Day40 ：Python 爬取豆瓣网前一百的电影信息

1. 项目背景

在这个项目中，我们将学习如何利用 Python 爬虫技术从豆瓣网抓取前一百部电影的信息。通过这一练习，您将掌握网页抓取的基本流程，包括发送请求、解析HTML、存储数据等核心技术。

2. 项目目标

爬取豆瓣电影前一百部电影的信息，包括电影名称、评分、评价人数和影片链接。将抓取的数据保存为CSV文件，便于后续分析。

3. 核心工具

Python 3.x ：作为编程语言。requests ：用于发送 HTTP 请求。BeautifulSoup ：用于解析 HTML 文档。pandas ：用于数据存储和处理。CSV ：文件格式，用于存储数据。

4. 环境准备

确保您的环境中安装了以下库。在终端中运行以下命令：

<code>pip install requests beautifulsoup4 pandas

5. 数据抓取流程

5.1 确定目标网址

我们需要爬取的目标网址为：https://movie.douban.com/top250

5.2 发送请求

使用 requests 库向网页发送请求，获取网页内容。

5.3 解析HTML

使用 BeautifulSoup 解析获取的 HTML 文档。

5.4 提取电影信息

从解析的内容中提取所需的电影信息。

5.5 数据存储

将提取到的数据存储为 CSV 文件。

5.6 运行流程图

6. 示例代码

以下是完整的代码示例，分为几个功能部分以便更好理解。

6.1 导入必要的库

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

6.2 发送请求并获取页面内容

def fetch_page(url):

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'

}

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:

return response.text

else:

print("请求失败", response.status_code)

return None

6.3 解析HTML并提取信息

def parse_page(html):

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

movies = []

for item in soup.find_all('div', class_='item'):code>

title = item.find('span', class_='title').textcode>

rating = item.find('span', class_='rating_num').textcode>

num_ratings = item.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].text[:-3] # 去掉"人评价"code>

link = item.find('a')['href']

movies.append({

'Title': title,

'Rating': rating,

'Number of Ratings': num_ratings,

'Link': link

})

return movies

6.4 存储数据到CSV