爬虫实战（五）：爬豆瓣top250

来源：互联网收集：自由互联发布时间：2022-07-07

目录爬虫实战（五）：爬豆瓣top250 一、网址分析 1、页面分析 2、源码分析 3、内容解析 4、链接分析二、编写代码 1、获取每页url 2、获取ol里面的li标签 3、获取数据 4、数据清洗

爬虫实战（五）：爬豆瓣top250
- 一、网址分析
  - 1、页面分析
  - 2、源码分析
  - 3、内容解析
  - 4、链接分析
- 二、编写代码
  - 1、获取每页url
  - 2、获取ol里面的li标签
  - 3、获取数据
  - 4、数据清洗
- 三、完整代码

爬虫实战（五）：爬豆瓣top250 一、网址分析 1、页面分析

通过抓包分析，可得数据不是动态加载出来的，而是静态页面，故我们可以直接发送请求到页面，就可以获得数据了

2、源码分析

通过F12调试工具可以得到页面数据，即,该页面的数据，存储在一个类名为grid_view的ol标签里面，同时该类名在页面中唯一，故我们可以使用这个节点定位到我们的数据，遍历li标签，获取内容

3、内容解析

4、链接分析

"""
1. https://movie.douban.com/top250?start=0
2. https://movie.douban.com/top250?start=25
3. https://movie.douban.com/top250?start=50
n. https://movie.douban.com/top250?start=25*(n-1)
"""
urls = [https://movie.douban.com/top250?start=25*(i-1) for i in range(11)]  # 其总共有250部电影

故，我们可以使用for循环，或者是先生成链接，采用入栈的形式来访问，亦或者可以使用递归的方式来爬取页面

二、编写代码 1、获取每页url

# ！/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
__author__ = "A.L.Kun"
__file__ = "123.py"
__time__ = "2022/7/6 10:19"

import requests, re  # 导入模块
from lxml import etree  # 进行xpath解析
from fake_useragent import UserAgent  # 使用随机请求头
import pandas as pd  # 导入数据解析模快

urls = [f'https://movie.douban.com/top250?start={25*(i-1)}' for i in range(10, 0, -1)]  # 获取全部的url链接，存储为全局变量，使用出栈的方式，所以采取倒序

headers = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    'Cache-Control': 'no-cache',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Host': 'movie.douban.com',
    'Pragma': 'no-cache',
    'sec-ch-ua': '"Not A;Brand";v="99", "Chromium";v="102", "Google Chrome";v="102"',
    'sec-ch-ua-mobile': '?0',
    'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
    'Sec-Fetch-Dest': 'document',
    'Sec-Fetch-Mode': 'navigate',
    'Sec-Fetch-Site': 'none',
    'Sec-Fetch-User': '?1',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'user-agent': UserAgent().random
}

lis_data = []  # 存储爬取到的数据

while urls:
    print(urls.pop())

2、获取ol里面的li标签

def get_tags(url):
    headers.update({'user-agent': UserAgent().random})  # 使得user-agent足够随机
    resp = requests.get(url, headers=headers)  # 发送请求
    resp.encoding = "utf-8"  # 设置编码
    tree = etree.HTML(resp.text)  # 得到页面源码，交给etree
    ol = tree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li')  # 获取到ol
    for li in ol:  
        print(li)
    
get_tags("https://movie.douban.com/top250?start=0")

3、获取数据

def get_data(li):
    imgSrc = li.xpath(".//img/@src")[0]  # 图片链接
    try:
        imgSrc = imgSrc.replace("webp", "jpg")
    except Exception as e:
        imgSrc = "图片没有找到"
    title = li.xpath(".//img/@alt")[0]  # 标题
    detailUrl = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/@href")[0]  # 详细地址
    detail = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]/text()")  # 里面包含导演，年份，类型，我们只要年份和类型
    time = re.search(r"\d+", detail[1]).group()  # 出版年份
    type_ = " ".join(re.findall(r"[\u4e00-\u9fa5]+", detail[1]))  # 电影类型
    score = li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")[0]  # 获取评分
    quote = li.xpath(".//span[@class='inq']/text()")[0]  # 电影格言
    # print(title, imgSrc, detailUrl, time, type_, score, quote)  # 输出获取的数据
    lis_data.append({
        "标题": title,
        "图片链接": imgSrc,
        "详情页链接": detailUrl,
        "出版时间": time,
        "电影类型": type_,
        "评分": score,
        "格言": quote
    })  # 把结果存储到准备好的容器中，提交给pandas库进行解析，这里也可以将数据写入数据库
    

# 测试使用
resp = requests.get("https://movie.douban.com/top250?start=25", headers=headers)
resp.encoding = "utf-8"
tree = etree.HTML(resp.text)  # 得到页面源码，交给etree
ol = tree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li')  # 获取到ol
for li in ol :
    get_data(li)
print(lis_data)

4、数据清洗

def parse_data():
    df = pd.DataFrame(lis_data)
    new_df = df.dropna()  # 可以，丢弃为空的数据
    # 同时也还可以做一些图表分析等工作，这里就省略
    # print(new_df)
    new_df.to_excel("./douban.xlsx", index=None)

parse_data()

三、完整代码

# ！/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
__author__ = "A.L.Kun"
__file__ = "123.py"
__time__ = "2022/7/6 10:19"

import requests, re  # 导入模块
from lxml import etree  # 进行xpath解析
from fake_useragent import UserAgent  # 使用随机请求头
import pandas as pd  # 导入数据解析模快
from logging import Logger

log = Logger(__name__)

urls = [f'https://movie.douban.com/top250?start={25*(i-1)}' for i in range(10, 0, -1)]  # 获取全部的url链接，存储为全局变量，使用出栈的方式，所以采取倒序

headers = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    'Cache-Control': 'no-cache',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Host': 'movie.douban.com',
    'Pragma': 'no-cache',
    'sec-ch-ua': '"Not A;Brand";v="99", "Chromium";v="102", "Google Chrome";v="102"',
    'sec-ch-ua-mobile': '?0',
    'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
    'Sec-Fetch-Dest': 'document',
    'Sec-Fetch-Mode': 'navigate',
    'Sec-Fetch-Site': 'none',
    'Sec-Fetch-User': '?1',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'user-agent': UserAgent().random
}

lis_data = []  # 存储爬取到的数据

def get_data(li):
    imgSrc = li.xpath(".//img/@src")[0]  # 图片链接
    try:
        imgSrc = imgSrc.replace("webp", "jpg")
    except Exception as e:
        imgSrc = "图片没有找到"
    title = li.xpath(".//img/@alt")[0]  # 标题
    detailUrl = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/@href")[0]  # 详细地址
    detail = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]/text()")  # 里面包含导演，年份，类型，我们只要年份和类型
    time = re.search(r"\d+", detail[1]).group()  # 出版年份
    type_ = " ".join(re.findall(r"[\u4e00-\u9fa5]+", detail[1]))  # 电影类型
    score = li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")[0]  # 获取评分
    try:
        quote = li.xpath(".//span[@class='inq']/text()")[0]  # 电影格言
    except Exception as e:
        quote = "暂时没有格言哦！"
    # print(title, imgSrc, detailUrl, time, type_, score, quote)  # 输出获取的数据
    lis_data.append({
        "标题": title,
        "图片链接": imgSrc,
        "详情页链接": detailUrl,
        "出版时间": time,
        "电影类型": type_,
        "评分": score,
        "格言": quote
    })  # 把结果存储到准备好的容器中，提交给pandas库进行解析，这里也可以将数据写入数据库

def get_tags(url):
    headers.update({'user-agent': UserAgent().random})  # 使得user-agent足够随机
    resp = requests.get(url, headers=headers)  # 发送请求
    resp.encoding = "utf-8"  # 设置编码
    tree = etree.HTML(resp.text)  # 得到页面源码，交给etree
    ol = tree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li')  # 获取到ol
    for li in ol:  
        get_data(li)  # 获取到数据
    log.info(f"{url}，数据获取完成")

def parse_data():
    df = pd.DataFrame(lis_data)
    new_df = df.dropna()  # 可以，丢弃为空的数据
    # 同时也还可以做一些图表分析等工作，这里就省略
    # print(new_df)
    new_df.to_excel("./douban.xlsx", index=None, encoding="utf-8")
    # print(new_df)

def main():
    while urls:
        get_tags(urls.pop())
    parse_data()

if __name__ == "__main__":
    main()

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