一直想做个这样的爬虫：定制自己的种子，爬取想要的数据，做点力所能及的小分析。正好，这段时间宝宝出生，一边陪宝宝和宝妈，一边把自己做的这个豆瓣电影爬虫的数据采集部分跑起来。现在做一个概要的介绍和演示。 动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据。 电影详情页如下图所示 📷 需要保存这些详情字段如导演、编剧、演员等还有图中右下方的标签。 短评页面如下图所示 📷 需要保存的字段有短评所属的电影名称，每条评论的详细信息如评论人名称、评论内容等。
相信很多小伙伴对爬虫很感兴趣，遇到网上有用的信息，总想把他们批量保存下来。如果都手工的去复制粘贴，费时间费精力，而且还不符合程序员的作风。所以这时候写一个小爬虫，晚上睡觉时让他勤劳的给我们打工干活就好了。
在当今数字化时代，网络数据成为了信息获取和分析的重要来源之一。然而，随着网络数据的广泛应用，爬虫技术也逐渐成为了互联网行业的热门话题。爬虫技术的应用不仅可以帮助企业获取有价值的信息，还可以用于数据分析、市场研究等领域。然而，随着爬虫技术的普及，越来越多的网站开始采取反爬虫措施，以保护其数据的安全和合法性。在这种背景下，针对反爬虫技术的应对策略显得尤为重要。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术
即使我们都是程序员，但我们也并非都会修电脑，都会做酷炫的ppt，都会优化系统卡顿。其实程序员也是分行业、分专业的，就像医生也分内外科、呼吸科、神经科神的。
上篇文章我们爬取了豆瓣电影 TOP250 前 25 个电影的数据，今天我们就要在原来的 Web Scraper 配置上做一些小改动，让爬虫把 250 条电影数据全部爬取下来。
前文作者详细介绍了BeautifulSoup技术，这篇文章主要结合具体实例进行深入分析，讲述一个基于BeautifulSoup技术的爬虫，爬取豆瓣排名前250部电影的信息，内容包括：
豆瓣已经成为国内影迷和影评人的聚集地。豆瓣评分已经成为评价中国电影的重要指标。豆瓣积累了大量的电影数据，为电影行业分析提供了重要资源。豆瓣电影被用来衡量国内外电影的发展。本文对豆瓣电影评分爬虫数据进行可视化分析。
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
在当今数字化时代，对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台，汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用Python编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据，并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。
在网络数据采集领域，爬虫技术在图片获取方面具有广泛的应用。而豆瓣网站作为一个内容丰富的综合性平台，其图片资源也是广受关注的热点之一。本文将聚焦于如何利用Lua语言中的lua-resty-request库，高效地从豆瓣网站获取图片链接。我们将深入讨论如何通过定制请求头部和利用爬虫代理IP技术，提升爬虫的效率和匿名性，从而更好地应对豆瓣网站图片获取的挑战。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 转载于：https://www.bilibili.com/video/BV12E411A7ZQ?spm_id_from=333.337.search-card
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。 原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。
随着互联网的普及和电影市场的繁荣，越来越多的人开始关注电影排行榜和评分,了解电影的排行榜和评分可以帮助我们更好地了解观众的喜好和市场趋势.豆瓣电影是一个广受欢迎的电影评分和评论网站，它提供了丰富的电影信息和用户评价。因此，爬取豆瓣电影排行榜的数据对于电影从业者和电影爱好者来说都具有重要意义。
本文介绍如何使用 Python 写一只简单的爬虫，作为入门篇，这个程序不会很复杂，但至少可以讲明爬虫是个什么东西。
网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
在之前的博客中,小菌分享了几篇关于python爬虫的小程序，受到了许多小伙伴们的认可,小菌还是比较激动٩(๑>◡<๑)۶,毕竟小菌毕竟不是python方向的,很多的内容都是自己找资料自学的。同样本篇博客,小菌将继续分享实用的爬虫—获取豆瓣电影Top250的内容,并保存在MySQL数据库中。
利用这些数据，可以做很多领域的分析、市场调研，获得很多有价值的信息，可以应用在很多的工作场景，于是果断开始学习。
顶部导航为提供了很多种类型的入口，其中和电影有关的有：排行榜、选电影和分类。为了便于后续更精细的分析，这里选择进入分类页面，地址。通过浏览的开发工具，我们最终能确认数据来源是的
电影产业是一个庞大而复杂的行业，涉及到各种各样的因素，如导演、演员、类型、主题、预算、宣传、口碑、评分、奖项等。这些因素都会影响电影的票房收入，也会反映出电影市场的动态和趋势。为了更好地了解电影产业的数据洞察，我们需要收集和分析大量的电影相关信息，这就是爬虫技术发挥作用的地方。
星爷已经转到幕后很久了，而达叔其实一直都有活跃在荧幕。2019年国产高票房科幻电影《流浪地球》里的姥爷韩子昂，今年刚上线不久的网络电影《少林寺之得宝传奇》里的客商老者。达叔一直都在带给我们快乐与感动，可惜这些都在今后成为回忆，定格在了2021年2月27日。
在日常爬虫过程中，你有没有遇到过需要爬取大量数据的情况，但是传统的同步请求方式让您等得焦头烂额？ 这个问题的根源在于传统的同步请求方式。当我们使用同步请求时，程序会一直等待服务器的响应，直到数据返回后才能继续执行下一步操作。这种方式效率低下，尤其是需要爬获取大量数据时更卓越。 这时候异步请求库就是你的救星！它可以让你的爬虫程序像闪电一样快速地获取数据，让你的等待时间减少到最大限度！ 让我们以爬取豆瓣经典电影为例子来看看异步请求库的实际应用。首先，我们需要设置代理信息。豆瓣等网站通常会有反爬虫，当它们检测到来自同一个IP地址机制的间隔的请求时，会封禁该IP地址，导致无法继续爬取数据。使用代理IP可以轮换IP地址，避免被封禁被封禁。在我们的案例中，我们将使用以下代理信息：
烂片能烂的让人记住的其实也不多，比如《富春山居图》、《上海堡垒》、《爵迹》之类。它们往往头顶着豆瓣2~3的评分，然后引发各种争议讨论，但其目标人群（明星粉丝）还是愿意掏腰包支持的。
作为一名专业的爬虫代理产品供应商，我知道很多人对Python爬虫有兴趣，但可能不知道该从何处入手。今天，我就来分享一个超简单的Python爬虫入门教程，希望能帮助到你们！快点准备起来，让我们开始吧！
为什么要学 scrapy 呢？看下图中的招聘要求，就清楚了。很多招聘要求都有 scrapy，主要是因为 scrapy 确实很强。那到底强在哪里呢？请在文中找答案。
首先任意文件夹下命令行运行scrapy startproject doubanTop250，创建一个名为doubanTop250的文件夹。
在学习了python基础后，一心想着快速入门爬虫，因为我就是为爬虫而学的python,所以就找了这个豆瓣电影来爬取。好了，废话不多说，进入正题 1.找到网页并分析网页结构 首先进入豆瓣电影Top250
PPT并不好用, 但还是得用它, 这里借用豆瓣Top250的电影信息, 利用python-pptx (0.6.7)自动生成250张PPT, 希望通过实例, 给常年整理PPT报表的上班族, 一个解放生产
有了列表，有了详细信息，有了搜索，这个电影网站已经有了基本的结构。现在要做的是：获取更多的内容。 我们没有必要也不可能自己去生产数量庞大的电影信息，互联网上的资源已足够满足我们的需求。（不过如果你要使用这些资源进行商业用途，请尊重内容来源方的版权。） 这个项目里，我将用豆瓣电影的 API 来获取内容。不要问我如何知道豆瓣有 API 可以做这样的事。我只是觉得它应该有，然后就去搜索引擎里搜索“豆瓣 api”，结果真的有。大概扫了下文档和示例，发现还挺好用的，于是就它了。 类似的情况还有之前的“查天气”系列课程
有段时间比较闲就尝试着做了一个微信小程序，一是为了锻炼自己独立部署一个前后端全链路系统的能力，二是想做一个自己都想用的小程序出来。方向是让用户可以集中获取优质的电影、音乐、书籍、游戏等信息的推荐，那什么是优质的信息呢？我这里假设的是排行榜里越靠前的信息就越是优质的信息，于是就做了一个这几类信息的排行榜小程序，当然排行的信息不是我随便瞎编的，数据来源主要是豆瓣以及其他一些排行网站，希望排行数据是权威和客观的，能最大化的减少用户获取优质资源的成本。
在数据分析和统计领域，R语言以其强大的数据处理能力和丰富的包库资源而闻名。它不仅提供了一个灵活的编程环境，还拥有专门用于数据抓取和处理的工具，如httr和XML库。这些工具使得从各种网站上抓取数据变得简单而高效。
爬虫结束~~~有木有满满成就感！！！ 以上代码爬取的是这个页面，红色框框里面的数据，也就是豆瓣电影本周口碑榜。
Scrapy爬虫框架教程（一）– Scrapy入门 Scrapy爬虫框架教程（二）– 爬取豆瓣电影TOP250 Scrapy爬虫框架教程（三）– 调试(Debugging)Spiders 前言 前一段时间工作太忙一直没有时间继续更新这个教程，最近离职了趁着这段时间充裕赶紧多写点东西。之前我们已经简单了解了对普通网页的抓取，今天我就给大家讲一讲怎么去抓取采用Ajax异步加的网站。 工具和环境 语言：python 2.7 IDE： Pycharm 浏览器：Chrome 爬虫框架：Scrapy 1.3.3 什么是
酒香也怕巷子深，虽然票房不是衡量影片好坏的唯一标准，但是票房一定程度反映了包括你我在内的广大群众对该影片的偏好。这里，我们简单粗暴地挑选2018年三部年度总票房突破“30亿”的大片：《红海行动》、《唐人街探案2》和《我不是药神》。
《项目实战 | python爬虫概述及实践（一）》中介绍了网络爬虫的定义、分类和基本流程。
通过学习，你将能够掌握基于Python语言和工具库如何完成一个简要的数据分析任务，轻松做出交互式动态数据分析内容，用数据分析评价数据。
写好一个爬虫最基本的是做好页面分析，找到链接和规律，这样在写爬虫的时候就可以有方向和目的性。接下来，我们就以爬虫最常用的豆瓣评分TOP250的内容作为爬虫的demo，以此来学习使用相关知识。
今天我们开始数据抓取的第一课，完成我们的第一个爬虫。因为是刚刚开始，操作我会讲的非常详细，可能会有些啰嗦，希望各位不要嫌弃啊：）
爬虫数据可视化（Python+Flask+Echart+WordCloud） 将上一个豆瓣爬虫项目的数据，可视化处理。
上次爬取了百度图片，是分析解决ajax的json的响应的，对于一些网站的常见的数据的爬取，是这次主要内容。
广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居
说到爬虫，大多数人会想到用Python来做，毕竟简单好用，比如想抓取豆瓣电影top250 的所有电影数据。
如果要抓取数据，一般使用Python是很方便的，不过如果你还不会推荐使用Chrome扩展 web scraper，下面就分别用Python和 web scraper 抓取豆瓣电影top 250 和b站排行榜的数据。
人类社会已经进入大数据时代，大数据深刻改变着我们的工作和生活。随着互联网、移动互联网、社交网络等的迅猛发展，各种数量庞大、种类繁多、随时随地产生和更新的大数据，蕴含着前所未有的社会价值和商业价值！！！
最近F9上线，作为重温过多次《速度与激情》系列的我们，其实是满怀期待的，直到被这部“科幻片”&“超级英雄片”拉胯到毫无逻辑和夸张到极致的剧情给破防！
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