使用urllib、bs4、re、pymysql来爬取豆瓣250的列表页面信息

好的，这是一个技术问题，我可以回答。您可以使用Python的urllib、bs4、re和pymysql库来爬取豆瓣250的列表页面信息。使用urllib库发送http请求获取页面信息，然后使用bs4库对页面进行解析，使用re库进行数据的提取和清洗，最后使用pymysql库将数据存储到MySQL数据库中。

相关问题

使用urllib、bs4、re、pymysql来爬取豆瓣250的列表页面信息的相关代码

以下是使用urllib、bs4、re、pymysql来爬取豆瓣250的列表页面信息的代码示例：

import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql

# 连接数据库
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='test', charset='utf8')

# 获取页面HTML代码
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'}
req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(req)
html = response.read().decode('utf-8')

# 使用BeautifulSoup解析HTML代码
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')

# 遍历电影列表，获取电影信息并保存到数据库
for movie in movie_list:
    # 获取电影排名、电影名称、电影评分、电影链接
    rank = movie.find('em').get_text()
    title = movie.find('span', class_='title').get_text()
    rating = movie.find('span', class_='rating_num').get_text()
    link = movie.find('a')['href']
    
    # 使用正则表达式获取电影年份、电影类型等信息
    info = movie.find('p', class_='').get_text()
    year = re.findall('\d{4}', info)[0]
    types = re.findall('\s/\s(.*)', info)[0]
    
    # 插入数据到数据库
    cursor = db.cursor()
    sql = "INSERT INTO movies(rank, title, rating, link, year, types) VALUES('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s')" % (rank, title, rating, link, year, types)
    cursor.execute(sql)
    db.commit()

# 关闭数据库连接
db.close()

希望能对您有所帮助！

使用urllib爬取豆瓣读书页面内容

使用Python的`urllib`库爬取豆瓣读书页面的内容通常涉及以下几个步骤：

1. 导入必要的模块：首先需要导入`urllib.request`模块，它包含了用于打开URL并获取网页内容的函数。

import urllib.request

2. 获取网页请求：使用`urllib.request.urlopen()`函数发送HTTP GET请求到豆瓣读书的页面URL。

url = "https://book.douban.com/"  # 替换为你想要抓取的具体书页URL
response = urllib.request.urlopen(url)

3. 读取网页数据：通过`.read()`方法获取服务器返回的HTML文本。

html_content = response.read().decode('utf-8')

4. 解析HTML：由于获取的是原始HTML，接下来通常会使用如BeautifulSoup或lxml等解析库来提取所需的数据，例如书籍标题、作者等信息。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('div', class_='bookTitle')  # 根据实际页面结构查找元素
title_text = title.get_text()

5. 打印或保存结果：最后你可以打印提取的信息，或者将其保存到文件、数据库等地方。

print(title_text)