主要思路 请求豆瓣的链接获取网页源代码 然后使用 BeatifulSoup 拿到我们要的内容 最后就把数据存储到 excel 文件中…

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. 数据库设计 有了如上的需求,需要设计表,其实很简单,…

Scrapy在window上的安装教程见下面的链接:Scrapy安装教程 上述安装教程已实践,可行.(本来打算在ubuntu上安装Scrapy的,但是Ubuntu 磁盘空间太少了,还没扩展磁盘空间,所以没有在Ubuntu上装,至于如何在Ubuntu上安装Scrapy,网上有挺多教程的) Scrapy的入门教程见下面链接:Scrapy入门教程 上面的入门教程是很基础的,先跟着作者走一遍,要动起来哟,不要只是阅读上面的那篇入门教程. 下面我简单总结一下Scrapy爬虫过程: 1.在Item中定义自己…

Scrapy在window上的安装教程见下面的链接:Scrapy安装教程 上述安装教程已实践,可行.(本来打算在ubuntu上安装Scrapy的,但是Ubuntu 磁盘空间太少了,还没扩展磁盘空间,所以没有在Ubuntu上装,至于如何在Ubuntu上安装Scrapy,网上有挺多教程的) Scrapy的入门教程见下面链接:Scrapy入门教程 上面的入门教程是很基础的,先跟着作者走一遍,要动起来哟,不要只是阅读上面的那篇入门教程. 下面我简单总结一下Scrapy爬虫过程: 1.在Item中定义自己…

前言 并不是所有的网站都能够敞开心扉让你看个透彻,它们总要给你出些难题让你觉得有些东西是来之不易的,往往,这也更加激发你的激情和斗志! 从<为了媳妇的一张号,我与百度医生杠上了>里就有网友提出可以通过获取cookie的方式来登录,不需要借助selenium这样的模拟浏览器操作了,到后来在公众号里一号友说豆瓣如何实现登录,以及近期园友都有提到想获取更多的网站数据是需要登录的--登录,一直是爬虫界躲不了也绕不开的话题. 之前已经试过通过启动浏览器,模拟人工操作填写用户名和密码并点击登录来完成登录.…

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g…

节前一个误操作把mysql中record表和movie表都清空了,显然我是没有做什么mysql备份的.所以,索性我把所有的表数据都清空的,一夜回到解放前…… 项目地址:https://github.com/DMinerJackie/JewelCrawler 在上一个版本中,record表存储了7万多条记录,爬取的有4万多条,但是可以明显的发现爬取的数据量越多的时候,机子就越卡.又一次报错,是有关JDBC的,还有一次机子跑卡死了. 仔细一琢磨,上个版本的爬虫程序与数据库的读写次数太频繁,存在以下问…

以前也用过爬虫,比如使用nutch爬取指定种子,基于爬到的数据做搜索,还大致看过一些源码.当然,nutch对于爬虫考虑的是十分全面和细致的.每当看到屏幕上唰唰过去的爬取到的网页信息以及处理信息的时候,总感觉这很黑科技.正好这次借助梳理Spring MVC的机会,想自己弄个小爬虫,简单没关系,有些小bug也无所谓,我需要的只是一个能针对某个种子网站能爬取我想要的信息就可以了.有Exception就去解决,可能是一些API使用不当,也可能是遇到了http请求状态异常,又或是数据库读写有问题,就是在这…

这篇文章我们将使用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影 Top250,下面先贴上最终的效果图: 1.网页分析 (1)分析 URL 规律 我们首先使用 Chrome 浏览器打开 豆瓣电影 Top250,很容易可以判断出网站是一个静态网页 然后我们分析网站的 URL 规律,以便于通过构造 URL 获取网站中所有网页的内容 首页:https://movie.douban.com/top250 第二页:https://movie.douban.com/top250?start=25&filt…

这篇文章,我们继续利用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影的短评,下面还是先贴上效果图: 1.网页分析 (1)翻页 我们还是使用 Chrome 浏览器打开豆瓣电影中某一部电影的评论进行分析,这里示例为<一出好戏> 和之前一样,我们可以通过构造 URL 获取全部网页的内容,但是这次我们尝试使用一种新的方法 -- 翻页 使用快捷键 Ctrl+Shift+I 打开开发者工具,然后使用快捷键 Ctrl+Shift+C 打开元素选择工具 此时用鼠标点击网页中的 后页,就会在源代码中自动定位到…