用pycharm爬虫豆瓣电影代码

时间: 2023-12-25 14:24:22 浏览: 100
我作为AI语言模型,无法提供完整的代码,但可以给你提供一个基本的框架: ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup 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"} def get_movie_list(url): movie_list = [] resp = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') movies = soup.find_all('div', class_='hd') for movie in movies: movie_name = movie.a.span.text.strip() movie_list.append(movie_name) return movie_list if __name__ == '__main__': movie_list = get_movie_list(url) print(movie_list) ``` 这个代码可以获取豆瓣电影Top250的电影名,并以列表的形式返回。你可以根据你自己的需求对代码进行修改和扩展。
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# gratuation_project 豆瓣电影的主从scrapy_redis爬虫,django网页展示数据,mongo存储数据,数据量不大,**学习为主**,顺便完成毕业设计, 不涉及很大的爬取量 Jay_Redis Jay_Redis_slave 分别是master端和slave端的爬虫,基本已经编写完毕了,就差Django的网页了 曾经试过在云主机上放一个爬取代理IP池拿来自己用,结果发现如果有badproxy的话会导致出现很多同样的网站待爬 而且发现豆瓣还是很友好的,你不过分基本不会涉及封ip,所以就放弃了使用代理池 可视化工具用了Navicat premium, anoter redis desktop manager 一个比较有意思的库 fake_useragent 自动生成useragent, 麻麻再也不用担心我去到处收集useragent来轮换了 -------- 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
rar
从豆瓣批量获取看过电影的用户列表,并应用kNN算法预测用户性别 首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。 获取数据 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接:http://movie.douban.com/subject/10463953/collections。 一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户。当点击下一页时,当前连接变为:http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=20。 由此可知,当请求下一页内容时,实际上就是将"start"后的索引增加20。 因此,我们可以设定base_url='http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=',i=range(0,200,20),在循环中url=base_url+str(i)。 之所以要把i的最大值设为180,是因为后来经过测试,豆瓣只给出看过一部电影的最近200个用户。 读取网页 在访问时我设置了一个HTTP代理,并且为了防止访问频率过快而被豆瓣封ip,每读取一个网页后都会调用time.sleep(5)等待5秒。 在程序运行的时候干别的事情好了。 网页解析 本次使用BeautifulSoup库解析html。 每一个用户信息在html中是这样的: 七月 (银川) 2015-08-23   首先用读取到的html初始化soup=BeautifulSoup(html)。本次需要的信息仅仅是用户id和用户的电影主页,因此真正有用的信息在这段代码中: 因此在Python代码中通过td_tags=soup.findAll('td',width='80',valign='top')找到所有的块。 td=td_tags[0],a=td.a就可以得到 通过link=a.get('href')可以得到href属性,也就用户的电影主页链接。然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。

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