用jupyter爬去豆瓣top10

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要安装requests和beautifulsoup4库。你可以在jupyter notebook中使用以下命令进行安装：

!pip install requests beautifulsoup4

然后，你可以使用以下代码来爬取豆瓣电影top10的信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')
for movie in movie_list[:10]:
    title = movie.find('span', class_='title').text
    rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
    print(f'{title} {rating}')

这段代码将输出豆瓣电影top10的电影名称和评分。请注意，爬取网站的信息可能会受到网站的反爬虫机制的限制，所以请遵守网站的爬虫规则。

相关问题

jupyter爬虫获取豆瓣评论

在Jupyter中进行爬虫获取豆瓣评论的步骤如下：

1. 导入所需的库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

2. 发送HTTP请求获取网页内容：

url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?status=P'
response = requests.get(url)

3. 使用BeautifulSoup解析网页内容：

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

4. 找到评论所在的HTML元素，并提取评论内容：

comments = soup.find_all('span', class_='short')
for comment in comments:
    print(comment.text)

完整的代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?status=P'
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

comments = soup.find_all('span', class_='short')
for comment in comments:
    print(comment.text)

使用python爬虫获取豆瓣top10

好的，以下是获取豆瓣电影Top10的Python爬虫代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

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'}

r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')

movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')

for movie in movie_list:
    title = movie.find('span', class_='title').text
    rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
    print(title, rating)

代码解析：

1. 首先，我们需要导入requests库和BeautifulSoup库

2. 然后，我们定义了目标URL和请求头headers

3. 接着，我们发送了一个GET请求，并使用BeautifulSoup解析了返回的HTML页面

4. 我们使用find方法找到了包含电影列表的ol标签，并从中提取了每个电影的li标签

5. 最后，我们循环遍历了每个电影，并使用find方法从中提取了电影的标题和评分，并将它们输出到控制台上。

希望对你有所帮助！