<?php//演示地址 http://asizu.sinaapp.com/reptile_douban.php//数据量不是特别大,没有写抓完数据便停止. 喜欢的朋友拿去自己改改就好了 header("Content-Type:text/html;charset=utf-8"); define("MYSQL_HOST",SAE_MYSQL_HOST_M); define("MYSQL_NAME","douban"); d

如何获取豆瓣电影 API Key 豆瓣 API Key 不能使用了 ! solutions & !== ? https://frodo.douban.com/api/v2/subject_collection/movie_showing/items?start=0&count=0?apiKey=054022eaeae0b00e0fc068c0c0a2102a ?apiKey=054022eaeae0b00e0fc068c0c0a2102a https://frodo.douban.com/

一般成熟的网站都会有反爬虫策略,例如限制访问次数,限制访问 IP,动态显示数据等.爬虫和反爬虫就是一直相爱相杀地互相钳制.如果要通过爬虫来获取某些大型网站的数据,那是一件很费时费力的活.小白总遭遇过在趟过各种坑之前就被封 IP 或封账号的打击(呜呜~说的就是我). 不过有一些公司心怀开放互联的态度,友好地给大家提供了 api 接口.这一篇博客将以豆瓣电影为例记录如何站在巨人(api)的肩膀上获取数据.不过豆瓣 api 现在貌似也逐渐收起来了,api key 也停止申请了,且用且珍惜了. >>

在本篇博文当中,将会教会大家如何使用高性能爬虫,快速爬取并解析页面当中的信息.一般情况下,如果我们请求网页的次数太多,每次都要发出一次请求,进行串行执行的话,那么请求将会占用我们大量的时间,这样得不偿失.因此我们可以i使用高性能爬虫,也就是采用多进程,异步的方式对数据进行爬取和解析,这样就可以在更快的时间内得到我们想要的结果.本篇博文给出有关爬取豆瓣电影的例子,以此来教会大家如何使用高性能爬虫. 一.网页分析 首先我们来分析豆瓣电影的网页代码,在本次的案例当中.我们需要爬取豆瓣电影top250当

# _*_ coding : utf-8 _*_ # @Time : 2021/11/2 11:45 # @Author : 秋泊酱 # 1页数据 电影条数20 # https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&action=& # start=0&limit=20 # 2页数据 # https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&

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

# _*_ coding : utf-8 _*_ # @Time : 2021/11/2 9:58 # @Author : 秋泊酱 # @File : 获取豆瓣电影第一页 # @Project : 爬虫案例 # get请求 # 获取豆瓣电影的第一页的数据,并且保存到本地 import urllib.request # 请求路径 url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&actio

前言 由于之后要做一个实验,需要用到大量豆瓣用户的电影数据,因此想到了从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户. 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接:http://movie.douban.com/subject/10463953/collections. 一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户.当点击下一页时,当前连接变为:http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?st

一.项目目标 爬取豆瓣TOP250电影的评分.评价人数.短评等信息,并在其保存在txt文件中,html解析方式基于正则表达式 二.确定页面内容 爬虫地址:https://movie.douban.com/top250 确定爬取内容:视频链接,视频名称,导演/主演名称,视频评分,视频简介,评价人数等信息 打开网页,按F12键,可获取以下界面信息 观察可知,每一部视频的详细信息都存放在li标签中 每部视频的视频名称在 class属性值为title 的span标签里,视频名称有可能有多个(中英文):

之前我们从猫眼获取过电影信息,而且利用分析ajax技术,获取过今日头条的街拍图片. 今天我们在豆瓣上获取一些热门电影的信息. 页面分析 首先,我们先来看一下豆瓣里面选电影的页面,我们默认选择热门电影,啥都不点了. [插入图片,豆瓣热门电影页面] 在选电影这个框中其实有很多标签的,这个其实可以在url设置,后面讲,现在就用热门好了. 下面每部电影罗列出来,包括电影封面,评分,电影名称等信息. 最下面是加载更多选项,其实看到这个加载更多,我就意识到这个页面肯定是用ajax技术实现的,就跟今日头条街拍

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g

前提条件是python操作excel和数据库的环境配置是完整的,这个需要在python中安装导入相关依赖包: 实现的具体代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- import urllibimport urllib2import sysimport reimport sslimport openpyxlimport MySQLdbimport time #from bs4 import BeautifulSoup #修改系统默认编码为utf-8

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在window上的安装教程见下面的链接:Scrapy安装教程 上述安装教程已实践,可行.(本来打算在ubuntu上安装Scrapy的,但是Ubuntu 磁盘空间太少了,还没扩展磁盘空间,所以没有在Ubuntu上装,至于如何在Ubuntu上安装Scrapy,网上有挺多教程的) Scrapy的入门教程见下面链接:Scrapy入门教程 上面的入门教程是很基础的,先跟着作者走一遍,要动起来哟,不要只是阅读上面的那篇入门教程. 下面我简单总结一下Scrapy爬虫过程: 1.在Item中定义自己

Scrapy在window上的安装教程见下面的链接:Scrapy安装教程 上述安装教程已实践,可行.(本来打算在ubuntu上安装Scrapy的,但是Ubuntu 磁盘空间太少了,还没扩展磁盘空间,所以没有在Ubuntu上装,至于如何在Ubuntu上安装Scrapy,网上有挺多教程的) Scrapy的入门教程见下面链接:Scrapy入门教程 上面的入门教程是很基础的,先跟着作者走一遍,要动起来哟,不要只是阅读上面的那篇入门教程. 下面我简单总结一下Scrapy爬虫过程: 1.在Item中定义自己

转载请注明出处 利用python2.7正则表达式进行豆瓣电影Top250的网络数据采集 1.任务 采集豆瓣电影名称.链接.评分.导演.演员.年份.国家.评论人数.简评等信息 将以上数据存入MySQL数据库 2.任务解析 requests是很好的网络数据采集模块,配合BeautifulSoup可以解析许多HTML.但个人认为BeautifulSoup返回对象不是字符串,而利用其find及findall总觉得力有未逮,与正则表达式的配合总显得有些冗余,甚至需要将BeautifulSoup返回对象转换

前言 并不是所有的网站都能够敞开心扉让你看个透彻,它们总要给你出些难题让你觉得有些东西是来之不易的,往往,这也更加激发你的激情和斗志! 从<为了媳妇的一张号,我与百度医生杠上了>里就有网友提出可以通过获取cookie的方式来登录,不需要借助selenium这样的模拟浏览器操作了,到后来在公众号里一号友说豆瓣如何实现登录,以及近期园友都有提到想获取更多的网站数据是需要登录的--登录,一直是爬虫界躲不了也绕不开的话题. 之前已经试过通过启动浏览器,模拟人工操作填写用户名和密码并点击登录来完成登录.

1.搭建项目框架 使用vue-cli 没安装的需要先安装 npm intall -g vue-cli 使用vue-cli生成项目框架 vue init webpack-simple vue-movie 然后一路回车 接着 进入项目目录 cd vue-movie 然后安装项目依赖包 cnpm install 没安装cnpm的先执行这个命令 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 接着 npm run dev 看到

最近不想写论文,就想捣鼓点新东西吧,就边看官方文档,花了3天时间写了一个简单的仿豆瓣电影的微信小程序,给大家分享一下教程吧. 源码&效果图 源码点击这里,欢迎star 运行方法: 下载微信web开发者工具 新建项目,项目目录为代码存放目录 点击开发者工具中的编译即可在模拟器里看到 效果图如下 开发环境与项目简介 微信提供了一个微信开发者工具,可以完成小程序的 API 和页面的开发调试.代码查看和编辑.小程序预览和发布等功能.下载地址下载后,打开该工具,选择代码目录和申请的AppID,勾选quic

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

在学习微信小程序开发过程中,一部分的难点是前端逻辑的处理,也就是对前端JS的代码编辑:一部分的难点是前端界面的设计展示:本篇随笔基于一个豆瓣电影接口的小程序开源项目进行重新调整,把其中遇到的相关难点和改进的地方进行讨论介绍,希望给大家提供一个参考的思路,本篇随笔是基于前人小程序的项目基础上进行的改进,因此在开篇之前首先对原作者的辛劳致敬及感谢. 1.豆瓣电影接口的小程序项目情况 豆瓣电影接口提供了很多相关的接口给我们使用,豆瓣电影接口的API地址如下所示:https://developers.d