【python爬虫案例】利用python爬取豆瓣电影TOP250评分排行数据，并导出为excel文档

一、爬取对象-豆瓣电影TOP250

今天给大家分享一期豆瓣读书TOP排行榜250的python爬虫案例

爬取的目标网址是：https://movie.douban.com/top250

咱们以目标为驱动，以兴趣为导向，先来看下爬虫程序运行后得到的excel文档数据

那代码是如何实现豆瓣电影TOP250数据爬取的了？下面逐一讲解一下python实现。

二、豆瓣电影网站分析

通过浏览器F12查看所有请求，发现他并没有发送ajax请求，那说明我们要的数据大概率是在html页面内容上。

于是我们 点击右键->查看网页源代码 ，发现我们需要的豆瓣电影评分的排行榜数据都在html页面里

这就简单了，我们直接往下看，上代码。

三、python爬虫代码详解

首先，导入我们需要用到的库

<code>import requests # 发请求

from lxml import etree # 解析html

import pandas as pd # 存取csv

from urllib.parse import urljoin # url处理

然后，向豆瓣电影TOP250的网页发起请求，获得html页面内容

page_source = requests.get(page_url, headers=headers).text

用lxml库解析html页面

tree = etree.HTML(page_source)

使用xpath来提取我们需要的排行榜数据内容

# 获得数据所在的标签

lis = tree.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")code>

# 循环标签获得电影信息

for li in lis:

url = extract_first(li.xpath(".//div[@class='hd']/a/@href")).strip() # 链接code>

movie_name = "".join(li.xpath(".//div[@class='hd']/a//text()")) # 电影名字code>

movie_name = re.sub("\s+", "", movie_name)

score = extract_first(li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")).strip() # 评分code>

star_people_num = extract_first(li.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")).strip() # 评价人数code>

star_people_num = re.search("\d+", star_people_num).group()

one_evaluate = extract_first(li.xpath(".//p[@class='quote']/span/text()")).strip() # 一句话评价code>

info = "".join(li.xpath(".//div[@class='bd']/p/text()")).strip() # 电影信息：导演、主演、年份、国家、类型code>

infos = info.split("\n")

director = infos[0].split("\xa0\xa0\xa0")[0] # 导演

actor = None

try:

actor = infos[0].split("\xa0\xa0\xa0")[1] # 主演

except:

# 只有导演，没有主演的（比如 第3页 窃听风暴）

pass

其中，需要特殊说明的是，第3页《窃听风暴》这部电影和其他电影页面排版不同：

这部电影只有导演，却没有主演信息，所以会有个异常处理的代码

<code>try:

actor = infos[0].split("\xa0\xa0\xa0")[1] # 主演

except:

# 只有导演，没有主演的（比如 第3页 窃听风暴）

pass

还有就是有些电影，他的年份、国家、类型的格式有细微的不同之处，所以也需要特殊处理一下。

info_sub = re.sub("\s+", "", infos[1])

info_subs = info_sub.split("/")

if len(info_subs) == 3:

year = info_subs[0] # 年份

country = info_subs[1] # 国家

type = info_subs[2] # 类型

elif len(info_subs) == 4:

year = str(info_subs[0]) + "/" + str(info_subs[1]) # 年份

country = info_subs[2] # 国家

type = info_subs[3] # 类型

else:

print(f"!!!!未匹配上规则!!!! 电影名称={movie_name}", infos)

最后，我们将爬虫爬取的数据保存到csv文档里

def save_to_csv(csv_name):

"""

数据保存到csv

@param csv_name: csv文件名字

@return:

"""

df = pd.DataFrame() # 初始化一个DataFrame对象

df['电影名字'] = movie_names

df['电影链接'] = urls

df['评分'] = scores

df['评分人数'] = star_people_nums

df['导演'] = directors

df['主演'] = actors

df['年份'] = years

df['国家'] = countrys

df['类型'] = types

df['一句话评价'] = one_evaluates

df.to_csv(csv_name, encoding='utf8', index=False) # 将数据保存到csv文件code>

print("保存文件成功", csv_name)

上面的movie_names、urls等变量都是使用的list来进行存储的，这样才能符合pandas导出数据时的需要，最后调用to_csv()方法即可导出豆瓣电影的排行榜数据到文档里了。

三、python爬虫源代码获取

我是 @王哪跑，持续分享python干货，各类副业软件！

附完整python源码及数据：【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣电影评分TOP250排行数据！