Python爬虫实现豆瓣电影Top250信息抓取

Python爬虫是一种用于自动化数据抓取的技术，通过编程的方式模拟浏览器行为，从网站上提取和处理信息。在这个文本中，我们主要关注一个使用Python编写的简单爬虫脚本，它针对的是豆瓣电影Top250列表。该脚本主要涉及以下几个关键步骤： 1. **库导入**： - `bs4`：BeautifulSoup库用于解析HTML文档，将复杂的网页结构转化为可读的数据结构。 - `re`：正则表达式库，用于在网页中搜索特定模式的字符串，如链接、图片地址等。 - `urllib.request` 和 `urllib.error`：提供访问网络资源的方法，包括请求URL并处理可能出现的错误。 - `xlwt`：Excel操作库，用于将数据保存为Excel文件。 - `sqlite3`（虽然在给定的部分中没有直接导入，但根据注释提到的可能用于SQLite数据库操作）：如果需要，还可用于数据库操作。 2. **函数定义**： - `main()`：程序的主入口，首先定义要爬取的豆瓣电影Top250的基URL，并设置数据保存路径。 - `getData(baseurl)`：此函数负责获取网页数据，通过循环调用`askURL(url)`来遍历每一页，获取HTML源代码。 - `saveData()` 和 `saveData2DB()`：这两个函数分别用于将数据保存到Excel文件和SQLite数据库中，用户可以选择其中一种方式进行数据存储。 3. **网页爬取与解析**： - 使用`BeautifulSoup`对获取的HTML内容进行解析，通过正则表达式如`findLink`、`findImgSrc`、`findTitle`、`findRating`、`findJudge`和`findInq`找到电影标题、评分、评价人数、评论等内容。 - `findBd`正则表达式匹配段落内容，可能包含更多详细信息。 4. **数据处理与存储**： - `datalist`是一个列表，用于存储每次爬取的数据。每次循环中，从解析的HTML中提取的信息会被添加到这个列表中。 - `saveData()` 函数接收这个列表和一个保存路径，将数据写入Excel工作表，方便后续分析或进一步处理。 5. **循环控制**： - `for i in range(0, 10)`：脚本会爬取0到9页的豆瓣电影Top250，因为每个页面显示25部电影，总共是250部。 总结起来，这段代码是设计用来抓取豆瓣电影Top250的前10页数据，包括电影标题、评分、评价数量和评论内容，并将其保存为Excel文件。如果需要长期保存和管理这些数据，还可以考虑使用SQLite数据库进行存储。Python爬虫技术在此应用场景中展示了其在数据抓取和初步处理中的灵活性和实用性。