import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/chart' 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) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') for movie in soup.select('.pl2'): name = movie.a.text.strip() url = movie.a['href'] print(f'{name}：{url}')

这段代码的功能是爬取豆瓣电影排行榜的电影名称和链接，并将其打印出来。具体实现步骤是：

1. 导入requests和BeautifulSoup库。
2. 设置请求头headers，模拟浏览器发送请求。
3. 发送GET请求获取豆瓣电影排行榜页面的HTML源码，并使用BeautifulSoup库进行解析。
4. 使用CSS选择器（.pl2）获取所有电影的HTML元素，遍历元素列表。
5. 对于每个元素，使用CSS选择器获取电影名称和链接，并将其打印出来。

需要注意的是，此代码仅供学习和参考，不应用于商业用途或非法用途。爬取网站数据时应注意遵守相关法律法规和网站的使用规定。

相关问题

目标网站：https://movie.douban.com/； 从该网站中找到电影排名的链接； 仔细分析排名网站页面发生变更时的信息； 列出详细分析页面的步骤； 编写代码，模仿浏览器人为操作，获取电影的电影名、导演和演员、评分、排名及图片； 数据存储到films.csv或名为films的记事本中或名为films的数据库中，存储以下内容：电影名、导演和演员、评分、排名; 将电影图片获取后存储到films_pic文件夹中； 对存储数据进行检查处理，实现以电影名评价数及评分生成折线图的可视化操作。

好的，我来帮你分析页面步骤并提供代码实现：

1. 从目标网站中找到电影排名链接，发现排名页面为 https://movie.douban.com/chart 。

2. 对排名页面进行分析，可以发现电影信息都在class为“pl2”的div标签中，其中电影名在a标签中，导演和演员信息在p标签中，评分在span标签中，排名在em标签中。

3. 编写代码，模拟浏览器人为操作，获取电影的电影名、导演和演员、评分、排名及图片，并将数据存储到csv文件中以及将电影图片存储到指定文件夹中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
import os
import pandas as pd

# 请求排名页面
url = 'https://movie.douban.com/chart'
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)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取电影信息
movies_list = []
movies = soup.select('.pl2')
for movie in movies:
    # 获取电影名
    title = movie.select('a')[0].get_text().strip()
    # 获取导演和演员信息
    bd = movie.select('p')[0].get_text().strip()
    # 获取评分
    rating = movie.select('.rating_nums')[0].get_text().strip()
    # 获取排名
    rank = movie.select('.pl')[0].get_text().strip().replace('#', '')
    # 获取电影图片链接
    pic_url = movie.select('img')[0]['src']

    # 下载电影图片
    pic_name = title + '.jpg'
    folder = 'films_pic'
    if not os.path.exists(folder):
        os.mkdir(folder)
    try:
        urllib.request.urlretrieve(pic_url, os.path.join(folder, pic_name))
    except urllib.error.HTTPError:
        continue

    # 存储电影信息
    movie_info = [title, bd, rating, rank]
    movies_list.append(movie_info)

# 存储数据到csv文件中
df = pd.DataFrame(movies_list, columns=['电影名', '导演和演员', '评分', '排名'])
df.to_csv('films.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')

4. 对存储数据进行检查处理，实现以电影名评价数及评分生成折线图的可视化操作。

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件中的数据
df = pd.read_csv('films.csv')

# 对电影名评价数及评分进行可视化
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df['电影名'], df['评分'], label='评分')
ax.plot(df['电影名'], df['评价人数'], label='评价人数')
ax.legend()
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

这样，就实现了从目标网站获取电影排名信息，并将数据存储到csv文件中以及将电影图片存储到指定文件夹中，并且实现了可视化操作。

python 爬取，通过requests爬取豆瓣排行榜的电影名称数据

可以使用requests和BeautifulSoup库来实现这个功能。以下是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://movie.douban.com/chart"
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)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

movies = soup.select(".pl2 a")
for movie in movies:
    print(movie.text.strip())

首先，我们定义一个URL变量，指向豆瓣电影排行榜页面。然后，我们使用requests发送GET请求，获取页面的HTML内容。接下来，我们使用BeautifulSoup解析HTML内容，从中提取出电影名称。最后，我们使用for循环遍历所有电影，并打印出名称。