Python 3 爬虫 豆瓣电影top250(requests,BeautifulSoup解析)

边走边聊 Python 3.8:Chapter 8:爬虫入门:边走边抓点数据玩 本文介绍了如何使用Python 3.8在Win7系统上实现豆瓣电影Top250的爬取。主要内容包括:1) 准备工作(安装requests、BeautifulSoup4等库);2) 使用requests发送HTTP请求并伪装浏览器Headers;3) 利用BeautifulSoup解析HTML页面;4) 完整实现从数据抓取到Excel保存的全流程;5) 反爬机制应对策略。文章提供了可直接运行的代码,特别针对Win7和Python 3.8环境进行了兼容性优化,并预告了后续异步爬虫的进阶内容。通过这个实战项目,读 阅读详情

1.使用requests,和BeautifulSoup解析

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


HEADERS = {
    "Referer": "https://movie.douban.com/top250",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                   "Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
}
html = requests.get("https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=")
bsobj = BeautifulSoup(html.content, 'lxml')
with open(r"C:\Users\jone\Desktop\douban.txt", 'w') as fs:
    fs.write(str(bsobj.contents).encode('gb18030').decode('gbk', 'ignore'))

print("done")

2.问题解析:

1.模拟浏览器登陆,添加头信息

2.BeautifulSoup无法解析Response响应,创建BeautifulSoup时,应该解析html.content

3.将网页源码写入txt文件时候,将网页内容转化为字符串后,先encode成gb18030,再解码为gbk,选择忽略不能识别的字符。

利用定向网络爬虫爬取豆瓣电影top250【Python】 最近在外地实习,闲来无事学了一下requests库和BeautifulSoup,掌握基本用法之后试着爬取了一下豆瓣电影top250,中间也参考了不少其他大佬的博客,所以最后写出来的代码也都大同小异吧,就当聊以自慰了。 简介 利用requests库和bs4中的BeautifulSoup,实现对豆瓣电影top250的爬取,最后将电影信息写入一个文本文件中。 代码如下 ''' @Author ... 阅读详情

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2201_76092846的博客 6024
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