Python采集某Top 250信息,再也不怕寂寞无聊......

时间:2022-09-29 15:51:59

嗨害大家好鸭~我是小熊猫❤

最近有点剧荒…

排行前十的电影已经不能满足了

这次整个排行TOP250的来一次性看个够

Python采集某Top 250信息,再也不怕寂寞无聊......

本次亮点:

  • 分析网页结构
  • css/xpath/re 解析数据
  • 保存CSV文件

所使用环境介绍:

  • python 3.8
  • Pycharm

Python采集某Top 250信息,再也不怕寂寞无聊......

本次模块使用:

  • requests >>> 数据请求模块 pip install requests
  • parsel >>> 数据解析模块 pip install parsel
  • csv

模块安装问题:

如果安装python第三方模块:

  1. win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车
  2. 在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

安装失败原因:

失败一: pip 不是内部命令
解决方法: 设置环境变量

失败二: 出现大量报红 (read time out)
解决方法:

因为是网络链接超时, 需要切换镜像源

清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/ 山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/ 例如:pip3 install -i
https://pypi.doubanio.com/simple/ 模块名

失败三: cmd里面显示已经安装过了, 或者安装成功了, 但是在pycharm里面还是无法导入
解决方法: 可能安装了多个python版本 (anaconda 或者 python 安装一个即可)

卸载一个就好或者你pycharm里面python解释器没有设置好

Python采集某Top 250信息,再也不怕寂寞无聊......

如何配置pycharm里面的python解释器?

  1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Project(项目) >>> python interpreter(python解释器)
  2. 点击齿轮, 选择add
    添加python安装路径
  3. pycharm如何安装插件?
    选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Plugins(插件)
    点击 Marketplace 输入想要安装的插件名字 比如:翻译插件 输入 translation
    选择相应的插件点击 install(安装) 即可
  4. 安装成功之后 是会弹出 重启pycharm的选项 点击确定, 重启即可生效

爬虫代码基本四个步骤:

  1. 发送请求 确定请求url地址
    通过python代码模拟浏览器对于url地址发送请求

  2. 获取数据
    获取服务器返回响应数据

  3. 解析数据

  4. 保存数据

Python采集某Top 250信息,再也不怕寂寞无聊......


代码

import requests  # 数据请求模块
import parsel  # 数据解析模块
import csv  # 保存csv文件

f = open('top250最终版本03.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '电影名',
    # '导演',
    # '主演',
    '演员信息',
    '年份',
    '国家',
    '电影类型',
    '评分',
    '评论量',
    '简介',
    '详情页',
])
csv_writer.writeheader()
# 1. 发送请求
for page in range(0, 250, 25):
    url = f'https:///top250?start={page}&filter='
    # 请求头 字典数据类型, 构建完整键值对  对于一些基本没有什么反爬的网站, 不加请求头也可以
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.41 Safari/537.36'
    }
    # 发送请求代码
    response = requests.get(url=url, headers=headers)  # <Response [200]>  200 状态码表示请求成功
    # 2. 获取响应对象的文本数据
    # print(response.text)  # 字符串数据类型
    # 3. 解析数据 提取我们想要数据内容 如果你想要直接对于字符串数据进行解析(提取) 只能用re正则
    selector = parsel.Selector(response.text)  # 把获取下来html字符串数据, 转成selector可解析的对象
    # print(selector)   <Selector xpath=None data='<html lang="zh-CN" class="ua-windows ...'>
    # css选择器: 就是根据标签属性内容,提取相关数据
    lis = selector.css('.grid_view li')  # 第一次提取, 获取所有li标签 返回列表
    for li in lis:  # 一个一个提取列表里面元素, 通过for循环遍历
        try:
            # span:nth-child(1) 选择第一个span标签
            # span:nth-child(1)::text 获取第一个span标签里面文本数据
            # span::text 也可以得到数据 get() 获取第一个标签里面 getall() 获取所有内容
            title = li.css('.hd a span::text').get()  # 电影名字
            info_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall()
            # strip() 去除字符串左右两端空格  split 对于字符串数据分割返回列表 replace 替换
            # actor_list = info_list[0].strip().split('   ')
            # director = actor_list[0].replace('导演: ', '')  # 导演
            # actor = actor_list[1].replace('主演: ', '').replace('/...', '')  # 主演
            actor_list = info_list[0].strip().replace('导演: ', '').replace('主演: ', '')  # 演员信息
            info = info_list[1].strip().split(' / ')
            date = info[0]  # 年份
            country = info[1]  # 国家
            movie_types = info[2]  # 电影类型
            score = li.css('.rating_num::text').get()  # 评分
            comment = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get().replace('人评价', '')  # 评论量
            summary = li.css('.inq::text').get() # 简介
            href = li.css('.hd a::attr(href)').get()  # 详情页
            dit = {
                '电影名': title,
                # '导演': director,
                # '主演': actor,
                '演员信息': actor_list,
                '年份': date,
                '国家': country,
                '电影类型': movie_types,
                '评分': score,
                '评论量': comment,
                '简介': summary,
                '详情页': href,
            }
            csv_writer.writerow(dit)
            print(title, actor_list, date, country, movie_types, score, comment, summary, href, sep=' | ')
        except Exception as e:
            print(e)

今天的文章就到这里结束啦~

我是小熊猫,咱下篇文章再见啦(✿◡‿◡)

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