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

用jupyter爬去豆瓣top10的方法

好的，以下是使用jupyter notebook爬取豆瓣电影top10的方法：

1. 打开jupyter notebook，创建一个新的Python notebook。

2. 在第一个代码单元格中，导入必要的库，如requests和beautifulsoup4：

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup

3. 使用requests库发送GET请求来获取豆瓣电影top250页面的HTML内容：

   url = 'https://movie.douban.com/top250'
   response = requests.get(url)

4. 使用beautifulsoup4库解析HTML内容：

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

5. 从HTML内容中提取出前10部电影的名称和评分：

   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}')

6. 运行代码单元格并查看输出结果。

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。同时，为了防止被禁止访问网站，可以在请求头中加入一些信息，例如User-Agent等。

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)