利用爬虫技术抓取豆瓣电影Top250与当当网数据

资源摘要信息:"爬虫是自动获取网页内容的一种程序，常用于互联网数据抓取，是数据采集的重要手段。在本案例中，通过编写爬虫程序，主要目标是爬取豆瓣电影Top250的信息以及当当网上的图书信息。任务分为几个关键步骤，包括网页数据获取、解析、数据存储等。 首先，要使用Python中的网络请求库Urllib或Requests来发送HTTP请求，获取服务器URL首页数据。Urllib是Python的标准库，而Requests是第三方库，提供了更为简洁易用的API，两种库均可实现网络请求功能。 数据解析是爬虫的关键环节之一。本任务需要解析的信息包括图书编号、名称、作者、出版社、出版时间、价格、简介、图书图片的URL。这通常涉及到HTML文档的结构分析，可以通过正则表达式(RE)、BeautifulSoup4(BS4)或XPath等方式来实现。正则表达式适合简单文本模式的匹配，BeautifulSoup4是处理HTML文档的常用库，它提供了一系列方便的API进行网页数据的解析，而XPath是一种在XML文档中查找信息的语言，同样适用于HTML，通过它能快速定位到文档中的节点。 翻页功能的实现是为了爬取全部网页数据。这通常意味着需要分析目标网站的分页机制，可能是通过URL的参数变化（如页码参数）、AJAX调用或是直接解析分页链接来完成。 数据持久化存储是爬虫工作的最后一个环节。解析得到的数据需要被存储到.csv文件中，便于后续的数据分析和处理。此外，图书的图片URL所指向的图片资源将被下载并保存到当前目录的“download”文件夹中。最终，爬取的所有数据还将被存储到MySQL或MongoDB数据库中。MySQL是一个关系型数据库管理系统，适用于结构化数据存储，而MongoDB是一个NoSQL数据库，它存储的数据是半结构化的，以文档形式存储，适合存储非关系型的复杂数据。 在标签中提到了“mongodb”，这是指本项目将使用MongoDB作为数据库存储解决方案之一。标签“生活娱乐”可能表示爬取的数据来源网站豆瓣和当当网与人们的日常生活娱乐活动相关。 最后，压缩包子文件的文件名称列表中的“爬虫”表明，提供的资源中包含了与编写爬虫程序相关的文件。" 知识点: 1. 网络请求库：Urllib和Requests 2. HTML文档解析工具：正则表达式(RE)、BeautifulSoup4(BS4)、XPath 3. 数据持久化存储：.CSV文件、MySQL、MongoDB 4. 翻页机制分析与实现 5. 豆瓣电影Top250和当当网数据抓取 6. 数据库使用：MySQL和MongoDB 7. 数据采集和存储的流程管理 8. 编程语言Python在爬虫开发中的应用