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自定义获取豆瓣网电影TOP250里的排名数量

主要思路：先由requests库获取html基本信息，然后用BeautifulSoup来进行html.parser格式解析，逐个获取Tag属性，并且对内容进行字符串切片，字符串匹配，保存得到电影名称，地点，日期。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re
 
#由于中文编码的原因需要重新计算中文所占长度
def SuperLen(s):
    sum_len=len(s)
    chi_len=len(re.sub('[a-zA-Z]','',s))
    eng_len=sum_len-chi_len
    return (chi_len*2+eng_len)
#此函数功能是准确得到中英文混合字符串所占长度
 
#由于每页只有25个电影，所以用户需求电影数目不同页数（URL）也就不同
def Get_Page(n):
    if n%25!=0:
        num=int(n/25)+1
    else:
        num=int(n/25)
    return num
#此函数功能是获取页数
 
#根据所需参数页数来对应不同的URL
def Num_Get_Soup(n):
    url='https://movie.douban.com/top250?start='+str(n)+'&filter='
    resul=requests.get(url)
    soup=BeautifulSoup(resul.text,'html.parser')
    return soup
#此函数功能就是对URL进行requests.get 以获取对应的BeautifulSoup
 
#使用BeautifulSoup
def Get_Name_Date_Locat(nums):
    NAME=[]
    Date=[]
    Locat=[]
    for j in range(Get_Page(nums)):  #获取页数，进行循环操作
        soup=Num_Get_Soup(j*25)      #根据不同页数的不同URL获取soup
        Name_temp=soup.find_all('img','',limit=25)    #获取名称Tag，数目最大且为25
        Date_Locat_temp=soup.find_all('p','',limit=25)#获取日期 地点Tag
        for i in Name_temp:
            NAME.append(i.attrs['alt'])  #对获取的Tag获取属性
        for l in Date_Locat_temp:
            stemp=str(l)
            Date.append(re.sub('\D','',stemp.split('\xa0')[-5])[:4]) #对字符串切片后进行字符串匹配获取数字日期
            Locat.append(stemp.split('\xa0')[-3])  #字符串切片获取地点
    return (NAME,Date,Locat)
 
#此函数功能是格式化写入文件
def Write_text(n,N,D,L):
    f=open('result.txt','w')
    for i  in range(n):
        f.write(N[i]+'{}\t'.format((35-SuperLen(N[i]))*' '))
        f.write(L[i]+'{}\t'.format((70-len(L[i]*2))*' '))
        f.write(D[i])
        f.write('\n')
    f.close()
 
#函数的开始
def Start():
    nums=eval(input('请输入要爬取排名的个数0-250均可'))
    print('Please Waitng........')
    Name,Date,Locat=Get_Name_Date_Locat(nums)
    Write_text(nums,Name,Date,Locat)
    print('Complete!')
 
Start()

效果图：

可改进思路：正则表达和字符串切片的使用可以再合理一些，格式化保存文件也可以再简化。