python3爬取电影数据

本文介绍了一种从电影票房数据库网站爬取数据的方法,并利用正则表达式进行数据抓取和清洗的过程。该方法适用于静态网页,通过模拟登录并解析页面来收集数据。

  爬取电影票房数据,用于统计建模分析。目标网站为电影票房数据库(http://58921.com/alltime).

  基本的爬取静态网站的技术,模拟登陆使用的是最简单的cookies。(这种模拟登陆的方式虽然简单但有很大的局限性,时效性比较短,也许两三天后就失效了,或者网页改版一点也会导致失效。最好的方式还是找到登陆页面,获取需要提交的数据和提交方式,模拟我们正常登陆的方式进行数据提交。)

       然后,分析页面,用正则表达式匹配需要的信息,然后抓取信息,保存在excel表格里。

  不过这个网站的数据还是有很多问题,不少数据是缺失的,而且数据杂乱,演员数据要么重复,要么几个 名字连在一起。还需要进行数据清洗,不能直接使用。

  代码放在github上:https://github.com/JXC321/-.git

要使用Python爬虫来爬取电影数据,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,你需要打开一个文件对象,并以追加的形式打开一个名为"data.csv"的文件。然后,使用csv库的writer方法创建一个csv_writer对象来写入数据。接下来,你可以使用正则表达式来提取电影数据,并将提取的值写入到"data.csv"文件中。代码示例如下: ``` # 以追加的形式打开文件对象 f = open(&#39;data.csv&#39;, mode=&#39;a&#39;) csv_write = csv.writer(f) # 使用正则表达式提取电影数据并写入文件 for it in p.finditer(response.text): # 将迭代器it转换为字典 dic = it.groupdict() # 对键为year的值去除空格 dic[&#39;year&#39;] = dic[&#39;year&#39;].strip() # 将字典的values写入data.csv csv_write.writerow(dic.values()) print(&#39;写入完成&#39;) ``` 这段代码会将提取的电影数据写入到"data.csv"文件中。 2. 其次,你可以定义一个名为"boxoffice"的函数,用来爬取电影的票房数据。你需要通过访问"http://58921.com/boxoffice"网页来获取数据,并使用XPath表达式(//*[@id="2"]/div/h3/text())来提取票房数据。代码示例如下: ``` def boxoffice(url): # 票房数据的URL boxoffice_url = &#39;http://58921.com/boxoffice&#39; # 发送请求并提取数据 response = requests.get(boxoffice_url) result = get_page(response.text, boxoffice_regex) return result<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python爬虫:爬取电影排行榜数据并写入csv文件](https://blog.youkuaiyun.com/qq_51447436/article/details/126024194)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Python 爬虫 | 电影数据的获取](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44623587/article/details/126070881)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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