Python爬取豆瓣Top250电影，实战存入MySQL教程

本文是一篇关于Python爬虫入门的实战教程，主要目标是爬取豆瓣电影Top250的电影信息并将其存储到MySQL数据库中。对于初学者来说，这篇教程非常适合实践爬虫的基本流程，包括数据获取、数据清洗以及数据存储。 **1. 爬虫分析** **数据获取**部分，作者使用Python的requests库来发送HTTP请求，获取网页内容。requests库简化了与网站的交互，使得获取网页数据变得更加直观和高效。 **数据清洗**方面，作者选择使用正则表达式(re)进行数据解析。正则表达式是一种强大的文本处理工具，能够从HTML或XML文档中提取所需的信息，如电影标题、评分等。XPath和BeautifulSoup也是常见的数据清洗工具，但在这篇文章中并未采用。 **数据存储**则是将爬取到的数据保存到MySQL数据库，通过pymysql库与MySQL服务器进行连接。作者使用Python的数据库操作接口来执行SQL语句，将电影信息插入到表中，便于后续的数据分析和管理。 **2. 网站分析** 在对目标网站——豆瓣电影Top250进行分析时，作者首先通过浏览器的开发者工具查看网页源代码，确定网页的结构。通过查看元素属性，如id、class或data等，为后续的XPath选择器或正则表达式匹配提供依据。 **1.2.1 网页类型判断** 查看源代码后，确认了该网页是HTML格式，这是爬虫处理的基础，因为大部分网站的数据都以HTML结构呈现。 **3. 实战步骤** - **第1步：设置环境** - 安装必要的Python库，如requests、re和pymysql。 - **第2步：发起请求** - 使用requests.get()函数发送GET请求，获取网页内容。 - **第3步：解析内容** - 使用正则表达式解析HTML，提取所需字段，如电影名、评分等。 - **第4步：数据清洗** - 清除无关信息，如HTML标签、特殊字符等，只保留有效数据。 - **第5步：连接数据库** - 建立到MySQL数据库的连接，并创建对应的表格结构。 - **第6步：数据存储** - 使用pymysql的cursor()对象执行SQL插入语句，将数据存储到数据库中。 - **第7步：循环和持久化** - 对整个列表中的每一页重复以上步骤，直至所有电影数据爬取完毕。 通过这个项目，读者将了解到爬虫开发的全貌，包括如何设计和实施一个简单的网络抓取任务，以及如何处理常见的数据清洗和存储问题。同时，它也展示了如何将爬取的数据结构化并整合到数据库中，为后续的数据分析提供了基础。