Python爬虫实战：抓取豆瓣Top250电影信息

"本资源提供了一个完整的Python爬虫示例，用于爬取豆瓣电影Top250的电影信息，包括电影链接、图片、标题、评分、评价人数和简介。" 在Python爬虫开发中，首先要做的是进行准备工作，确保Python环境已经安装了必要的库。在这个示例中，用到的库包括`bs4`（BeautifulSoup）用于解析HTML，`re`（正则表达式）用于提取数据，`urllib.request`和`urllib.error`用于处理HTTP请求和错误，以及`xlwt`用于将数据写入Excel文件。 接下来是代码示例部分，主要包含两个函数：`main()`和`getData()`。`main()`函数是整个程序的入口点，它调用`getData()`函数来获取数据，并将结果保存到Excel文件中。`getData()`函数负责实际的网络请求和数据解析工作。 1. `getData()`函数： - 使用`baseurl`作为起始URL，通过增加`start`参数遍历豆瓣Top250的每一页。每页有25部电影，因此循环10次即可获取全部250部电影。 - 对于每个URL，`askURL(url)`函数负责发送HTTP请求获取HTML内容。 - 解析HTML内容时，使用BeautifulSoup创建一个解析器对象`soup`。 - 使用`find_all('div', class_="item")`找到包含每部电影信息的`div`元素。 - 遍历这些元素，对每个元素进行正则表达式匹配，提取出电影的链接、图片、标题、评分、评价人数和简介。 2. 正则表达式的作用： - `findLink`用于查找电影详情页的链接。 - `findImgsrc`用于查找电影海报的图片源。 - `findTitle`用于获取电影的名称。 - `findRating`用于提取电影的平均评分。 - `findNum`用于找出评价人数。 - `findInq`用于抓取电影的短评。 - `findBd`用于获取电影的简介内容。 3. 数据存储： - 收集到的数据以列表形式存储在`datalist`中，每个列表元素代表一部电影的所有信息。 - `saveData(datalist, savepath)`函数将`datalist`中的数据写入Excel文件，路径由`savepath`指定。 通过这个示例，我们可以学习如何使用Python进行网页抓取，包括发送HTTP请求、解析HTML、使用正则表达式提取信息以及数据的存储。同时，这也展示了如何处理分页问题，以及在实际项目中如何组织和结构化代码。对于初学者来说，这是一个很好的实践项目，有助于理解和掌握Python爬虫的基本流程。