python爬取豆瓣海报

时间: 2023-11-04 17:05:19 浏览: 37
要使用Python爬取豆瓣电影海报,你可以通过以下步骤实现: 1. 使用urllib库中的request模块发送请求并获取豆瓣电影网页的源代码。 2. 使用BeautifulSoup库解析源代码,以便查找需要的信息。可以使用find方法找到class为"list-wp"的div标签,它包含了电影海报的信息。 3. 提取所需的数据,例如电影海报的图片链接、电影名称等。 这是一个实现上述步骤的简单示例代码: ```python from bs4 import BeautifulSoup from urllib import request url = "https://movie.douban.com/" def get_html(): req = request.urlopen(url) return req.read().decode('utf-8') def get_movie_list(html): soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') movie_list = soup.find('div', 'list-wp') return movie_list if __name__ == "__main__": html = get_html() movie_list = get_movie_list(html) print(movie_list) ```
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python re模块爬取豆瓣250海报

以下是使用Python re模块爬取豆瓣250电影海报的代码: ```python import requests import re # 获取网页内容 url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url) content = response.text # 使用正则表达式匹配海报链接 pattern = re.compile(r'<img.*?src="(.*?)"', re.S) results = re.findall(pattern, content) # 下载海报 for i, result in enumerate(results): response = requests.get(result) with open(f'{i}.jpg', 'wb') as f: f.write(response.content) ``` 该代码首先使用requests模块获取豆瓣电影Top250的网页内容,然后使用正则表达式匹配出所有海报的链接,最后使用requests模块下载海报并保存到本地。

python如何爬取豆瓣_Python实战之如何爬取豆瓣电影?本文教你

如何使用 Python 爬取豆瓣电影网站的电影信息。 1. 确认目标 首先,我们需要确认我们要爬取的内容,例如,豆瓣电影上的电影名称、评分、导演、演员、电影海报等信息。 2. 分析网页 在爬取网站之前,我们需要分析目标网站的 HTML 结构,找到我们需要的信息所在的位置。可以使用 Chrome 浏览器的开发者工具,来查看网站的 HTML 结构。 3. 使用 requests 库获取网页内容 使用 Python 的 requests 库,向目标网站发送 HTTP 请求,获取网页内容。 4. 使用 Beautiful Soup 库解析网页内容 使用 Python 的 Beautiful Soup 库,解析获取到的网页内容,提取需要的电影信息。 5. 存储数据 将获取到的电影信息存储到本地,可以使用 Python 的 csv、json 等库进行存储。 以上就是使用 Python 爬取豆瓣电影的基本流程。需要注意的是,在爬取网站时,需要遵守网站的相关规定,不要过度频繁地访问网站,以免被封禁 IP。

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import requests import re # from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # import pandas as pd i = 1 lists = [0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250] title = [] year = [] country = [] score = [] number = [] for page in range(0, 226, 25): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page) + '&filter=' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} resp = requests.get(url=url, headers=headers) resp.encoding = "utf-8" pattern = re.compile( r'.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?.*?导演: (?P<director>.*?) .*?
.*?(?P<year>.*?) / (?P<country>.*?) .*?"v:average">(?P<score>.*?).*?(?P<number>.*?)人评价', re.S) pic_url = re.compile(r'< img width="100".*?src="(.*?)" class="">', re.S) pic_URl = pic_url.findall(resp.text) data2 = pattern.finditer(str(resp.text)) for url1 in pic_URl: file1 = open('films.pic\\' + str(i) + '.jpg', 'ab') Pic = requests.get(url1) file1.write(Pic.content) i = i + 1 file1.close() file2 = open('movie.text', 'a+', encoding='utf-8') for m in data2: if int(m['number']) / 100000 > 13: number.append(int(m['number']) / 100000) country.append(m['country']) year.append(m['year']) title.append(m['title']) score.append(m['score']) file2.write( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k') file2.write('\n') print( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k')

import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

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