用Python爬取电影名称评分转化为Excel表

在Python中，我们可以使用一些常见的库如requests、BeautifulSoup或者Scrapy来抓取网页数据，然后利用pandas库将数据转换成Excel文件。以下是简单的步骤：

1. **安装必要的库**:
首先，确保已安装`requests`, `beautifulsoup4` (用于解析HTML) 和 `pandas` (处理数据并导出到Excel):

   pip install requests beautifulsoup4 pandas openpyxl

2. **编写爬虫脚本**:
使用`requests`库获取电影信息页面的HTML内容，然后BeautifulSoup解析这个内容找到包含电影名称和评分的部分。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 定义要爬取的URL
url = "https://example.com/movie-ratings"  # 替换为你需要爬取的实际网站

# 发送GET请求
response = requests.get(url)

# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找电影名称和评分元素，假设它们在某个class名下
movie_titles = soup.find_all('div', class_='movie-title')
ratings = soup.find_all('span', class_='rating-value')

# 创建一个列表存储数据
data_list = list(zip(movie_titles, ratings))

# 将数据转换为字典
data_dict = [{'title': title.text, 'rating': rating.text} for title, rating in data_list]

# 创建DataFrame
df_movie_ratings = pd.DataFrame(data_dict)

3. **保存到Excel**:
最后，使用pandas的`to_excel()`函数将DataFrame保存为Excel文件：

# 设置Excel文件路径和名称
excel_file_path = "movies_ratings.xlsx"

# 导出到Excel
df_movie_ratings.to_excel(excel_file_path, index=False)