爬虫爬去全部影片短评 URL 设置方法

要爬取全部影片的短评，你需要先获取每部电影的 URL。可以通过电影网站的搜索功能搜索电影，然后获取每部电影的 URL。如果你想要自动化这个过程，可以使用 Python 的爬虫框架如 Scrapy 来实现。

获取每部电影的 URL 后，就可以通过访问每个电影的页面来获取该电影的短评。通常情况下，电影网站的短评都是在同一页面上，只需要在 URL 后添加参数即可。例如，某电影的 URL 为：https://www.example.com/movie/12345，那么该电影的短评页面 URL 可以设置为：https://www.example.com/movie/12345/comments。

在爬取短评时，需要注意网站的反爬措施。一些网站会设置验证码、限制 IP 访问频率等措施，需要做好反爬虫措施才能够顺利获取数据。

相关问题

爬虫爬取豆瓣电影短评

你可以使用Python中的第三方库（例如BeautifulSoup、Requests等）来编写一个爬虫程序，以获取豆瓣电影的短评数据。下面是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl_douban_comments(movie_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36'
    }
    comments = []

    response = requests.get(movie_url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    comment_tags = soup.select('.comment-item .short')
    for comment in comment_tags:
        comments.append(comment.text.strip())

    return comments

# 豆瓣电影链接示例：https://movie.douban.com/subject/26931786/comments?status=P
movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/26931786/comments?status=P'
comments = crawl_douban_comments(movie_url)

for comment in comments:
    print(comment)

请注意，豆瓣网站有反爬虫机制，可能会对频繁请求进行限制。因此，在实际使用爬虫时，请确保遵守网站的使用规则和爬虫道德准则。

python爬虫爬取豆瓣短评

Python爬虫是一种用于自动化获取网页数据的技术，而豆瓣短评是豆瓣网站用户对电影、图书等内容的简短评价。下面是使用Python爬虫爬取豆瓣短评的步骤：

1. 导入所需的库：首先，需要导入requests库用于发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库用于解析HTML页面。

2. 发送HTTP请求：使用requests库发送GET请求，获取豆瓣电影页面的HTML内容。

3. 解析HTML页面：使用BeautifulSoup库解析HTML页面，提取出需要的信息，如电影名称、评分、评论等。

4. 翻页处理：豆瓣短评通常是分页显示的，可以通过修改URL参数来获取不同页数的短评内容。

5. 存储数据：将获取到的短评数据存储到本地文件或数据库中，以便后续分析和使用。

下面是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_comments(movie_id):
    url = f'https://movie.douban.com/subject/{movie_id}/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&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)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    comments = soup.find_all('span', class_='short')
    for comment in comments:
        print(comment.text)

# 调用函数获取豆瓣电影《肖申克的救赎》的短评
get_comments('1292052')