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

爬取豆瓣电影top250from urllib.request import * #导入所有的request,urllib相当于一个文件夹,用到它里面的方法requestfrom lxml import etree #调用包import pickle #import timearr = [] #定义一个空数组,用来添加爬出的数据url = "https://movie.douban.com/top250?start=" #豆瓣top250网址urls = [ url+str(i) fo

第一次爬取的网站就是豆瓣电影 Top 250,网址是:https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 分析网址'?'符号后的参数,第一个参数'start=0',这个代表页数,'=0'时代表第一页,'=25'代表第二页...以此类推 一.分析网页: 网页图片 明确要爬取的元素 :排名.名字.导演.评语.评分,在这里利用Chrome浏览器,查看元素的所在位置 每一部电影信息都在<li></li>当中 爬取元素的所在位置 分析完要爬

豆瓣网站很人性化,对于新手爬虫比较友好,没有如果调低爬取频率,不用担心会被封 IP.但也不要太频繁爬取. 涉及知识点:requests.html.xpath.csv 一.准备工作 需要安装requests.lxml.csv库 爬取目标:https://book.douban.com/top250 二.分析页面源码 打开网址,按下F12,然后查找书名,右键弹出菜单栏 Copy==> Copy Xpath 以书名“追风筝的人” 获取书名的xpath是://*[@id="content"

#!usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8-*- import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import csv header = { 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',

开发环境:(Windows)eclipse+pydev 网址:https://book.douban.com/top250?start=0 from lxml import etree #解析提取数据 import requests #请求网页获取网页数据 import csv #存储数据 fp = open('D:\Pyproject\douban.csv','wt',newline='',encoding='UTF-8') #创建csv文件 writer = csv.writer(fp) w

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

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

一个很简单的爬虫. 从这里学习的,解释的挺好的:https://xlzd.me/2015/12/16/python-crawler-03 分享写这个代码用到了的学习的链接: BeautifulSoup官方文档 requests文档 codecs with……as……的解释 .join函数 .format函数 其他的一些东西在代码里面有详细注释. # encoding = utf-8 import codecs import requests from bs4 import BeautifulSo

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

  抓取目标: 豆瓣音乐top250的歌名.作者(专辑).评分和歌曲链接 使用工具: requests + lxml + xpath. 我认为这种工具组合是最适合初学者的,requests比python自带的urllib库好用,功能更强大.关于requests的使用方法,建议看它的官方文档: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html 使用lxml来解析网页,速度是最快的,至少比BeatifulSoup快.关

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

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 豆瓣电影前250 https://movie.douban.com/top250 记得要用WPS打开这个CVS文件,用EXCEL打开会因为有中文而显示不

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

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:

# -*- 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

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

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.

Python爬虫爬取全书网小说教程 第一步:打开谷歌浏览器,搜索全书网,然后再点击你想下载的小说,进入图一页面后点击F12选择Network,如果没有内容按F5刷新一下 点击Network之后出现如下内容: 第二步:进入如下页面分析Network中的内容(网址.编码方式一般为gbk) 第三步:程序详细分析如下所示: # _*_ utf-8 _*_: # author:Administrator from urllib import request #导入请求库,有的版本是import reque

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