python爬取豆瓣电影top250到mysql

时间: 2023-05-31 22:20:17 浏览: 116
### 回答1: 首先需要安装Python的爬虫库BeautifulSoup和MySQL的驱动库pymysql。然后编写Python爬虫代码,从豆瓣电影TOP250页面获取电影信息,并将数据存储到MySQL数据库中的相应表格中。具体实现过程还需根据自身实际情况和需求来调整。 ### 回答2: Python作为一种易学易用的编程语言,其强大的数据处理能力以及广泛的第三方库支持,使其成为web爬虫的优秀选择。在这里,我们将介绍如何使用Python和MySQL来爬取豆瓣电影top250并将其存储到MySQL数据中。 1. 网络请求 首先,我们需要使用Python发送HTTP请求从豆瓣网站获取信息。使用requests库可以轻松地发送HTTP请求,并从返回的HTML响应中提取我们需要的信息。利用BeautifulSoup库可以将HTML响应解析成可操作的结构化文档,并方便地提取我们需要的数据。 2. 数据清洗 获取电影信息后,我们需要对其进行必要的清洗并映射到数据库中。为此,我们需要使用Python中的pandas库进行数据清洗和处理。在此之前,我们需要使用正则表达式进行文本匹配,并使用多种方法解析、转换和合并数据。在此过程中,我们还可以进行额外操作来增强数据质量,例如去除重复项和处理空值等。 3. 数据库编程 完成数据清洗后,我们需要将结果存储到MySQL数据库中。在Python中,许多数据存储接口和数据库适配器可供使用。我们可以使用pymysql库来连接MySQL数据库,并使用DML和DDL语句来操作数据。在向数据库中插入数据之前,我们还需要创建数据表并确保数据的类型和长度符合要求。 4. 周期性任务 如果我们希望定期执行本地爬虫任务来维护数据更新,那么我们可以使用Python的定时任务调度库进行计划任务。例如,我们可以使用crontab定时任务工具来配置任务周期,然后使用Python编写脚本执行任务。 综上所述,Python爬取豆瓣电影top250到MySQL需要以下工具和步骤:requests、BeautifulSoup、pandas、pymysql、crontab。具体步骤包括网络请求、数据清洗、数据库编程和周期性任务。 ### 回答3: 首先,需要了解Python爬虫的基础知识,了解相关的爬虫库和工具。常用的爬虫库有requests、BeautifulSoup、lxml、re等,工具有Scrapy等。 然后,需要了解豆瓣电影top250的网页结构和数据存储方式。可以通过浏览器开发者工具查看网页结构,并分析网页源代码来获取需要爬取的数据。 接着,需要安装并配置好MySQL数据库,Python中可以使用pymysql库进行数据库连接和操作。需要创建一个表来存储爬取到的数据,并设计表结构。 在编写代码时,需要使用requests库发送HTTP请求获取网页源代码,使用BeautifulSoup库进行网页解析和数据提取,使用pymysql库连接数据库并将数据写入数据库表中。 总体思路如下: 1.使用requests库发送HTTP请求获取豆瓣电影top250页面的源代码; 2.使用BeautifulSoup库解析网页源代码,并获取电影名称、评分、评论数等相关信息; 3.使用pymysql库连接数据库,并创建一个表来存储所需信息; 4.将所需信息以适当的格式写入数据库表中。 需要注意的是,在执行爬虫时,需要遵守网站的爬虫规则,不要过度爬取或者频率过高,避免对网站造成不必要的负担。 综上所述,Python爬取豆瓣电影top250到MySQL的过程需要先了解爬虫基础知识、网页结构和数据存储方式,然后使用适当的库和工具进行操作。编写代码时要注意规范,不要违反网站规则。

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解释代码,说明爬虫实现过程:# -- coding:utf8 -- import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup def get_movies(start): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start lists = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"} html = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser") items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li") for i in items: movie = {} movie["rank"] = i.find("em").text movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href") movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'(.*?)',re.S),str(i))[0].replace("...
","").replace("\n ","") movie["name"] = i.find("span", "title").text movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else "" lists.append(movie) return lists if name == "main": db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies") createTab = """CREATE TABLE movies( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20) NOT NULL, link VARCHAR(50) NOT NULL, score VARCHAR(4) NOT NULL, descr VARCHAR(50), directer VARCHAR(100), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP )""" cursor.execute(createTab) #采集到的数据循环插入数据中 start = 0 while (start < 250): lists = get_movies(start) for i in lists: sql = "INSERT INTO movies(name,link,score,descr,directer) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)" try: cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"])) db.commit() print(i["name"]+"...成功插入到数据库中") except: db.rollback() start += 25 db.close() cursor = db.cursor() conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan', charset='utf8mb4') cursor = conn.cursor() #输出评分top10 sql = "select * from movies limit 10" db = pd.read_sql(sql, conn) df = db.sort_values(by="score", ascending=False) print(df[['name', 'score']])

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