爬取网址: https://movie.douban.com/top250 一:爬取思路(新手可以看一下) : 1:定义两个函数,一个get_page函数爬取数据,一个save函数保存数据,mian中向get_page函数传递url和运save函数接受get_page函数传递过来的值 2:准备动手二:爬取前的准备 我是pyhton3 pycharm 需要准备的库 requests,lxml,xlwt requests解析url lxml解析网页,获取数据 xlwt 向excle写入数据三:代码实

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

爬虫原理 发送数据 获取数据 解析数据 保存数据 requests请求库 res = requests.get(url="目标网站地址") 获取二进制流方法:res.content 获取文本方法:res.text re正则模块 re.findall("匹配规则","获取到的数据","匹配模式") re.findall('<div class="item">.*?<a href="

上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜,爬取相对来说有点麻烦,爬取的速度也较慢.本次使用的lxml库,我个人是最喜欢的,爬取的语法很简单,爬取速度也快. 本次爬取的豆瓣书籍排行榜的首页地址是: https://www.douban.com/doulist/1264675/?start=0&sort=time&playable=0&sub_type= 该排行榜一共有22页,且发现更改网址的 start=0 的  0 为25.50就可以跳到排行榜的第二.第三页,所以后面只

1.scrapy框架 Scrapy,Python开发的一个快速.高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改.它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider.sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持. 主要组件: 2.快速开始 scrapy startproject douban cd到douban根目录

思路: 1.打开书本“更多”短评,复制链接 2.脚本分析链接,通过获取短评数,计算出页码数 3.通过页码数,循环爬取当页短评 4.短评写入到txt文本 5.读取txt文本,处理文本,输出出现频率最高的词组(前X)----通过分析得到其他结果可自由发散 用到的库: lxml .re.jieba.time 整个脚本如下 # -*-coding:utf8-*- # encoding:utf-8 #豆瓣每页20条评论 import requests from lxml import etree impo

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

工作太忙 没有时间细化了 就说说 主要内容吧 下载和分析漫画是分开的 下载豆瓣漫画页面是使用之前的文章的代码 见http://www.cnblogs.com/itdef/p/4171179.html http://www.cnblogs.com/itdef/p/4081963.html 注意 豆瓣网是https 下载后进行页面分析 fstream fs(szfileName); stringstream ss; // 创建字符串流对象 ss << fs.rdbuf(); // 把文件流中的字符

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

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

抓取豆瓣读书中的(http://book.douban.com/)最受关注图书,按照评分排序,并保存至txt文件中,需要抓取书籍的名称,作者,评分,体裁和一句话评 方法一: #coding=utf-8 from selenium import webdriver from time import sleep class DoubanPopularBook: def __init__(self): self.dr = webdriver.Chrome() self.popular_books_li

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

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:

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

入门第一个爬虫一般都是爬这个,实在是太简单.用了 requests 和 bs4 库. 1.检查网页元素,提取所需要的信息并保存.这个用 bs4 就可以,前面的文章中已经有详细的用法阐述. 2.找到下一个 url 地址.本例中有两种方法,一是通过 url 的规则,本例中通过比较发现,只要更改 url 中的 start 参数值就可以:二是通过下一个页的标签获取下一页的 url.代码中采用了第一种方法. 3.判断退出条件,爬虫不可能无限制循环下去. 在这个最简单的示例中,实现以上三步一个爬虫就完成了.

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

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

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

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

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