Python实现：爬取豆瓣电影Top250海报与信息

在这个项目中，目标是爬取豆瓣电影Top 250的电影海报图片及其相关信息。项目主要通过以下几个步骤进行： 1. **获取HTML页面**: 使用requests库中的`get_html`函数，模拟浏览器发送请求到豆瓣电影的Top 250页面（<https://movie.douban.com/top250>），设置合适的User-Agent以避免被识别为机器人。如果请求成功（状态码200），则打印“获取HTML页面成功”，否则输出错误信息。 2. **网页结构分析**: 利用开发者工具分析页面源代码，注意到电影信息主要包含在CSS类为'grid_view'的`<ol>`标签下的`<li>`元素。开发者需要使用XPath表达式来定位这些元素，如`//ol[@class='grid_view']/li`。 3. **解析电影信息**: 对每个`<li>`元素，提取以下信息： - **电影名称**: 可能位于某个`<span>`标签内，可能是标题。 - **导演和主演**: 需要找到相关的演员和导演信息，可能分布在不同的`<span>`或`<a>`标签中。 - **年份、国家和类型**: 可能包含在特定的`<span>`标签中。 - **评分和评价人数**: 分别对应于电影的评分和评论数量，通常以数字形式存在。 - **简介**: 如果存在，可能在特定位置，但需注意有些电影如第247位的电影可能缺失简介，需要特殊处理。 - **电影海报图片**: 查找并保存图片链接，可能在`<img>`标签中，需注意URL可能需要进一步处理，比如去除图片前缀等。 4. **数据结构与存储**: 为了方便后续操作，使用pandas库将收集到的电影信息存储为CSV文件，这有助于数据整理和分析。同时，利用循环结构确保能够抓取所有250部电影的数据，并保存相应的海报图片。 5. **执行和异常处理**: 在`__main__`部分，调用`get_html`函数获取页面，然后调用`parse_html`函数解析HTML，将结果存储到movies和imgurls列表中。在整个过程中，使用异常处理确保程序在遇到网络问题或其他错误时不会中断。 这个项目涉及了网络爬虫技术，包括HTTP请求、HTML解析（XPath用于定位元素）、数据提取（电影信息）和数据存储（CSV文件）。通过这个过程，可以获取并整理出豆瓣电影Top 250的海报图片及关键信息，对于数据分析和网站内容挖掘具有实用价值。