def get_content_html(x): url="https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(x) headers={ "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" }

这是一个 Python 函数，名为 get_content_html()，它接受一个参数 x。这个函数的作用是通过豆瓣电影 Top250 的网址获取指定页面的 HTML 内容。

函数中定义了一个变量 url，它是一个字符串类型的变量，包含豆瓣电影 Top250 的网址，并使用 format() 方法将 x 插入到字符串中。这里的 x 可以是 0、25、50 等，表示要获取 Top250 中第几个页面的数据。

headers 变量是一个字典类型的变量，包含了请求头信息，用于模拟浏览器访问，避免被网站识别为爬虫程序。

该函数并没有返回值，只是定义了变量 url 和 headers。

相关问题

def get_mnnu_text(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content.decode('utf-8'), 'html.parser') content = soup.find_all('p') text = '\n'.join([p.get_text() for p in content]) return text url = 'http://www.mnnu.edu.cn/' text = get_mnnu_text(url) print(text) def save_to_navicat(text): connection = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='root', database='pa', charset='utf8' ) try: with connection.cursor() as cursor: sql = "INSERT INTO `my_table` (`content`) VALUES (%s)" encoded_text = text.encode('utf8') cursor.execute(sql, (encoded_text,)) connection.commit() finally: connection.close() save_to_navicat(text)，我要修改url为https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?start={}&limit=20&sort=new_score&status=P

好的，你可以按照以下方式修改代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql

def get_movie_comments(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content.decode('utf-8'), 'html.parser')
    content = soup.find_all('span', class_='short')
    comments = '\n'.join([c.get_text() for c in content])
    return comments

url_template = 'https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?start={}&limit=20&sort=new_score&status=P'

comments = ''
for i in range(0, 100, 20):  # 获取前100条评论
    url = url_template.format(i)
    comments += get_movie_comments(url)

def save_to_navicat(text):
    connection = pymysql.connect(
        host='localhost',
        user='root',
        password='root',
        database='pa',
        charset='utf8'
    )
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            sql = "INSERT INTO `my_table` (`content`) VALUES (%s)"
            encoded_text = text.encode('utf8')
            cursor.execute(sql, (encoded_text,))
        connection.commit()
    finally:
        connection.close()

save_to_navicat(comments)

这样就可以获取豆瓣电影《误杀》的前100条评论并保存到数据库中了。

import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

这段代码是一个Python类，名为MovieDataCollector，该类定义了一个用于爬取豆瓣电影Top250排行榜信息的方法scrape_movie_data。该方法首先定义了一个计数器count，用于记录当前爬取的是第几页的电影数据，然后遍历self.urls列表，该列表包含了豆瓣电影Top250排行榜的前10页的URL地址。对于每个URL，该方法发送HTTP请求获取HTML文档，然后使用XPath表达式选取页面中的电影信息，包括电影排名、电影名称、导演、评分和评价人数等信息，并将这些信息保存到一个字典中，再将字典添加到self.movies_data列表中。在获取电影信息的过程中，还调用了一个名为get_first_text的方法，该方法用于选取XPath表达式所匹配的元素列表中的第一个元素，并返回该元素的文本内容。除此之外，还有一个名为download_image的方法，该方法用于下载电影海报图片。