "https://movie.douban.com/top250" # 要爬取的网站
movie_name_list = [] # 存储电影名称的空列表
result = pd.DataFrame() # 创建空的 pandas 数据框
for i in range(10):
url_page = url +"?start="+ str(i * 25) + "&filter=" # 拼接翻页后的网址
response = requests.get(url_page) # 发送 GET 请求并获取响应
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 用 BeautifulSoup 解析响应得到 HTML 结构
movie_list_soup = soup.find('ol', attrs={'class': 'grid_view'}) # 从 HTML 结构中解析出包含电影信息的部分
movie_list = movie_list_soup.find_all('li') # 解析出每一部电影的标签
for movie in movie_list:
name = movie.find('span', attrs={'class': 'title'}).get_text() # 解析出电影名
movie_name_list.append(name) # 将每部电影名称添加到列表中
time.sleep(3) # 等待3秒后重新爬取下一页
result['电影名称'] = movie_name_list # 将电影名称列表转为 pandas 数据框的列
result.to_csv('douban_top250.csv', encoding='utf_8_sig') # 将结果输出为 csv 文件
```
这是爬虫的主要代码段。首先,定义要爬取的网站,并创建空的列表和 pandas 数据框。然后,在循环中逐页爬取电影名称,并将名称添加到列表中。为了防止网站反爬虫策略,每爬取完一页后休眠3秒。最后将电影名称列表转为 pandas 数据框的列,并将结果输出到 csv 文件中。
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