一,准备工作. 工具:win10+Python3.6 爬取目标:爬取图中红色方框的内容. 原则:能在源码中看到的信息都能爬取出来. 信息表现方式:CSV转Excel. 二,具体步骤. 先给出具体代码吧: import requests import re from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def gethtml(url): try: r = requests.get(url,timeout = 30) r.raise_for_st

正则表达式爬取豆瓣电影TOP前250的中英文名 1.首先要实现网页的数据的爬取.新建test.py文件 test.py 1 import requests 2 3 def get_Html_text(url,p): 4 try: 5 h= {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36

1.问题描述: 爬取豆瓣读书首页的图书的名称.链接.作者.出版日期,并将爬取的数据存储到Excel表格Douban_I.xlsx中 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://book.douban.com/ 2.利用requests.get()方法向豆瓣读书首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://book.douban.com/" #发送请求,获取响应 response = requ

爬取豆瓣Top250电影的评分.海报.影评等数据!   本项目是爬虫中最基础的,最简单的一例: 后面会有利用爬虫框架来完成更高级.自动化的爬虫程序.   此项目过程是运用requests请求库来获取html,再用正则表达式来解析从中获取所需数据. 话不多说,直接上代码,盘! (具体代码解释在代码旁边) 1.加载包,requests请求库,re是正则表达式的包,json是后面来把字典序列化的包: #请求库:requests 解析工具:正则表达式 import requests import re

继爬取 猫眼电影TOP100榜单 之后,再来爬一下豆瓣的书籍信息(主要是书的信息,评分及占比,评论并未爬取).原创,转载请联系我. 需求:爬取豆瓣某类型标签下的所有书籍的详细信息及评分 语言:python 支持库: 正则.解析和搜索:re.requests.bs4.lxml (后三者需要安装) 随机数:time.random 步骤:三步走 访问标签页面,获取该标签下的所有书籍的链接 逐一访问书籍链接,爬取书籍信息和评分 持久化存储书籍信息(这里用了excel,可以使用数据库) 一.访问标签页面,

前提条件是python操作excel和数据库的环境配置是完整的,这个需要在python中安装导入相关依赖包: 实现的具体代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- import urllibimport urllib2import sysimport reimport sslimport openpyxlimport MySQLdbimport time #from bs4 import BeautifulSoup #修改系统默认编码为utf-8

Python爬取豆瓣指定书籍的短评 #!/usr/bin/python # coding=utf-8 import re import sys import time import random import urllib import urllib2 import MySQLdb # 爬取豆瓣评论 class Douban: # 构造函数 def __init__(self, url, name): # 采集的地址 #self.url = 'https://book.douban.com/su

马上就要过年啦 过年在家干啥咧 准备好被七大姑八大姨轮番「轰炸」了没? 你的内心 os 是这样的 但实际上你是这样的 应付完之后 闲暇时刻不妨看看电影 接下来咱们就来爬取豆瓣上评分最高的 250部电影 这次我们就要来使用上次说的 BeautifulSoup+ Reuqests 进行爬取啦 这次 我们将爬取到的内容存放到 excel 吧 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势   我们还是老样子 先摸清对方的底 知己知彼 百战不殆 首先打开我们的目标链接 https://movie.do

学习一门技术最快的方式是做项目,在做项目的过程中对相关的技术查漏补缺. 本文通过爬取豆瓣top250电影学习python requests的使用. 1.准备工作 在pycharm中安装request库 请看上图,在pycharm中依次点击:File->Settings.然后会弹出下图的界面: 点击2中左上角的"+"按钮,弹出下图的界面: 在右上角的查询框输入requests,然后点击"Install Package"按钮安装requests插件. 2.目标 抓

Python爬取豆瓣电影top250 下面以四种方法去解析数据,前面三种以插件库来解析,第四种以正则表达式去解析. xpath pyquery beaufifulsoup re 爬取信息:名称  评分 小评 结果显示 使用xpath解析数据 #python 使用xpath解析数据 #查询豆瓣top250电影 #获取信息:名称 评分 短语 #关于xpath语法:https://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp from lxml import e

用webdriver模仿浏览器 爬取豆瓣python书单 其中运用到os 模块 作用是生成文件夹 存储爬取的信息 etree 用于xpath解析内容 详细代码如下 可用我的上一篇博客存取到excel当中 import os import time from selenium import webdriver from lxml import etree #创建文件夹 没有指定的文件夹则创建 有则跳过 root_dir = 'douban/img' if not os.path.exists(ro

python2.7爬取豆瓣电影top250并分别写入到TXT,Excel,MySQL数据库 1.任务 爬取豆瓣电影top250 以txt文件保存 以Excel文档保存 将数据录入数据库 2.分析 电影中文名的采集可以查看:http://www.cnblogs.com/carpenterworm/p/6026274.html 电影链接采集:

1.  爬虫设计的技术 1)数据获取,通过http获取网站的数据,如urllib,urllib2,requests等模块: 2)数据提取,将web站点所获取的数据进行处理,获取所需要的数据,常使用的技术有:正则re,BeautifulSoup,xpath: 3)数据存储,将获取的数据有效的存储,常见的存储方式包括:文件file,csv文件,Excel,MongoDB数据库,MySQL数据库 2. 环境信息 1)python2.7 2)mongo2.6 3)使用模块包括re,requests,lx

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

# -*- coding: utf-8 -*- # scrapy爬取豆瓣电影top250 import scrapy from douban.items import DoubanItem class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider): name = "doubanspider" # allowed_domains = ["movie.douban.com/top250"]注意这里的主页限制,一旦翻页可能超出范围 start_url

所谓静态页面是指纯粹的HTML格式的页面,这样的页面在浏览器中展示的内容都在HTML源码中. 目标:爬取豆瓣电影TOP250的所有电影名称,网址为:https://movie.douban.com/top250 1)确定目标网站的请求头: 打开目标网站,在网页空白处点击鼠标右键,选择“检查”.(小编使用的是谷歌浏览器). 点击“network”,在弹出页面若长时间没有数据显示,则试一下F5刷新. 可以得到目标网页中Host和User-Agent两项. 2)找到爬取目标数据(即电影名称)在页面中的

功能描述V1.0: 爬取豆瓣电影排行top250 功能分析: 使用的库 1.time 2.json 3.requests 4.BuautifulSoup 5.RequestException 上机实验室: """ 作者:李舵 日期:2019-4-27 功能:抓取豆瓣电影top250 版本:V1.0 """ import time import json import requests from bs4 import BeautifulSoup f

爬虫1:Requests+Xpath 爬取豆瓣电影TOP [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https

'''Requests+正则表达式爬取猫眼电影TOP100''''''流程框架:抓去单页内容:利用requests请求目标站点,得到单个网页HTML代码,返回结果.正则表达式分析:根据HTML代码分析得到电影的名称.主演.上映时间.评分.图片链接等信息.保存至文件:通过文件的形式保存结果,每一部电影一个结果一行Json字符串.开启循环及多线程:对多页内容遍历,开启多线程提高抓取速度.'''import requestsimport refrom requests.exceptions impor

#!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Python: 3.5 # Author: zhenghai.zhang@xxx.com # Program: 爬取豆瓣网站上所有电视剧的名称并写入数据库. # Version: 0.1 # History: 2017.11.01 import requests,time, pymysql, re, datetime, json from exchangelib import DELEGATE,

好吧,我又开始折腾豆瓣电影top250了,只是想试试各种方法,看看哪一种的方法效率是最好的,一直进行到这一步才知道 scrapy的强大,尤其是和selector结合之后,速度飞起.... 下面我就采用scrapy爬取豆瓣电影top250的方法记录一下,里面采用了selector的xpath和css两种各实现了一遍,其中xpath的选取路径较为清晰以及能够直接选到标签属性,css则较为有点小抽象,没有xpath直观,优点是结构简单,书写方便.于是我都实现了一遍,汗哒哒... 步骤一:生成项目名称