python爬取豆瓣影评 csdn

Python爬取豆瓣影评可以使用requests和beautifulsoup库来实现。首先，我们需要使用requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML代码。然后，使用beautifulsoup库解析HTML代码，提取需要的信息。

下面是一个简单的Python代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义要爬取的网址
url = 'https://www.douban.com'

# 发送GET请求，获取网页的HTML代码
response = requests.get(url)

# 使用beautifulsoup解析HTML代码
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 提取影评信息
reviews = soup.find_all(class_='review')

# 打印影评内容
for review in reviews:
    print(review.text)

在上面的代码中，首先使用requests库发送GET请求，获取豆瓣首页的HTML代码。然后，使用beautifulsoup库解析HTML代码，提取class属性为"review"的元素，即影评信息。最后，使用for循环遍历影评信息，并打印出来。

以上只是一个简单的示例，具体的爬取方法还需要根据具体的网页结构和需求进行调整。另外，请注意，爬取网页数据需要遵守相关法律法规和网站的使用规则，不得用于非法用途。

相关问题

python爬取豆瓣top250

要使用Python爬取豆瓣电影Top250，你可以按照以下步骤进行操作。

1. 导入相关库：你需要导入requests库来发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库来解析HTML内容。中提供的文档。希望这些步骤和方法能帮助你成功爬取豆瓣电影Top250的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Python-爬虫实战01】top250获取](https://blog.csdn.net/mingfeng4923/article/details/131105440)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python爬取豆瓣电影top250](https://blog.csdn.net/weixin_45624304/article/details/105476627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python爬取豆瓣小组讨论

要使用Python爬取豆瓣小组讨论，可以使用scrapy框架和相关的代码。一个实际的Python项目可以通过爬取豆瓣小组的讨论列表并保存相关信息到MongoDB数据库，同时下载图片到本地来学习如何使用scrapy爬取网络上的信息。

下面是一个示例代码，可以爬取豆瓣租房小组的1000条讨论列表，并筛选出包含特定关键词的条目。假设将以下代码保存在spider.py文件中：

import scrapy

class DiscussionSpider(scrapy.Spider):
    name = 'discussion_spider'
    
    def __init__(self, username, password, start, limit, *args, **kwargs):
        super(DiscussionSpider, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.username = username
        self.password = password
        self.start = start
        self.limit = limit
    
    def start_requests(self):
        # 登录豆瓣
        login_url = 'https://accounts.douban.com/login'
        yield scrapy.FormRequest(
            login_url,
            formdata={'username': self.username, 'password': self.password},
            callback=self.parse_discussion_list
        )
    
    def parse_discussion_list(self, response):
        # 在这里解析讨论列表页面，并筛选含有关键词的条目
        discussion_list = response.xpath('//div[@class="discussion-item"]')
        for discussion in discussion_list:
            title = discussion.xpath('.//h3/text()').get()
            content = discussion.xpath('.//p/text()').get()
            keyword = '关键词' # 替换成你要筛选的关键词
            if keyword in content:
                yield {
                    'title': title,
                    'content': content
                }
    
    def parse(self, response):
        pass

# 运行爬虫
if __name__ == "__main__":
    import sys
    from scrapy.crawler import CrawlerProcess
    
    username = sys.argv<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [Python爬取豆瓣小组内的图片源码.zip](https://download.csdn.net/download/weixin_47367099/85291425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [使用selenium+requests爬取豆瓣小组讨论列表](https://blog.csdn.net/weixin_29305313/article/details/112051860)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]