jupyter豆瓣电影top250爬虫

豆瓣电影Top250爬虫是一种利用Python编程语言和Jupyter Notebook编写的程序，可以爬取豆瓣电影Top250网页中的电影信息，包括电影名称、导演、演员、上映时间、评分等，并将这些信息保存到CSV文件中。具体实现过程包括爬取网页、解析网页、提取数据和保存数据等步骤。在Jupyter Notebook中，可以通过Python的requests、BeautifulSoup和pandas等库来实现这些功能。

相关问题

使用jupyter爬取豆瓣电影TOP100电影信息

在Jupyter Notebook中爬取豆瓣电影Top 100的信息通常涉及以下几个步骤：

1. **导入所需库**：
需要使用`requests`库来发送HTTP请求，`BeautifulSoup`库来解析HTML内容，以及`pandas`库来存储和处理数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. **获取网页源码**：
使用`requests.get`函数向豆瓣电影Top 100页面发送GET请求。但由于这个信息不是直接通过API获取，而是网站静态展示，我们需要访问豆瓣电影的URL（如`https://movie.douban.com/top250`），然后解析HTML获取数据。

3. **HTML解析**：
用BeautifulSoup解析返回的HTML文档，找到包含电影信息的部分。这可能涉及到选择特定CSS类名或ID来定位元素。

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

4. **提取信息**：
找到每个电影条目的标题、评分、导演、演员等信息，并添加到一个列表或字典中。这可能需要遍历HTML结构，查找特定标签内的文本。

5. **转换为DataFrame**：
使用pandas将提取的数据结构化，创建一个DataFrame，方便后续分析和可视化。

movies_data = []
for movie in soup.find_all('div', class_='hd'):
    title = movie.h3.a.text
    rating = movie.strong.text
    director = None  # 根据页面结构查找导演信息
    actors = None  # 同样查找演员信息
    movies_data.append({
        'title': title,
        'rating': rating,
        'director': director,
        'actors': actors
    })

top_movies = pd.DataFrame(movies_data[:100])

6. **保存结果**：
最后，可以将DataFrame保存为CSV文件或直接显示在Notebook中。

top_movies.to_csv('douban_top_100_movies.csv', index=False)
top_movies.head()  # 显示前几行数据

注意：爬取网站数据时，请遵守网站的robots.txt规则，并尊重版权，可能需要设置用户代理以避免被识别为爬虫。

jupyter爬虫豆瓣电影代码

Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，常用于数据分析和机器学习。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Python配合`pandas`、`requests`和`BeautifulSoup`库，在Jupyter Notebook中爬取豆瓣电影Top250的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送GET请求
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'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
divs = soup.find_all('div', class_='hd')  # 找到电影标题所在的div

# 创建空列表存储数据
movies_data = []

# 遍历每个电影
for div in divs:
    title = div.a['title']  # 获取电影名称
    rank = div.find('span', class_='rating_num').text  # 获取评分
    movies_data.append({'title': title, 'rank': rank})

# 将数据转换成DataFrame
df_movies = pd.DataFrame(movies_data)
df_movies.head()  # 显示前几行结果

# 可能还需进一步处理数据，例如下载图片或保存到CSV文件

注意：此代码仅供参考，实际操作时可能会遇到豆瓣的反爬策略，如JavaScript渲染、验证码等。此外，频繁抓取可能导致IP受限，因此务必遵守豆瓣的使用政策。