PHP篇之爬取豆瓣电影Top250的电影名

本文介绍了一种使用PHP脚本抓取豆瓣Top250电影名称的方法,并将其保存到本地文件中。利用file_get_contents()函数获取网页内容,通过正则表达式提取电影名称。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

如题,将爬取到的电影名写入文件中
相关函数: file_get_contents() file_put_contents()

实现原理:
豆瓣Top250的信息被分成了10等分,即每次从数据库中调用25条数据显示出来,所以我们使用file_get_contents()时,只需修改地址中的GET提交的参数,即可遍历全部数据,再通过正则获取我们需要的信息,写入到文件中

直接贴代码:

class F{


    //抓取页面
    public static function start()
    {
        for ($i=0; $i < 250; $i+=25) {
        //豆瓣电影Top250的页面
            $url = "https://movie.douban.com/top250?start=$i&filter=";
            $contents = file_get_contents($url);
            //调用封装在函数里的正则匹配
            $msg = F::_B($contents);
            foreach ($msg as $key => $value) {
            //遍历写入文件
                file_put_contents("movie.txt",$value.PHP_EOL,FILE_APPEND);
            }
        }
    }
    //字符串筛选
    public static function _B($str){
        $pattern = '/<a.*?<span class="title">([^<]+)/s';
        preg_match_all($pattern,$str,$arr);
        //返回匹配到的数组
        return $arr[1];
    }


}
//调用
F::start();
### 使用Python爬取豆瓣电影TOP250数据 为了成功地使用Python爬取豆瓣电影Top250的数据,可以采用`requests`库来发送HTTP请求以及`BeautifulSoup`或者`lxml`解析HTML文档。此外,还需要考虑反爬机制,合理设置请求头和延时访问。 #### 发送HTTP请求与获取网页源码 利用`requests.get()`方法向目标URL发起GET请求,并传入必要的headers参数模拟浏览器行为,从而获得响应对象r。接着调用`.text`属性读取出页面的原始HTML文本[^2]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get(url=url, headers=headers) html_content = response.text ``` #### 解析HTML结构提取所需信息 创建一个`BeautifulSoup`实例,指定解析器为'lxml',以便更高效地处理复杂的DOM树。之后遍历标签节点定位到每部电影的具体条目,从中抽取诸如片、导演、主演等字段的信息[^4]。 ```python soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') items = soup.find_all('div', class_='item') for item in items: title = item.select_one('.title').get_text(strip=True) rating_num = float(item.select_one('.rating_num').get_text()) comment_count = int(item.select_one('.inq').previous_sibling.strip().replace('人评价', '')) print(f'Title: {title}, Rating: {rating_num:.1f}, Comments: {comment_count}') ``` #### 存储采集下来的结果至本地文件 最后一步就是把整理好的记录写入Excel表格或是CSV格式的纯文本档里去。这里推荐借助pandas框架简化操作流程,先构建DataFrame再调用to_csv()函数完成持久化存储过程。 ```python import pandas as pd data_list = [] ... df = pd.DataFrame(data=data_list) df.to_excel('./output/douban_top250.xlsx', index=False) # 或者 df.to_csv('./output/douban_top250.csv', encoding='utf_8_sig', index=False) ```
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