# *_*coding:utf-8 *_* import requests payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'} page_size = "1000" page = "1" for page in range(1,11): #url = "https://movie.douban.com/j/search_subject

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#!/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,

大年初二,忙完家里一些事,顺带有人交流爬取豆瓣图书top250 1.构造urls列表 urls=['https://book.douban.com/top250?start={}'.format(str(i) for i in range(0, 226, 25))] 2.模块 requests获取网页源代码 lxml 解析网页 xpath提取 3.提取信息 4.可以封装成函数 此处没有封装调用 python代码: #coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.

  # -*- coding:utf-8 -*- """ 一个简单的Python爬虫, 用于抓取豆瓣电影Top前250的电影的名称 Language: Python3.6 """ import re import urllib.request import urllib.error import time #import urllib2 import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._cre

一.下载页面并处理 二.提取数据 观察该网站 html 结构 可知该页面下所有电影包含在 ol 标签下.每个 li 标签包含单个电影的内容. 使用 XPath 语句获取该 ol 标签 在 ol 标签中遍历每个 li 标签获取单个电影的信息. 以电影名字为例 其余部分详见源码  三.页面跳转 检查"后页"标签.跳转到下一页面 返回 None 则已获取所有页面. 四.导入 CSV 创建 CSV 文件 其余部分详见源码 五.导入数据库(以 mysql 为例) 先在 mysql 中创建数据库与

# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import requests from pyquery import PyQuery def GetDouBanMovie(): a = 1 for i in range(0,250,25): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" %i r = requests.get(url)

上次介绍了beautifulsoup的使用,那就来进行运用下吧.本篇将主要介绍通过爬取豆瓣图书的信息,存储到sqlite数据库进行分析. 1.sqlite SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.它是一个零配置的数据库,这意味着与其他数据库一样,您不需要在系统中配置. 就像其他数据库,SQLite 引擎不是一个独立的进程,可以按应用程序需求进行静态或动态连接.SQLite 直接访问其存储文件. 在Mac是自带sqlite的,不需要重新安

目录 一:代码 二:结果如下(部分例子)   这里是爬取豆瓣视频信息,用pyquery库(jquery的python库). 一:代码 from urllib.request import quote from pyquery import PyQuery as pq import requests import pandas as pd def get_text_page(movie_name): ''' 函数功能:获得指定电影名的源代码 参数:电影名 返回值:电影名结果的源代码 ''' url

首先要做的就是去豆瓣网找对应的接口,这里就不赘述了,谷歌浏览器抓包即可,然后要做的就是分析返回的json数据的结构: https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=tv&tag=%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E5%89%A7&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0 这是接口地址,可以大概的分析一下各个参数的规则: type=tv,表示的是电视剧的分类 tag=国产剧,表示是

今天利用xpath写了一个小爬虫,比较适合一些爬虫新手来学习.话不多说,开始今天的正题,我会利用一个案例来介绍下xpath如何对网页进行解析的,以及如何对信息进行提取的. python环境:python3.5 先看看网页的样子 豆瓣电影网站链接 我们下面将要对电影的名字.链接.评分.评价人数和一句话描述这些信息进行提取1.检查并复制电影名字的xPath信息 电影<肖申克的救赎>的xPath信息如下://*[@id=”content”]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2

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,

爬取豆瓣网图书TOP250的信息,需要爬取的信息包括:书名.书本的链接.作者.出版社和出版时间.书本的价格.评分和评价,并把爬取到的数据存储到本地文件中. 参考网址:https://book.douban.com/top250 注意:使用正则表达式时,不要在Elements选项卡中直接查看源代码,因为那的源码可能经过Javascript渲染而与原始请求不同,而是需要从Network选项卡中查看源码. import re import json import time import request

题外话+ 大家好啊,最近自己在做一个属于自己的博客网站(准备辞职回家养老了,明年再战)在家里 琐事也很多, 加上自己 一回到家就懒了(主要是家里冷啊! 广东十几度,老家几度,躲在被窝瑟瑟发抖,) 由于在建博客,也会遇到一些问题,我目前的博客发展就是 在创建博客的过程中, 把遇到的问题及解决方法  给说明出来,python 呢, 我也几周没玩了,,估计又忘记了(哎)好烦 我看了一下, 博客最新文章是讲python 的 爬去图片的 我今天说说爬去豆瓣数据写入(我这里写入 txt) 爬取豆瓣电影首页数

最近在学python,对python爬虫框架十分着迷,因此在网上看了许多大佬们的代码,经过反复测试修改,终于大功告成! 原文地址是:https://blog.csdn.net/ljm_9615/article/details/76694188 我的运行环境是win10,用的是python3.6,开发软件pycharm 1.创建项目 cmd进入你要创建的目录下面,scrapy startproject doubanmovie 用pycharm打开,目录如下: #在spiders文件夹下编写自己的爬

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

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

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

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