有了上次利用python爬虫抓取糗事百科的经验,这次自己动手写了个爬虫抓取豆瓣电影Top250的简要信息. 1.观察url 首先观察一下网址的结构 http://movie.douban.com/top250?start=0&filter=&type= : 可以看到,问号?后有三个参数 start.filter.type,其中start代表页码,每页展示25部电影,0代表第一页,以此类推25代表第二页,50代表第三页... filter顾名思义,是过滤已经看过的电影,filter和type

豆瓣有些电影页面需要登录才能查看. 目录 [隐藏]  1 创建工程 2 定义Item 3 编写爬虫(Spider) 4 存储数据 5 配置文件 6 艺搜参考 创建工程 scrapy startproject doubanmoive 定义Item ]],item['year'][0],item['score'][0],item['url'],item['vote'])) log.msg("Item stored in db: %s" % item, level=log.DEBUG)  

采集地址https://movie.douban.com/top250 一.创建mysql数据库 CREATE TABLE `t_doubantop` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `num` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `charactor` varchar(255) DEFAULT NULL, `remark` varchar(255) DE

利用python2.7抓取豆瓣电影top250 1.任务说明 抓取top100电影名称 依次打印输出 2.网页解析 要进行网络爬虫,利用工具(如浏览器)查看网页HTML文件的相关内容是很有必要,我使用的是Firefox浏览器,并安装了Firebug插件, 这个插件可以方便查看包括HTML在内许多内容 打开豆瓣电影排行榜top250网页,发现每页有25部电影,一共10页,其每一页url具有如下特征: http://movie.douban.com/top250?start=0 http://mov

一直对爬虫感兴趣,学了python后正好看到某篇关于爬取的文章,就心血来潮实战一把吧. 实现目标:抓取豆瓣电影top250,并输出到文件中 1.找到对应的url:https://movie.douban.com/top250 2.进行页面元素的抓取:   3.编写代码思路: 第一步:实现抓取第一个页面: 第二步:将其他页面的信息也抓取到: 第三步:输出到文件: 4.具体代码实现:  5.结果: 1)控制台输出部分截图: 2)如果想要输出到文件,执行命令并重定向到TXT文件中: python xx

python抓取豆瓣电影Top250数据 1.豆瓣地址:https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 2.主要流程是抓取该网址下的Top250的数据,存入本地的txt文件中,并将数据持久化写入数据库中 环境准备: 1.本地安装mysql数据库,具体下载以及安装参照:https://blog.csdn.net/chic_data/article/details/72286329 2.安装好数据后创建database和table,并创建字段 如:我

利用 requests 抓取豆瓣电影 Top 250: import re import requests def main(url): global num headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} req = reque

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:404notfound  一直对爬虫感兴趣,学了python后正好看到某篇关于爬取的文章,就心血来潮实战一把吧.当然如果你学的不好,建议可以先去小编的Python交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目,一起交流学习进步! 实现目标:抓取豆瓣电影top250,并输出到文件中 1.找到对应的url:https://mo

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 一个简单的Python爬虫, 用于抓取豆瓣电影Top前100的电影的名称 Anthor: Andrew Liu Version: 0.0.1 Date: 2014-12-04 Language: Python2.7.8 Editor: Sublime Text2 Operate: 具体操作请看README.md介绍 """ import string

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抓取豆瓣电影(http://movie.douban.com/nowplaying/chengdu/)中的正在热映前12部电影,并按照评分排序,保存至txt文件 #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest from time import sleep class DoubanMovie(unittest.TestCase): def setUp(self): self.dr = webdriver.Chrome() s

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

最近网剧<白夜追凶>在很多朋友的推荐下,开启了追剧模式,自从琅琊榜过后没有看过国产剧了,此剧确实是良心剧呀!一直追下去,十一最后两天闲来无事就抓取豆瓣的评论看一下 相关代码提交到github上 个人github上相关python的项目:https://github.com/bytename/learnPy #-*-coding:utf-8-*- import requests from lxml import etree import jieba header ={ "Accept&

1. 任务分析及说明 目标网站:https://movie.douban.com/tag/#/ 抓取豆瓣电影上,中国大陆地区,相关电影数据约1000条:数据包括:电影名称.导演.主演.评分.电影类型.语言.上映时间.短评top20等数据: 1.1 Fiddler抓包要点分析: 请求均为GET请求:拼接后的URL为是https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=U&range=0,10&tags=电影&start=0 其中,r

<哪吒之魔童降世>这部国产动画巅峰之作,上映快一个月时间,票房口碑双丰收. 迄今已有超一亿人次观看,票房达到42.39亿元,超过复联4,跻身中国票房纪录第三名,仅次于<战狼2>和<流浪地球>. 去看豆瓣的评论,网友们对<哪吒>的喜爱溢于言表: 那么,网友评价哪吒这部动画用的最多的词是什么呢?不把这些短评都爬取下来,再做个词云分布,就能了解网友都说了啥了. 这次是用python登录并爬取豆瓣短评,并做词云分布,分别用到requests.xpath.lxml.j

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scrapy框架 scrapy是一套基于Twisted的异步处理框架,是纯python实现的爬虫框架,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松实现一个爬虫,用来抓取网页内容或者各种图片. scrapy Engine:scrapy引擎 负责调度器,下载器,管道和爬虫之间的通讯信号和数据的传递,相当于交通站 Scheduler:调度器  简单来说就是一个队列,负责接受引擎发来的request请求,然后将请求排队,当引擎需要请求数据的时候,就将请求队列中的数据交给引擎. Downloader:下载器 下载

这是简易数据分析系列的第 4 篇文章. 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:) 有人之前可能学过一些爬虫知识,总觉得这是个复杂的东西,什么 HTTP.HTML.IP 池,在这里我们都不考虑这些东西.一是小的数据量根本不需要考虑,二是这些乱七八糟的东西根本没有说到爬虫的本质. 爬虫的本质是什么?其实就是找规律. 而且爬虫的找规律难度,大部分都是小学三年级的数学题水平. 我们下面拿个例子说明一下,下图历史文章的

因为最近在找房子在豆瓣小组-上海租房上找,发现搜索困难,于是想利用爬虫将数据抓取. 顺便熟悉一下Python. 这边有scrapy 入门教程出处:http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/07/16/scrapy-tutorial.html 差不多跟教程说的一样,问题技术难点是 转码,上述教程并未详细指出. 我还是把代码贴出来,请供参考. E:\tutorial>tree /f Folder PATH listing for volume 文档 Vo

CasperJS is a navigation scripting & testing utility for the PhantomJS (WebKit) and SlimerJS (Gecko) headless browsers, written in Javascript. PhantomJS是基于WebKit内核的headless browser SlimerJS则是基于Gecko内核的headless browser Headless browser: 无界面显示的浏览器,可以用于