简单的爬虫Demo(豆瓣)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time

# 目标URL(豆瓣电影Top250)
base_url = "https://movie.douban.com/top250"

# 配置请求头(模拟浏览器访问)
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}

# 创建CSV文件存储数据
with open('..\douban_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['排名', '电影名称', '评分', '短评数量', '经典台词'])

    # 分页爬取(豆瓣每页25条,共10页)
    for page in range(0, 10):
        url = f"{base_url}?start={page*25}"
        
        # 发送HTTP请求
        response = requests.get(url, headers=headers)
        
        # 检查请求是否成功
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            
            # 解析电影条目
            items = soup.find_all('div', class_='item')
            
            for item in items:
                # 提取数据
                rank = item.find('em').text  # 排名
                title = item.find('span', class_='title').text  # 中文名
                rating = item.find('span', class_='rating_num').text  # 评分
                comments = item.find('div', class_='bd').find_all('div')[0].find_all('span')[-1].text.replace('人评价', '')  # 评论数
                quote = item.find('p', class_='quote').text if item.find('p', class_='quote') else "无"  # 经典台词
                
                # 写入CSV
                writer.writerow([rank, title, rating, comments, quote])
            
            print(f"第 {page+1} 页数据抓取完成")
            time.sleep(2)  # 礼貌性延时
        else:
            print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}")

print("全部数据已保存到 douban_top250.csv")
<think>嗯,用户想找Python爬虫的示例代码或者教程。首先,我需要根据用户提供的引用内容来整理相关信息。引用1提到了三个使用urllib2库的爬虫项目实例,不过urllib2现在在Python3中已经被urllib.request取代了,可能需要提醒用户注意版本问题。引用2推荐了10个入门实例,并提到了Python在不同领域的应用,这里可能需要强调基础学习的重要性。引用3则介绍了常用的库,比如requests、BeautifulSoup和Scrapy,这些都是现在比较流行的工具。 用户可能需要从简单到复杂的例子,所以应该先介绍基本的库,再给一些具体的代码示例。比如用requests获取网页内容,再用BeautifulSoup解析。另外,考虑到用户可能对爬虫框架感兴趣,可以提到Scrapy的简单例子,但可能不需要太深入,毕竟用户可能刚入门。 需要注意用户可能遇到的常见问题,比如反爬虫机制,或者如何处理动态加载的内容。这时候可能需要建议使用Selenium或者Scrapy-Splash这样的工具,但引用中没有提到这些,所以或许应该保持在引用提到的内容范围内,或者适当补充常识性的建议。 另外,引用1和2都提到了学习资料,可以推荐用户参考这些资料,并指出引用来源。同时,用户可能需要教程链接,但根据引用内容,可能无法提供外部链接,所以需要引导用户根据提到的资料名称去查找。 最后,生成相关问题的时候,要围绕爬虫的基础知识、库的使用、反爬策略、数据处理和应用场景等方面提问,帮助用户深入理解。</think>### Python爬虫示例代码及教程推荐 #### 一、基础爬虫示例(静态网页) **使用requests + BeautifulSoup** 1. 安装依赖库: ```bash pip install requests beautifulsoup4 ``` 2. 代码示例(抓取豆瓣电影TOP250标题): ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://movie.douban.com/top250" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") for item in soup.find_all("div", class_="hd"): title = item.a.span.text print(title) ``` **说明**:通过解析HTML结构提取电影标题[^3]。 #### 二、进阶爬虫框架(Scrapy) **Scrapy框架使用步骤** 1. 安装Scrapy: ```bash pip install scrapy ``` 2. 创建Scrapy项目: ```bash scrapy startproject movie_crawler ``` 3. 编写爬虫核心代码(示例): ```python import scrapy class DoubanSpider(scrapy.Spider): name = "douban" start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"] def parse(self, response): for movie in response.css("div.hd"): yield {"title": movie.css("a span::text").get()} ``` **特点**:Scrapy提供自动化的请求调度和数据处理管道。 #### 三、教程推荐 1. **《Python爬虫项目实例》** - 包含urllib2/requests库的基础用法(需注意Python2/3差异)[^1] 2. **《10个Python爬虫入门实例》** - 覆盖简单图片抓取、数据存储等场景[^2] 3. **官方文档** - BeautifulSoup文档:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ - Scrapy中文文档:https://scrapy-chs.readthedocs.io #### 四、注意事项 1. 遵守目标网站的`robots.txt`协议 2. 添加延时防止被封IP(如`time.sleep(2)`) 3. 动态网页建议配合Selenium使用
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