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一、背景     

   近年来，Python在数据爬取和处理方面的应用越来越广泛。本文将介绍一个基于Python的爬虫程

序，用于抓取豆瓣电影Top250的相关信息，并将其保存为Excel文件。

        程序包含以下几个部分：

           导入模块：程序导入了 BeautifulSoup、re、urllib.request、urllib.error、xlwt等模块。

        定义函数：

geturl(url)：接收一个URL参数，返回该URL页面内容。getdata(baseurl)：接收一个基础URL参数，遍历每一页的URL，获取电影信息数据，以列表形式返回。savedata(datalist,savepath)：接收电影信息数据和保存路径参数，将数据保存到Excel文件中。

二、导入必要的模块：

       代码首先导入了需要使用的模块：requests、lxml和csv。

import requestsfrom lxml import etreeimport csv

        如果出现模块报错

        进入控制台输入：建议使用国内镜像源

pip install 模块名称 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

         我大致罗列了以下几种国内镜像源：

清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/豆瓣https://pypi.douban.com/simple/ 百度云https://mirror.baidu.com/pypi/simple/中科大https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华为云https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/腾讯云https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

 三、定义了函数来解析每个电影的信息：

        设置了请求头部信息，以模拟浏览器的请求，函数返回响应数据的JSON格式内容。

def getSource(url): # 反爬 填写headers请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) # 防止出现乱码 response.encoding = 'utf-8' # print(response.text) return response.text

        如何获取请求头：

        火狐浏览器：

打开目标网页并右键点击页面空白处。选择“检查元素”选项，或按下快捷键Ctrl + Shift + C（Windows）在开发者工具窗口中，切换到“网络”选项卡。刷新页面以捕获所有的网络请求。在请求列表中选择您感兴趣的请求。在右侧的“请求标头”或“Request Headers”部分，即可找到请求头信息。

     将以下请求头信息复制出来即可

 四、源代码：

        该爬虫程序使用了Python的第三方库BeautifulSoup和正则表达式模块，通过解析HTML页面并进行匹配，提取了电影详情链接、图片链接、影片中文名、影片外国名、评分、评价数、概述以及相关信息等数据，最后将这些数据保存到Excel文件中。

from bs4 import BeautifulSoupimport re #正则表达式，进行文字匹配import urllib.request,urllib.error #指定URL，获取网页数据import xlwt #进行excel操作def main(): baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" datalist= getdata(baseurl) savepath = ".\\豆瓣电影top250.xls" savedata(datalist,savepath)#compile返回的是匹配到的模式对象findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 正则表达式模式的匹配，影片详情findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S) # re.S让换行符包含在字符中,图片信息findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>') # 影片片名findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>') # 找到评分findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>') # 找到评价人数 #\d表示数字findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>') # 找到概况findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S) # 找到影片的相关内容，如导演，演员等##获取网页数据def getdata(baseurl): datalist=[] for i in range(0,10): url = baseurl+str(i*25) ##豆瓣页面上一共有十页信息，一页爬取完成后继续下一页 html = geturl(url) soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") #构建了一个BeautifulSoup类型的对象soup，是解析html的 for item in soup.find_all("div",class_='item'): ##find_all返回的是一个列表 data=[] #保存HTML中一部电影的所有信息 item = str(item) ##需要先转换为字符串findall才能进行搜索 link = re.findall(findLink,item)[0] ##findall返回的是列表，索引只将值赋值 data.append(link) imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] data.append(imgSrc) titles=re.findall(findTitle,item) ##有的影片只有一个中文名，有的有中文和英文 if(len(titles)==2): onetitle = titles[0] data.append(onetitle) twotitle = titles[1].replace("/","")#去掉无关的符号 data.append(twotitle) else: data.append(titles) data.append(" ") ##将下一个值空出来 rating = re.findall(findRating, item)[0] # 添加评分 data.append(rating) judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0] # 添加评价人数 data.append(judgeNum) inq = re.findall(findInq, item) # 添加概述 if len(inq) != 0: inq = inq[0].replace("。", "") data.append(inq) else: data.append(" ") bd = re.findall(findBd, item)[0] bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', " ", bd) bd = re.sub('/', " ", bd) data.append(bd.strip()) # 去掉前后的空格 datalist.append(data) return datalist##保存数据def savedata(datalist,savepath): workbook = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) ##style_compression=0不压缩 worksheet = workbook.add_sheet("豆瓣电影top250",cell_overwrite_ok=True) #cell_overwrite_ok=True再次写入数据覆盖 column = ("电影详情链接", "图片链接", "影片中文名", "影片外国名", "评分", "评价数", "概况", "相关信息") ##execl项目栏 for i in range(0,8): worksheet.write(0,i,column[i]) #将column[i]的内容保存在第0行，第i列 for i in range(0,250): data = datalist[i] for j in range(0,8): worksheet.write(i+1,j,data[j]) workbook.save(savepath)##爬取网页def geturl(url): head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) " "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36" } req = urllib.request.Request(url,headers=head) try: ##异常检测 response = urllib.request.urlopen(req) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e,"code"): ##如果错误中有这个属性的话 print(e.code) if hasattr(e,"reason"): print(e.reason) return htmlif __name__ == '__main__': main() print("爬取成功！！！")

五、详解代码

        导入所需模块，包括`BeautifulSoup`、`re`、`urllib`和`xlwt`。

from bs4 import BeautifulSoupimport re # 正则表达式，进行文字匹配import urllib.request,urllib.error # 指定URL，获取网页数据import xlwt # 进行excel操作

        主函数，主要包含三个步骤：获取数据、保存数据和打印成功信息。

def main(): baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" datalist = getdata(baseurl) savepath = ".\\豆瓣电影top250.xls" savedata(datalist, savepath)

        这里使用正则表达式对html页面进行匹配，获取需要的信息，返回的是匹配到的模式对象。 

##compile返回的是匹配到的模式对象findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 正则表达式模式的匹配，影片详情findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S) # re.S让换行符包含在字符中，图片信息findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>') # 影片片名findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>') # 找到评分findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>') # 找到评价人数 #\d表示数字findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>') # 找到概况findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S) # 找到影片的相关内容，如导演，演员等

获取网页数据的函数，包括以下步骤：

1. 循环10次，依次爬取不同页面的信息；

2. 使用`urllib`获取html页面；

3. 使用`BeautifulSoup`解析页面；

4. 遍历每个div标签，即每一部电影；

5. 对每个电影信息进行匹配，使用正则表达式提取需要的信息并保存到一个列表中；

6. 将每个电影信息的列表保存到总列表中。

def getdata(baseurl): datalist = [] for i in range(0, 10): url = baseurl + str(i * 25) html = geturl(url) soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for item in soup.find_all("div", class_='item'): data = [] item = str(item) link = re.findall(findLink, item)[0] data.append(link) imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] data.append(imgSrc) titles = re.findall(findTitle, item) if (len(titles) == 2): onetitle = titles[0] data.append(onetitle) twotitle = titles[1].replace("/", "") data.append(twotitle) else: data.append(titles) data.append(" ") rating = re.findall(findRating, item)[0] data.append(rating) judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0] data.append(judgeNum) inq = re.findall(findInq, item) if len(inq) != 0: inq = inq[0].replace("。", "") data.append(inq) else: data.append(" ") bd = re.findall(findBd, item)[0] bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', " ", bd) bd = re.sub('/', " ", bd) data.append(bd.strip()) datalist.append(data) return datalist

将获取到的数据保存到excel文件中，包括以下步骤：

1. 创建一个excel文件；

2. 在文件中创建一个工作表；

3. 写入execl项目栏，即第一行的标题；

4. 循环保存每一部电影的信息。

def savedata(datalist, savepath): workbook = xlwt.Workbook(encoding="utf-8", style_compression=0) ##style_compression=0不压缩 worksheet = workbook.add_sheet("豆瓣电影top250", cell_overwrite_ok=True) # cell_overwrite_ok=True再次写入数据覆盖 column = ("电影详情链接", "图片链接", "影片中文名", "影片外国名", "评分", "评价数", "概况", "相关信息") ##execl项目栏 for i in range(0, 8): worksheet.write(0, i, column[i]) # 将column[i]的内容保存在第0行，第i列 for i in range(0, 250): data = datalist[i] for j in range(0, 8): worksheet.write(i + 1, j, data[j]) workbook.save(savepath)

        使用`urllib`获取网页数据的函数。

def geturl(url): head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) " "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36" } req = urllib.request.Request(url, headers=head) try: ##异常检测 response = urllib.request.urlopen(req) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): ##如果错误中有这个属性的话 print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html

        程序入口，执行主函数，并打印成功信息。 

if __name__ == '__main__': main() print("爬取成功！！！")

六、效果展示

七、文末送书

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1️⃣参与方式：关注、点赞、收藏，评论(人生苦短，我一天我也懒得卷）

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