import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://movie.douban.com/top250" response = re

时间: 2024-11-04 20:13:40 浏览: 18
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5分钟使用Python爬取豆瓣TOP250电影榜.

您提供的代码片段是在Python中使用requests库获取网页内容，并结合BeautifulSoup库解析HTML文档。`import requests`导入了HTTP请求处理模块，用于发送GET请求到指定URL；`from bs4 import BeautifulSoup`导入了BeautifulSoup库，它是一个强大的HTML和XML解析器，可以帮助我们从HTML文件中提取数据。 这里的`url = "https://movie.douban.com/top250"`指定了要抓取的豆瓣电影Top250页面地址。然后通过`response = requests.get(url)`发起GET请求并获取服务器返回的数据（通常是HTML文本）。 接下来，会使用BeautifulSoup对响应内容进行解析，例如，可以使用`.soup`属性创建一个BeautifulSoup对象，然后通过各种方法（如`.find_all()`、`.select()`等）查找特定的HTML元素，并提取出所需的信息，比如电影标题、评分等。 ```python soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = soup.select('div.item') # 获取所有电影信息的div元素 for movie in movies: title = movie.h3.a.text # 提取电影标题 rating = movie.find('span', class_='rating_num').text # 提取评分 print(f"电影标题：{title}, 评分：{rating}") ```
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使用Python的Requests库和Beautiful Soup库来爬取豆瓣电影Top250的数据

url = 'https://movie.douban.com/top250' # 豆瓣电影Top250的URL response = requests.get(url) 这里的response对象包含了服务器返回的所有信息，包括状态码、头部信息以及HTML内容。 3. 解析HTML内容： ...
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python爬虫案例举例与代码解读.docx

base_url = 'https://movie.douban.com/top250' for i in range(0, 250, 25): # 豆瓣电影 Top250 分 10 页，每页 25 部 url = f'{base_url}?start={i}' get_movie_list(url) if __name__ == '__main__': main...

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}')

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...

爬虫问题： （1）利用以下代码段获取指定url链接对应网页源代码 url='https://movie.douban.com/top250' importrequests strs=requests.

url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送GET请求 response = requests.get(url) # 检查请求是否成功，状态码为200表示成功 if response.status_code == 200: # 使用BeautifulSoup解析响应内容为HTML对象 ...

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'} movies = [] for page in range(0, 250, 25): params = {'start': page, 'filter': ''} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.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 movies.append((title, rating)) for movie in movies: print(movie[0], movie[1])增加爬取导演，演员和上映时间还有电源类型

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'} movies = [] for ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?sort=new_score&status=P" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") comments = [] for comment in soup.select(".comment-item"): content = comment.select_one(".comment-content").get_text().strip() # 评论内容 author = comment.select_one(".comment-info a").get_text().strip() # 发布人 likes = comment.select_one(".votes").get_text().strip() # 点赞数 time = comment.select_one(".comment-time").get_text().strip() # 时间 location = comment.select_one(".comment-info").contents[-1].strip() # 地点 comments.append({ "content": content, "author": author, "likes": likes, "time": time, "location": location }) print(comments)，设置请求头

from bs4 import BeautifulSoup url = "https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?sort=new_score&status=P" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537....

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?sort=new_score&status=P" 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") comments = [] for comment in soup.select(".comment-item"): content = comment.select_one(".comment-content").get_text().strip() # 评论内容 author = comment.select_one(".comment-info a").get_text().strip() # 发布人 likes = comment.select_one(".votes").get_text().strip() # 点赞数 time = comment.select_one(".comment-time").get_text().strip() # 时间 location = comment.select_one(".comment-info").contents[-1].strip() # 地点 comments.append({ "content": content, "author": author, "likes": likes, "time": time, "location": location }) print(comments)，这段代码，我要输出的格式好看一点

from bs4 import BeautifulSoup from pprint import pprint url = "https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?sort=new_score&status=P" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; ...

爬虫爬取网址：https://movie.douban.com/top250中同一部电影的所有名称

url = "https://movie.douban.com/top250" response = requests.get(url) 3. 解析HTML并找到电影名称： python soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = soup.select('.title') # 假设...

import requests from bs4 import BeautifulSoup from pprint import pprint url = "https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?sort=new_score&status=P" 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") comments = [] for comment in soup.select(".comment-item"): content = comment.select_one(".comment-content").get_text().strip() author = comment.select_one(".comment-info a").get_text().strip() likes = comment.select_one(".votes").get_text().strip() time = comment.select_one(".comment-time").get_text().strip() location = comment.select_one(".comment-location").contents[-1].strip() comments.append({ "content": content, "author": author, "likes": likes, "time": time, "location": location }) pprint(comments)，我要爬取前五页的数据

from bs4 import BeautifulSoup from pprint import pprint for page in range(5): url = "https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?start={}&limit=20&sort=new_score&status=P".format(page*20) ...

例题 1：爬取豆瓣电影Top250的电影标题和评分目标：从豆瓣电影Top250页面爬取电影标题和评分。网址：https://movie.douban.com/top250使用requests和lxml

url = "https://movie.douban.com/top250" html = get_html(url) if html is not None: data = parse_top250(html) for movie in data: print(f"电影标题: {movie[0]}, 评分: {movie[1]}")

import requests from bs4 import BeautifulSoup import threading headers = {"User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) ' 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)' 'Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'} # 定义下载函数 def download(url): response = requests.get(url, headers=headers).text soup = BeautifulSoup(response, features='lxml') src = soup.find_all('img') imagesrc = soup.find_all('img', width="100") for s in imagesrc: with open("{}.jpg".format(s.get('alt')), 'wb') as file: image = requests.get(s.get('src')).content file.write(image) print("正在下载" + s.get('alt') + '.jpg') # 开10个线程下载 threads = [] for x in range(10): url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(x * 25) thread = threading.Thread(target=download, args=(url,)) threads.append(thread) thread.start() # 等待所有线程结束 for thread in threads: thread.join()加个显示运行时间的代码

url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(x * 25) thread = threading.Thread(target=download, args=(url,), name="Thread-{}".format(x+1)) threads.append(thread) thread.start() ...

实训项目 目标：爬取豆瓣前250部电影推荐语并保存为excel文件 网址：https://movie.douban.com/top250运行代码

url = "https://movie.douban.com/top250" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 3. **提取数据**：遍历解析后的网页结构，提取每个电影的推荐语和标题等信息。这...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 获取网页数据 url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url) # 解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = soup.find_all('div', class_='item') # 整理数据为 DataFrame data = [] for item in items: title = item.find('span', class_='title').text rating = item.find('span', class_='rating_num').text quote = item.find('span', class_='inq').text if item.find('span', class_='inq') else '' data.append([title, rating, quote]) df = pd.DataFrame(data, columns=['电影名称', '评分', '短评']) # 保存为 Excel 文件 df.to_excel('douban_top250.xlsx', index=False)我应该如何在python中运行呢

您可以在本地安装 Python 环境，并使用文本编辑器（如 VS Code、Sublime Text 等）打开一个新...如果您的 Python 环境配置正确，代码就会被执行，并且会在当前目录下生成一个名为 douban_top250.xlsx 的 Excel 文件。

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/subject/30228394/' header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)\ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} response = requests.get(url=url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') tv_infor = {} # 1.获取电视剧名称 name = soup.find(property="v:itemreviewed").string # 根据属性property="v: "查找 tv_infor['name'] = name # 将电影名称加到字典tv_infor中 # 2.获取导演 director = soup.find(rel="v: directedBy").string # 根据属性re1="v:directedBy“查找 tv_infor['director'] = director # 3.获取编剧 soup_list = soup. findAll(class_="attrs")[1].findAll('a') writers = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['writers'] = writers # 4.获取演员 soup_list = soup. findAll(rel="v:starring") actors = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['actors'] = actors # 5.获取类型 soup_list = soup. findAll(property="v: genre") tv_type = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['type'] = tv_type # 6.首播时间 release_date = soup.find(property="v: initialReleaseDate").string tv_infor['release_date'] = release_date # 7.豆瓣评分 rating = soup.find(property="v: average").string tv_infor['rating'] = rating # 8.参评人数 votes = soup.find(property="v: votes").string tv_infor['votes'] = votes print("电视剧《觉醒年代》相关信息如下：") for key, value in tv_infor.items(): print(key, ":", value)

1. 引入requests和BeautifulSoup模块，并定义目标url和请求头。 2. 发送请求获取响应，并使用BeautifulSoup解析响应的html文本。 3. 根据html结构和标签属性，使用find()和findAll()方法来定位需要的信息。 4. 将...

实训项目 目标：爬取豆瓣前250部电影推荐语并保存为excel文件 网址：https://movie.douban.com/top250全部运行代码

url = "https://movie.douban.com/top250" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') recommendations = soup.select('.title') # 假设推荐语在'.title'类的元素中 4. **数据...

豆瓣电影前25名电影名字信息获取 豆瓣电影前25名电影名字信息获取 确定目标网页 url 地址：https://movie.douban.com/top250?format=text 要求： 输出 序号 电影名称（如图所示） 并将其按照格式保存到本地txt文档当中

url = "https://movie.douban.com/top250?format=text" # 发送GET请求 response = requests.get(url) # 解析HTML soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 找到包含电影名称的元素，通常是在表格里 table ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup from pprint import pprint for page in range(5): url = "https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?start={}&limit=20&sort=new_score&status=P".format(page*20) 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") comments = [] for comment in soup.select(".comment-item"): content = comment.select_one(".comment-content").get_text().strip() author = comment.select_one(".comment-info a").get_text().strip() likes = comment.select_one(".votes").get_text().strip() time = comment.select_one(".comment-time").get_text().strip() location = comment.select_one(".comment-location").contents[-1].strip() comments.append({ "content": content, "author": author, "likes": likes, "time": time, "location": location }) print("第{}页的数据：".format(page+1)) pprint(comments)，我要将数据存入mysql

import mysql.connector cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='database_name') 3. 创建数据表 在将数据存储到MySQL数据库之前，您需要先创建...
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