这是简易数据分析系列的第 4 篇文章。
今天我们开始数据抓取的第一课，完成我们的第一个爬虫。因为是刚刚开始，操作我会讲的非常详细，可能会有些啰嗦，希望各位不要嫌弃啊：）
有人之前可能学过一些爬虫知识，总觉得这是个复杂的东西，什么 HTTP、HTML、IP 池，在这里我们都不考虑这些东西。一是小的数据量根本不需要考虑，二是这些乱七八糟的东西根本没有说到爬虫的本质。
爬虫的本质是什么？其实就是找规律。
而且爬虫的找规律难度，大部分都是小学三年级的数学题水平。
我们下面拿个例子说明一下，下图历史文章的一个截图，我们可以很清晰的看到，每一条推文可以分为三大部分：标题、图片和作者，我们只要找到这个规律，就可以批量的抓取这类数据。
好了，理论的地方我们讲完了，下面我们开始进行实操。
但凡做爬虫练手，第一个爬取的网站一般都是豆瓣电影 TOP 250，网址链接是 https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=。第一次上手，我们爬取的内容尽量简单，所以我们只爬取第一页的电影标题。
浏览器按 F12 打开控制台，并把控制台放在网页的下方（具体操作可以看上一篇文章），然后找到 Web Scraper 这个 Tab，点进去就来到了 Web Scraper 的控制页面。
进入 Web Scraper 的控制页面后，我们按照 Create new sitemap -> Create Sitemap 的操作路径，创建一个新的爬虫，sitemap 是啥意思并不重要，你就当他是个爬虫的别名就好了。
我们在接下来出现的输入框里依次输入爬虫名和要爬取的链接。
爬虫名可能会有字符类型的限制，我们看一下规则规避就好了，最后点击 Create Sitemap 这个按钮，创建我们的第一个爬虫。
这时候会跳到一个新的操作面板，不要管别的，我们直接点击 Add new selector 这个蓝底白字的按钮，顾名思义，创建一个选择器，用来选择我们想要抓取的元素。
这时候就要开始正式的数据抓取环节了！我们先观察一下这个面板有些什么东西：
1.首先有个 Id，这个就是给我们要爬取的内容标注一个 id，因为我们要抓取电影的名字，简单起见就取个 name 吧；
2.电影名字很明显是一段文字，所以 Type 类型肯定是 Text，在这个爬虫工具里，默认 Type 类型就是 Text，这次的爬取工作就不需要改动了；
3.我们把多选按钮 Multiple 勾选上，因为我们要抓的是批量的数据，不勾选的话只能抓取一个；
4.最后我们点击黄色圆圈里的 Select，开始在网页上勾选电影名字；
当你把鼠标移动到网页时，会发现网页上出现了绿色的方块儿，这些方块就是网页的构成元素，当我们点击鼠标时，绿色的方块儿就会变为红色，表示这个元素被选中了：
这时候我们就可以进行我们的抓取工作了。
我们先选择「肖生克的救赎」这个标题，然后再选择「霸王别姬」这个标题（注意：想达到多选的效果，一定要手动选取两个以上的内容）
选完这两个标题后，向下拉动网页，你就会发现所有的电影名字都被选中了：
拉动网页检查一遍，发现所有的电影标题都被选中后，我们就可以点击 Done selecting!这个按钮，表示选择完毕；
点击按钮后你会发现下图的红框位置会出现了一些字符，一般出现这个就表示选取成功了：
我们点击 Data preview 这个按钮，就可以预览我们的抓取效果了：
没什么问题的话，关闭 Data Preview 弹窗，翻到面板的最下面，有个 Save selector 的蓝色按钮，点击后我们会回退到上一个面板。
这时候你会发现多了一行数据，其实就是我们刚刚的操作内容被记录下来了。
在顶部的 tab 栏，有一个 Sitemap top250 的 tab，这个就是我们刚刚创建的爬虫。点击它，再点击下拉菜单里的 Scrape 按钮，开始我们的数据抓取。
这时候你会跳到另一个面板，里面有两个输入框，先别管他们是什么，全部输入 2000 就好了。
点击 Start scraping 蓝色按钮后，会跳出一个新的网页，Web Scraper 插件会在这里进行数据抓取：
一般弹出的网页自动关闭就代表着数据抓取结束了，我们点击面板上的 refresh 蓝色按钮，就可以看到我们抓取的数据了！
在这个预览面板上，第一列是 web scraper 自动添加的编号，没啥意义；第二列是抓取的链接，第三列就是我们抓取的数据了。
这个数据会存储在我们的浏览器里，我们也可以点击 Sitemap top250 下的 Export data as CSV，这样就可以导出成 .csv 格式的数据，这种格式可以用 Excel 打开，我们可以用 Excel 做一些数据格式化的操作。
今天我们爬取了豆瓣电影TOP250 的第 1 页数据（也就是排名最高的 25 部电影），下一篇我们讲讲，如何抓取所有的电影名。
推荐阅读：
简易数据分析 02 | Web Scraper 的下载与安装
联系我
因为文章发在各大平台上，账号较多不能及时回复评论和私信，有问题可关注公众号 ——「卤蛋实验室」，（或 wx 搜索 egglabs）关注上车防失联。
