Python爬取豆瓣Top250电影,实战存入MySQL教程
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更新于2024-08-04
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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。
2024-10-31 上传
2024-04-05 上传
2021-01-20 上传
2023-05-12 上传
2023-08-15 上传
2024-06-29 上传
2019-08-10 上传
2018-12-20 上传
2024-04-04 上传
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