今天要做的是利用xpath库来进行简单的数据的爬取。我们爬取的目标是电影的名字、导演和演员的信息、评分和url地址。...准备环境：Pycharm、python3、爬虫库request、xpath模块、lxml模块 第一步：分析url ,理清思路 先搜索豆瓣电影top250，打开网站可以发现要爬取的数据不止存在单独的一页，...这样就可以用一个循环来爬取。 ? ? 图1.1 再来就是通常的头部信息，第一步如下图所示： ?...csvwriter = csv.writer(f, dialect='excel') csvwriter.writerow([a, b, c, d]) 总结： 这次爬取豆瓣的反爬虫机制较少
嗯，今天还是挑战了爬取电影，因为我发现从别的页面进去就不是Ajax的页面了，步骤和书单差不多hhh 由于我在一边写一遍测试，就不停的运行，后来发现运行以后没有任何结果，我就测试了一下，应该是我发请求太频繁
昨天写了一个小爬虫，爬取了豆瓣上2017年中国大陆的电影信息，网址为豆瓣选影视，爬取了电影的名称、导演、编剧、主演、类型、上映时间、片长、评分和链接，并保存到MongoDB中。...详见我前一篇随笔：爬取代理IP。
“ 最近海王大火，今天就来看看豆瓣上对于海王这个大片的评论吧” Just Do It By Yourself 01.分析页面 豆瓣的评论区如下 可以看到这里需要进行翻页处理，通过观察发现，评论的URL...02.分别获取评论 豆瓣的评论是分为三个等级的，这里分别获取，方便后面的继续分析 其实可以看到，这里的三段区别主要在请求URL那里，分别对应豆瓣的好评，一般和差评。...效果 好评 一般 差评 感觉爬取豆瓣还是比较简单的，毕竟并没有设置什么反爬手段，小伙伴们也可以一起动手试试
爬取豆瓣高分电影主要对豆瓣高分电影，按热度排序进行电影信息的爬取 分析 按F12打开开发者工具，点击XHR标签，因为他是通过ajax加载获取更多的电影信息的。
听首歌开心一下 唉，今天本来是在学习爬取梨视频的，但是网页又发生了变化，和老师讲的操作又不一样...而且还变难了...我找了很多资料也实在是不会，只好学习一下爬取电影试试。...但是这个爬取电影我还没学习，现在去学习一下。...好家伙，经过我的一番努力后，我发现豆瓣电影的页面是Ajax请求的页面，Ajax请求就是可以在不刷新界面的情况下加载页面的技术，比如说我们平时在网页浏览东西，一直往下滑他能够一直加载，用的就是Ajax请求...所以我爬取不到页面的信息（对不起是我不会）。。。 所以临时降低难度哈哈哈哈，改成爬取豆瓣书单前100，但是后面还有怎么将他写入CSV格式的问题，我需要一边做一边学，加油嗯！...首先看一下我们要爬取的页面： 是可以翻页的，点击后页面会刷新，所以不是Ajax请求的页面。
python爬取豆瓣电影榜单 python爬取豆瓣电影榜单并保存到本地excel中，以后就不愁没片看了。 目标 确定我们想要抓取的电影的相关内容。...抓取豆瓣top250电影的排名、电影名、评价（总结很到位）、评分、点评人数及电影的豆瓣页面。 抓取各种电影类型的排行榜前100。 编码 省略需求到编码中间的繁文缛节，直接上手编码。...Font, Alignment class DouBanMovieList1(): def __init__(self): self.path = r'D:\Download\豆瓣电影榜单...\豆瓣电影.xlsx' def get_moviedata(self): data = [] headers = { 'User-Agent': 'Mozilla...\豆瓣电影.xlsx' self.type_dict = { 11: '剧情', 24: '喜剧', 5: '动作', 13: '爱情', 17: '科幻', 25: '动画',
import requests from lxml import etree import re import pymysql import time con...
由于这个评分是动态更新的，所以我们不是爬一次就完事了，要按照一定的时间间隔去爬取更新 ? 2. 这个电影的观众评论内容，评论观众的昵称，ID，评论日期，该评论的“有用”数 ?...，留着不用改 创建完项目框架之后，我们来开始爬数据 豆瓣网址链接分析 我们以4月初上映的高分电影《头号玩家》为例， ?...scrapy 自带lxml解析，官网有写到 ?...在云服务器上定时运行 好了，做到这里你其实已经完成了一个可以用的爬虫，但是我们之前说，因为影评是动态更新的，每次爬取的数据只代表直到目前的数据，如果要获取最新的数据，当然是要定时爬取，使用crontab...使用crontab -l命令查看已经存在的定时任务 表示每5个小时爬取一次 完成！
import requests from lxml import etree import re import pymongo import time cli...
豆瓣电影分类排名爬取： 今天晚上复习了一下python学习之百度翻译页面爬取 复习成果已经写在上一个博客了 这接下来就是requests模块学习之豆瓣电影分类排名进行数据爬取...我本来以为这个学会之后就可以对豆瓣呀，网易云上面的歌曲进行爬取了 开始学习之后标题给我整了一个豆瓣电影分类排名爬取 但是还是太年轻了，原来事情没有那么简单 下面就是一边听课一边编写的代码...#} #response=requests.get(url=url,kwargs=kwargs,) #接下来就是requests模块练习之爬取豆瓣电影分类排行 #import...'type': '24', 'interval_id':'100:90', 'action':'' , 'start': '1',#从豆瓣库中的第几部电影去取...经过对比老师的代码，我看了好多地方都发想一样的 后来我就再次打开抓包工具 中间的user_agent后面的内容是不能有空格的所以才会有这个问题，删除空格之后 最后也是成功了，但是不知道怎么啦，爬取的内容是无法分布到多行的有往后边多看了一点发现要用
首先预热下，爬取豆瓣首页 导入urllib库下的request import urllib.request 使用下urlopen打开网站返回HTML urllib.request.urlopen("...简单点是用len看字节 >>> len(douban) 105653 爬取豆瓣评论 导入正则模块（re） import re 写了个例子 #豆瓣评论爬取小例子 import urllib.request...保存到本地 fh = open("G:\\python\\doubanpinglun.txt","w")#打开文件并新建doubanpinglun.txt open里的路径为本地路径 完整代码如下 #豆瓣评论爬取小例子
显示影片基本信息 """ TODO 显示影片基本信息 TODO 访问豆瓣电影Top250（https://movie.douban.com/top250?...start={}&filter=' # TODO 爬取前250部电影信息 url_list = [base_url.format(i) for i in range(0, 250, 25...)] for page_url in url_list: info = parser_html(get_html(page_url)) 结果显示 访问豆瓣电影Top250保存至本地文件...""" TODO 访问豆瓣电影Top250（https://movie.douban.com/top250?...writer.writeheader() for movie in movies_info: writer.writerow(movie) print("爬取完毕并保存为
二、selenium+driver初步尝试控制浏览器 说到模拟，那我们就先来模拟如何打开豆瓣图书并打开Python相关的图书 from selenium import webdriver import...我们首先先提取数据 # 获取网页内容Elements content = driver.page_source # 提取数据 print(content) 提取到数据后，我们查到里面是否存在我们所要爬取的图书...，在此我们以《Python编程 : 从入门到实践》为切入点 这个时候，我们首先要查看这个页面内是否存在有iframe 通过查找，我们发现在我们要爬取的部分是没有iframe存在的，因此我们可以直接使用...我们看下网页 我们可以很清楚的看到，第一个并不是我们所要找的书籍，因此我们可以从第二个进行爬取。...三、完整代码 # encoding: utf-8 ''' @author 李运辰 @create 2020-11-21 11:34 @software: Pycharm @file: 豆瓣图书
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。...明确目标 爬取的是豆瓣电影，并保存到csv格式中 爬取豆瓣是非常的简单，因为没有任何反爬的机制 https://movie.douban.com/explore ? 分析网站 ?...type=movie&tag='+name+sorted+'&page_limit=20&page_start={}'.format(20*i) print('正在爬取:'+url...f.write(rate+ ',' + title + ',' + url + ',' +cover + '\n') if __name__ == '__main__': name = input('爬什么电影...，在[热门 最新 经典 可播放 豆瓣高分 冷门佳片 华语 欧美 韩国 日本 动作 喜剧 爱情 科幻 悬疑 恐怖 治愈]中选') num = input('要爬几页{
import requests import re import time headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0...
显示影片基本信息"""TODO 显示影片基本信息TODO 访问豆瓣电影Top250（https://movie.douban.com/top250?...start={}&filter=' # TODO 爬取前250部电影信息 url_list = [base_url.format(i) for i in range(0, 250, 25)]...page_url in url_list: html_content = get_html(page_url) parser_html(html_content)结果显示访问豆瓣电影...Top250保存至本地文件"""TODO 访问豆瓣电影Top250（https://movie.douban.com/top250?...剧情简介'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() # TODO 分页爬取
最近一个让我帮他爬爬取豆瓣图书的一些数据，恰好已经好久没有爬数据了，今天就重温下爬虫过程并分享出来大家参考讨论下，文中我把爬取的过程按照顺序写下来，主要是留个痕迹。...在文中我会把爬取数据所需的所有代码也示例出来，如果你懒得自己敲的话，可以直接复制步骤一:添加header信息。设置header信息，模拟成浏览器或者app欺骗反爬系统，避免418。...步骤二:获取网页信息且解析网页，我爬取的是网页是：https://book.douban.com/步骤三：分析网页的反爬机制，经常搞爬虫的都知道豆瓣的反爬比较严，这里我主要分析了网站的随机ua，cookie..."http://httpbin.org/ip" # 要访问的目标HTTPS页面 # targetUrl = "https://httpbin.org/ip" # 代理服务器(产品官网
我们要爬取的数据很简单，是豆瓣电影排行榜。之所以说它简单是因为它请求返回的数据我们可以转换成规整的json列表，并且获取分页链接也很简单。 我们只获得title和url的信息。
而豆瓣口碑一直不错，有些书或者电影的推荐都很不错，所以我们今天来爬取下豆瓣的影评，然后生成词云，看看效果如何吧！ 二、功能描述 我们使用requests库登录豆瓣，然后爬取影评，最后生成词云！...为什么我们之前的案例（京东、优酷等）中不需要登录，而今天爬取豆瓣需要登录呢？那是因为豆瓣在没有登录状态情况下只允许你查看前200条影评，之后就需要登录才能查看，这也算是一种反扒手段！ ?...4.批量爬取 我们爬取、提取、保存完一条数据之后，我们来批量爬取一下。...根据前面几次爬取的经验，我们知道批量爬取的关键在于找到分页参数，我们可以很快发现URL中有一个start参数便是控制分页的参数。 ?...七、总结 今天我们以爬取豆瓣为例子，学到了不少的东西，来总结一下： 学习如何使用requests库发起POST请求 学习了如何使用requests库登录网站 学习了如何使用requests库的Session
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