一.爬虫项目一: 豆瓣图书网站图书的爬取: import requests import re content = requests.get("https://book.douban.com/").text #注:此时我们打印输出结果,可以看到输出我们的网页字符串: # print(content) #然后我们编辑匹配豆瓣图书网站抓取图书所用到的正则表达式. pattern = re.compile(r'<li.*?class="cover".*?href=&

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,

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

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

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Item 什么是Items呢?官方文档Items定义如下: I

对于简单的爬虫任务,尤其对于初学者,urllib+BeautifulSoup足以满足大部分的任务. 1.urllib是Python3自带的库,不需要安装,但是BeautifulSoup却是需要安装的.安装方式:pip install beautifulsoup4 其官方文档中文版地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html 2.爬取任务:爬取的内容为每部电影的名字 导演 主演 年代 国家 类型 评分

Scrapy 通过登录的方式爬取豆瓣影评数据 爬虫 Scrapy 豆瓣 Fly 由于需要爬取影评数据在来做分析,就选择了豆瓣影评来抓取数据,工具使用的是Scrapy工具来实现.scrapy工具使用起来比较简单,主要分为以下几步: 1.创建一个项目 ==scrapy startproject Douban 得到一个项目目录如下: ├── Douban │   ├── init.py │   ├── items.py │   ├── pipelines.py │   ├── settings.py

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

//cnpm install superagent cheerio eventproxy fs pathvar superagent = require('superagent'); var cheerio = require('cheerio'); var eventproxy = require('eventproxy'); var fs = require("fs"); var path = require("path"); var ep = new even

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

项目托管平台地址:https://github.com/gengwenhao/GetTop250.git 本项目能够爬取豆瓣电影TOP250并向用户展示电影的排名,分数等

爬取豆瓣电影TOP 250的电影存储到mongodb中 1.创建项目sp1 PS D:\scrapy> scrapy.exe startproject douban 2.创建一个爬虫 PS D:\scrapy\tencent> scrapy genspider doubanmovie "movie.douban.com" 3.编辑爬虫内容doubanmovie.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from douban.item

今天的主要内容是爬取豆瓣电影短评,看一下网友是怎么评价最近的电影的,方便我们以后的分析,以以下三部电影:二十二,战狼,三生三世十里桃花为例. 由于豆瓣短评网页比较简单,且不存在动态加载的内容,我们下面就直接上代码.有一点需要注意的是,豆瓣短评的前几页不需要登录就可以看,但是后面的内容是是需要我们登录才能查看的,因此我们需要添加自己的cookie. 我们新创建一个项目,就叫comment吧. 项目代码 items.py import scrapy class CommentItem(scrapy.

目标:使用Python爬取豆瓣电影并保存MongoDB数据库中 我们先来看一下通过浏览器的方式来筛选某些特定的电影: 我们把URL来复制出来分析分析: https://movie.douban.com/tag/#/?sort=T&range=0,10&tags=%E7%94%B5%E5%BD%B1,%E7%88%B1%E6%83%85,%E7%BE%8E%E5%9B%BD,%E9%BB%91%E5%B8%AE 有3个字段是非常重要的: 1.sort=T 2.range=0,10 3.tag

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

一.爬取网页,获取需要内容 我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示: 我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西.直接进入主题吧! 知道我们需要的内容在哪里了,接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧!获取内容后,再使用一个好用的lxml库来分析网页内容,然后获取我们的内容就可以做下一步操作了.先贴出使用request库和lxml分析的代码 def get_page(i): url = 'https://movie.douba

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

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13257.html 1. 需求说明 本项目基于Python爬虫,爬取豆瓣电影上关于复仇者联盟3的所有影评,并保存至本地文件.然后对影评进行分词分析,使用词云生成树人格鲁特的形象照片. 2. 代码实现 此部分主要解释Python爬虫部分及使用词云生成图像的代码 Python爬虫 首先获取需要爬取的网页地址,然后通过requests.get()方式去获取网页,代码如下: # 获取网页 def getHtml(url): tr

自己写了一个爬虫爬取豆瓣小说,后来为了应对请求不到数据,增加了请求的头部信息headers,为了应对豆瓣服务器的反爬虫机制:防止请求频率过快而造成“403 forbidden”,乃至封禁本机ip的情况,而设置了代理ip,详细请见代码和注释. 爬取豆瓣小说的链接:https://www.douban.com/tag/%E5%B0%8F%E8%AF%B4/book?start=0 获取免费代理ip的网站:http://www.xicidaili.com/ #-*-coding:utf-8-*- im

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