python爬虫爬取豆瓣评论

好的，以下是一个简单的爬取豆瓣评论的Python代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/subject/{电影ID}/comments?start={页数}&limit=20&sort=new_score&status=P'

# 电影ID和页数需要根据实际情况填写
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 找到评论所在的div标签
comments = soup.select('.comment-item > p')

# 循环输出每条评论
for comment in comments:
    print(comment.get_text())

需要注意的是，爬取豆瓣评论需要登录账号，并且豆瓣有反爬虫机制，如果频繁爬取可能会被封IP。建议使用代理IP和随机User-Agent来规避风险。另外，在爬取评论时，要遵守网站的规则，不要进行非法操作。

相关问题

python爬虫爬取豆瓣评论页

要爬取豆瓣评论页，可以使用Python的爬虫技术结合相关库来实现。可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的库，如requests、BeautifulSoup和pandas。

2. 使用requests库向豆瓣评论页发送HTTP请求，获取页面的HTML内容。

3. 使用BeautifulSoup库解析HTML内容，提取所需的评论数据。

4. 将评论数据保存到Excel文件中，可以使用pandas库来处理和导出数据。

下面是一个示例代码，展示了如何爬取豆瓣评论页并保存到Excel文件中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送HTTP请求获取页面内容
url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/comments?status=P'
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html_content = response.text

# 解析HTML内容，提取评论数据
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
comments = soup.find_all(class_='comment-item')

data = []
for comment in comments:
    username = comment.find(class_='comment-info').find('a').text.strip()
    rating = comment.find(class_='rating').attrs['class'][0].replace('allstar', '')
    content = comment.find(class_='short').text.strip()
    data.append([username, rating, content])

# 将数据保存到Excel文件中
df = pd.DataFrame(data, columns=['Username', 'Rating', 'Content'])
df.to_excel('douban_comments.xlsx', index=False)

python爬虫爬取豆瓣

利用Python爬虫可以爬取豆瓣电影Top250的电影信息和电影下方的短评内容，评价人的IP地址及评价星级等内容，并生成相关Excel，将数据导入数据库。具体实现可以使用requests库来处理HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML，以及pandas库来处理数据。需要注意的是，爬取网站信息时需要遵守相关法律法规和网站的爬虫规则，避免对网站造成不必要的影响。