Python实现:爬取豆瓣电影Top250海报与信息

14 下载量 43 浏览量 更新于2024-08-29 1 收藏 1.43MB PDF 举报
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。