Python爬虫实战：按类别抓取豆瓣电影信息

本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术来实现根据豆瓣电影分类获取相关信息的功能。首先，我们从代码入口部分开始，注意到`if __name__ == '__main__': main()`这部分，这是Python中常见的模块导入和执行入口，确保当脚本直接运行时（而非被其他模块导入）执行`main()`函数。 在`main()`函数内部，作者引入了必要的库，如`json`处理JSON数据、`urllib`和`requests`进行网络请求、`pymysql`用于数据库操作、`BeautifulSoup`解析HTML文档，以及一些辅助函数如`LoadUserAgents`用于生成随机用户代理以模拟浏览器，防止被目标网站识别为爬虫。此外，还引入了日期时间处理函数和一些系统设置调整。 重点在于获取豆瓣电影分类列表和电影信息的函数。作者使用`urlopen`或`requests.get`发送HTTP请求到豆瓣电影的分类页面（如`https://movie.douban.com/chart`），然后解析返回的HTML文档，利用BeautifulSoup库解析出分类信息。通过类型名参数（例如`type_name=%E5%96%9C%E5`，这里可能对应的是某个特定的分类编码或名称）获取与分类相关的电影列表。 对于每个电影，会进一步发送请求到具体的电影详情页面，获取电影的具体信息。这个过程可能会涉及到反爬虫策略，如动态加载内容的处理、处理验证码等。同时，为了提高效率和避免过于频繁的请求，文章可能还会提到缓存机制或者使用代理IP。 数据库操作部分，`pymysql`库的使用表明作者计划将获取到的电影信息存储到MySQL数据库中，便于后续分析和查询。`datetime_to_timestamp_in_milliseconds`函数的作用是将日期时间转换为毫秒级别的时间戳，这对于数据库存储和比较时间戳非常有用。 最后，`random.shuffle(uas)`确保每次请求时使用的用户代理列表都是随机的，增加请求的多样性，从而降低被封禁的风险。 总结来说，这篇文章提供了使用Python爬虫技术从豆瓣电影网站根据分类抓取并存储电影信息的完整示例，涉及到了网络请求、HTML解析、数据存储、用户代理管理和反爬虫策略等多个关键知识点。对于想要学习和实践Python爬虫的朋友，这是一个很好的参考案例。