python爬虫豆瓣电影评论

根据引用和引用的代码，可以看出这段Python爬虫代码是用来采集豆瓣电影评论的。代码中通过发送HTTP请求获取页面内容，并使用XPath解析HTML获取短评内容、评分、赞同量、评价日期等信息。然后将这些信息保存到Excel文件中。

具体的步骤如下：
1. 发送HTTP请求获取豆瓣电影评论页面的内容。
2. 使用XPath解析HTML页面，提取出短评内容、评分、赞同量、评价日期等信息。
3. 创建一个Excel文件，并添加表头。
4. 遍历每一条评论，将评论的相关信息添加到Excel文件的一行中。
5. 保存Excel文件。

总结一下，这段代码是用来采集豆瓣电影评论的，通过爬取页面内容并解析获取评论的各种信息，并将这些信息保存到Excel文件中。

相关问题

python爬虫豆瓣热门电影影评

根据引用，可以使用Python爬虫来获取豆瓣电影TOP150的信息，并对评论数第一的电影进行词云展示。通过爬取的信息包括电影详情链接、图片链接、影片中文名、影片外国名、评分、评价数、概况、导演、主演、年份、地区、类别等内容，并将其在Excel中展示。

根据引用，Python网络爬虫可以用于网页内容爬取。你可以使用Requests库来发送HTTP请求，获取豆瓣电影的网页内容。然后，你可以使用BeautifulSoup或者正则表达式来解析网页内容，提取出影评的相关信息。

具体步骤如下：
1. 使用Requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影TOP150的网页内容。
2. 使用BeautifulSoup或者正则表达式解析网页内容，提取出电影的影评信息。
3. 对于评论数第一的电影，可以将其评论内容提取出来，并进行词云展示。你可以使用诸如jieba库来进行分词，然后使用WordCloud库来生成词云图。
4. 将爬取的电影信息存储到Excel文件中，你可以使用pandas库来处理Excel文件。

通过以上步骤，你可以获取并展示python爬虫豆瓣热门电影的影评信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python爬虫豆瓣电影TOP150的信息并对爬取评论数第一的电影并将评论进行词云展示](https://download.csdn.net/download/weixin_45094136/12368041)[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* [Python爬虫解析笔记.md](https://download.csdn.net/download/weixin_52057528/88258586)[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 ]

python爬虫抓取豆瓣影评

Python爬虫抓取豆瓣影评通常涉及以下几个步骤：

1. **引入库**：首先需要安装一些必要的Python库，如`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML，以及`re`进行正则表达式匹配。

2. **发起请求**：使用`requests.get()`函数向豆瓣电影的页面URL发送GET请求，并获取返回的网页源码。

3. **解析HTML**：将获取到的网页内容解析成易于处理的结构，比如BeautifulSoup会创建一个树形结构，方便查找特定元素。

4. **定位评论区域**：在HTML文档中找到包含用户评价的部分，这通常在评论列表、评论详情页等位置，通过CSS选择器或XPath表达式找到对应的HTML元素。

5. **提取数据**：遍历评论元素，提取关键信息，如评论者名称、评论内容、评分等，并存储起来。

6. **处理分页**：如果页面存在分页，可能还需要模拟点击下一页链接，不断重复上述过程，直到所有相关页面都被爬取。

7. **保存数据**：将收集的数据整理并保存到文件（CSV、JSON或数据库）中，供后续分析或展示。

8. **遵守规范**：在编写爬虫时要尊重网站的robots.txt规则，并注意频率控制，避免对服务器造成过大的负担。