Python爬虫入门案例（一）豆瓣电影Top250爬取（request+XPath+csv）

最新推荐文章于 2023-11-28 15:10:07 发布

原创最新推荐文章于 2023-11-28 15:10:07 发布 · 4.8k 阅读

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本文以豆瓣电影Top250为例，介绍爬虫入门知识。先阐述爬虫流程，包括访问网页获取回应、分析源码获取信息、将内容存入文件。接着讲解代码实现，如设置headers、分析源码结构、写入信息到csv文件，还提及翻页爬取方法，最后给出完整代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

豆瓣电影top250是学习爬虫很好的入门案例。学习爬虫，首先我们应该清楚爬虫的流程。

一、流程分析

1.访问网页，获取网页回应（response）
2.分析源码结构，通过xpath或其他解析方法获得所需的相应信息内容。
3.通过csv方法将获取的内容存入文件中（新手可以先存入txt文件，这种方法比较简单）

二、代码实现与思路讲解

设置headers，设置编码解析格式，通过requests中的get方法获取网页回应。
headers查看方式：
进入网页，点击f12或查看开发者工具，点击Network-headers-User-Agent

def get_response(url):
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3534.4 Safari/537.36'}
    response = requests.get(url,headers=headers)
    response.encoding = 'UTF-8'
    return response.text

2.分析源码

在这里插入图片描述
通过查看源码，可以看出每个电影都是放置在li标签中的，这样我们就非常清晰。

def get_nodes(html):
    text = etree.HTML(html)
    nodes = text.xpath('//li/div[@class="item"]')  #锁定代码位置
    infos = []
    for node in nodes:
        try:
            key = {}
            key['movieName'] = str(node.xpath('.//span[@class="title"][1]/text()')).strip("[']")
            print(key['movieName'])
            firstInfo = node.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()')[0]
            secondInfo = node.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()')[1]
            key['director'] = str(firstInfo.split("主演:")[0]).strip().strip('导演:')
            key['actors'] = firstInfo.split("主演:")[1]
            key['time'] = secondInfo.split('/')[0]
            key['country'] = secondInfo.split('/')[1]
            infos.append(key)
        except:
            key['actors'] = None
    return infos

这样我们就可以爬取到电影名，导演，主演，上映时间，国家等电影信息。（如果对xpath语法有问题的同学可以去w3school官网去查看。语法相当简单好学）

3. 将信息写入csv文件

def save_file(infos):
    headers = ['电影名称','导演','主演','上映时间','国家']
    with open('DouBanMovieT250.csv','a+',encoding='UTF-8',newline='') as fp:
        writer = csv.writer(fp)
        writer.writerow(headers)
        for key in infos:
            writer.writerow([key['movieName'],key['director'],key['actors'],key['time'],key['country']])

这里我们先通过csv.writer(fp)方法生成一个csv对象。再通过这个对象来调用writerrow方法写入文件。到这里我们就完成了第一页的爬虫。
当然，我们的欲望不止爬取第一页。下面我们再来说一下翻页爬取。

if __name__  == '__main__':
    urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}'.format(i) for i in range(0, 226, 25)]
    for url in urls:
        html = get_response(url)
        infos = get_nodes(html)
        save_file(infos)

通过查看网页的get请求可以知道，参数是固定变化的。这样我们直接可以通过for循环来遍历网页请求参数。
在这里插入图片描述
到这里，我们的豆瓣电影就爬取完成了。来看一下结果吧！

完整代码

import requests
from lxml import etree
import csv

def get_response(url):
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3534.4 Safari/537.36'}
    response = requests.get(url,headers=headers)
    response.encoding = 'UTF-8'
    return response.text

def get_nodes(html):
    text = etree.HTML(html)
    nodes = text.xpath('//li/div[@class="item"]')
    infos = []
    for node in nodes:
        try:
            key = {}
            key['movieName'] = str(node.xpath('.//span[@class="title"][1]/text()')).strip("[']")
            print(key['movieName'])
            firstInfo = node.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()')[0]
            secondInfo = node.xpath('.//div[@class="bd"]/p/text()')[1]
            key['director'] = str(firstInfo.split("主演:")[0]).strip().strip('导演:')
            key['actors'] = firstInfo.split("主演:")[1]
            key['time'] = secondInfo.split('/')[0]
            key['country'] = secondInfo.split('/')[1]
            infos.append(key)
        except:
            key['actors'] = None
    return infos
def save_file(infos):
    headers = ['电影名称','导演','主演','上映时间','国家']
    with open('DouBanMovieT250.csv','a+',encoding='UTF-8',newline='') as fp:
        writer = csv.writer(fp)
        writer.writerow(headers)
        for key in infos:
            writer.writerow([key['movieName'],key['director'],key['actors'],key['time'],key['country']])

if __name__  == '__main__':
    urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}'.format(i) for i in range(0, 226, 25)]
    for url in urls:
        html = get_response(url)
        infos = get_nodes(html)
        save_file(infos)

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