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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：

  1. 打开目标网页并右键点击页面空白处。
  2. 选择“检查元素”选项，或按下快捷键Ctrl + Shift + C（Windows）
  3. 在开发者工具窗口中，切换到“网络”选项卡。
  4. 刷新页面以捕获所有的网络请求。
  5. 在请求列表中选择您感兴趣的请求。
  6. 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 BeautifulSoupimportre#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" />')# 正则表达式模式的匹配，影片详情findImgSrc = re.compile(r'(.*)')# 影片片名findRating = re.compile(r'(.*)')# 找到评分findJudge = re.compile(r'(\d*)人评价')# 找到评价人数 #\d表示数字findInq = re.compile(r'(.*)')# 找到概况findBd = re.compile(r'
(.*?)
', re.S)# 找到影片的相关内容，如导演，演员等##获取网页数据defgetdata(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('
(\s+)?', " ", bd)bd = re.sub('/', " ", bd)data.append(bd.strip())# 去掉前后的空格datalist.append(data)returndatalist##保存数据defsavedata(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 BeautifulSoupimportre# 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'')# 正则表达式模式的匹配，影片详情findImgSrc = re.compile(r'(.*)')# 影片片名findRating = re.compile(r'(.*)')# 找到评分findJudge = re.compile(r'(\d*)人评价')# 找到评价人数 #\d表示数字findInq = re.compile(r'(.*)')# 找到概况findBd = re.compile(r'
(.*?)
', 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('
(\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

参与活动

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）
2️⃣获奖方式：程序随机抽取 3位，每位小伙伴将获得一本书
3️⃣活动时间：截止到 2024-1-10 22:00:00

注：活动结束后会在我的主页动态如期公布中奖者，包邮到家。

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这本书是美国人工智能领域的权威经典教材，受到广大师生的广泛好评。中文版更是被近百所高校采用，作为专业教科书使用。

本书第 2 版出版于 2018 年，恰恰在过去的5年中，人工智能技术有了突破性的进展，大模型即是其中的代表。第3版在第 2 版的基础上进行了内容调整和升级，以跟上技术发展的步伐。新增了深度学习、人工智能安全和人工智能编程等新进展、新成果。

全书内容包括人工智能的历史、思维和智能之辩、图灵测试、搜索、博弈、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、自动规划、遗传算法、模糊控制、安全等。此外，它还介绍了一些新技术和应用，如机器人、高级计算机博弈等。

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