Python网络爬虫学习之爬取豆瓣电影（四）

最新推荐文章于 2025-06-05 17:29:45 发布
最新推荐文章于 2025-06-05 17:29:45 发布 · 192 阅读 · 0

在编写爬取豆瓣页面的正则表达式时遇到困难，发现未使用re.S匹配换行导致错误频发，本文分享了这一经验教训。

今天晚上在写爬取豆瓣页面的正则表达式，一直出现错误，发现其中一个原因是忘记写re.S匹配换行了。

u_hcy2000
关注
【Python学习】网络爬虫-爬取豆瓣电影评论
u014481728的博客
06-09 1万+
【Python学习】网络爬虫-爬取豆瓣电影评论：本实例实现了庆余年的豆瓣电影评论爬取，使用了requests、bs4模块。requests：是一个常用的 HTTP 请求库，可以方便地向网站发送 HTTP 请求，并获取响应结果。requests 模块比urllib模块更简洁。bs4：全名，是编写 python 爬虫常用库之一，主要用来解析 html 标签。
2024年最新python爬虫爬取豆瓣电影Top250
2401_84584817的博客
05-02 1371
Win64;#电影名称#电影评分#电影排名#电影海报地址#导演,使用正则movie_director = re.findall(r"导演:(.*?a = “”.join(movie_director).split(“ ”)#因为使用的正则抓取下来的字符串含有 ，使用split()函数进行切分else:#主演，使用正则movie_main_act = re.findall(“主演: (.*)else:#上映日期b = “”.join(movie_datatime)#转化为字符串。
python爬虫实践——爬取豆瓣电影排行榜
热门推荐
pengguoyang的博客
06-20 1万+
一、爬虫的介绍及爬虫环境的安装：1.爬虫简介：即网络爬虫，是一种自动获取网页内容的程序。是搜索引擎的重要组成部分，因此搜索引擎优化很大程度上就是针对爬虫而做出的优化。2.爬虫的基本工作流程及框架：1.首先选取一部分精心挑选的种子URL；2.将这些URL放入待抓取URL队列；3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中...
Python网络爬虫爬取豆瓣电影的数据
LiuSong的博客
02-21 6009
一、豆瓣电影的数据是动态加载，所以要用到json解析 https://movie.douban.com/typeranktype_name=%E5%89%A7%E6%83%85&type=11&interval_id=100:90&action=为例子 用火狐浏览器打开 完成第四步就获取到请求动态数据的json请求地址，在执行第三步时，你会发现你点击不同的url地址，消息头...
Python网络爬虫实战：爬取豆瓣电影评论数据
Lmx070411的博客
06-05 1414
网络爬虫是自动化获取网页数据的核心技术，广泛应用于数据分析、市场调研等领域。本文以豆瓣电影《封神第二部：战火西岐》的短评数据为例，展示如何通过Python的。：若页面数据通过JavaScript加载，可使用。：用户名、赞同数、评论时间、IP地址、评论内容。通过本文，你可以快速掌握基础爬虫的实现逻辑。库实现评论数据的爬取，并整理为结构化数据。：豆瓣电影《封神第二部：战火西岐》短评页面。BeautifulSoup官方文档。控制爬取速度，减少服务器压力。：通过分析分页URL规律（如。规则，避免爬取敏感信息。
【Python网络爬虫案例】python爬虫之爬取豆瓣电影信息
左手の明天的博客
08-04 3849
豆瓣是一个电影资讯网站，用户可以在网站上查找电影信息、评论电影等。我们希望通过爬虫程序获取豆瓣电影的名称、评分和简介等信息，以便进行数据分析或制作推荐系统。
【Python爬虫】Python爬取豆瓣电影资源！
Python_trys的博客
07-01 2619
如果你对Python感兴趣，想要学习Python，希望可以帮到你，一起加油！以上是给大家分享的。
Python爬虫实战：爬取豆瓣电影
weixin_45145684的博客
02-19 2193
网络爬虫是一种自动化程序，能够从互联网上抓取数据。它通过模拟浏览器请求，访问网页并提取所需的信息。发送HTTP请求：向目标网站发送请求，获取网页内容。解析HTML：从网页中提取有用的数据。存储数据：将提取的数据保存到本地或数据库中。本文通过一个简单的豆瓣电影Top250爬虫实例，介绍了Python爬虫的基本流程。我们从发送HTTP请求、解析HTML到存储数据，逐步实现了一个完整的爬虫程序。此外，我们还探讨了如何处理分页和动态内容，以及应对常见的反爬虫策略。
Python爬虫，用xpath爬取豆瓣电影！
Python_trys的博客
11-20 688
response.concent:返回的是一个原生的字符串，就是从网页上抓取下来的，没有经过解码的字符串，是bytes类型。response.text:返回的是一个经过解码后的字符串，是str（unicode）类型。2.获取ul、li下的 ‘title’、‘score’、‘poster’xpath返回的是列表的形式 [‘’]，[0]就可以只拿内容。2.将抓取下来的数据根据一定规则进行提取。// 获取网页当中所有的元素。2.头信息（有时候可不写）.// 在当前标签下下获取。./ 在当前标签下获取。
python爬虫案例精讲：爬取豆瓣电影Top250信息
HanWenKing的博客
11-29 5088
在这篇博客中，我们将学习如何使用Python爬取豆瓣电影Top250的数据。我们将使用requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML页面，并将数据存储到CSV文件中。这个爬虫将自动获取豆瓣电影Top250页面的信息，包括电影名称、导演、主演、评分等详细信息
精选资源
Python网络爬虫之BeautifulSoup爬取豆瓣电影Top250并存入Excel
01-31
内容概要：本篇文章详细介绍了如何利用Python中的beautifulsoup和urllib库从豆瓣网站爬取Top250电影信息（包括电影详情链接、图片链接、影片名称（中文和外文）、评分、评分数目、概述以及更多相关信息），并将这些...
精选资源
python爬虫开发学习-爬取豆瓣排行榜电影数据(含GUI界面版)-源码.zip
04-08
这份Python爬虫源代码是一份非常实用的学习资料，它可以帮助用户快速掌握爬取豆瓣排行榜电影数据的技能。该代码包含了GUI界面版，使得用户可以更加方便地进行操作和管理。 该代码使用了Python的requests库和...
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的分散式优化策略，用于解决电动汽车充电站的有序充电调度问题，重点结合分时电价机制进行优化，并提供了Matlab代码实现方案。该方法旨在通过分散式计算降低集中控制的复杂性，提升充电调度的经济性和电网稳定性，适用于大规模电动汽车接入场景下的充电管理。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究人员及研究生，具备一定Matlab编程能力和优化算法基础的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究电动汽车充电调度在分时电价下的优化模型；②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法在电力系统优化中的结合应用；③实现分散式优化算法以提升充电站运行效率与电网互动能力； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，同时参考文中提到的优化方法与其他电力系统调度案例进行对比分析，以增强对分散式优化架构的理解与应用能力。
Anaconda：NumPy数组操作教程PDF
12-05
1.1.1步骤与说明 1.访问 Anaconda 官网:首先，访问Anaconda的官方网站(https://www.anaconda.com/products/distribution/)。 2.选择下载版本:根据你的操作系统(Windows,macOS,或Linux)，选择合适的Anaconda 安装包。 3.下载并安装:下载完成后，运行安装程序并按照提示完成安装。确保在安装过程中选择将Anaconda添加到系统路径中。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
12-05
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要：本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法，该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法，重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略，提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度，适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外，文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容，涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员，尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标：①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域；②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力；③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持； 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性，并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
JavaScript模块化实战
12-05
本书深入探讨JavaScript模块化编程，从基础概念到企业级架构设计，涵盖模块模式、增强技术、沙箱机制与核心模块构建。通过一个单页应用的完整实现，展示如何打造可维护、可扩展、高内聚低耦合的前端系统。结合MV*架构、自动化测试与AMD/CommonJS/ES6模块标准，帮助开发者摆脱全局污染，掌握现代前端工程化核心技能。适合有一定JavaScript基础、追求架构思维提升的开发者阅读与实践。
iOS+allure+poco+airtest框架，一键执行
12-05
iOS+allure+poco+airtest框架，一键执行
elasticsearch-analysis-pinyin-7.17.27.zip
12-05
elasticsearch-analysis-pinyin-7.17.27.zip
面向固有无序区域短肽的小样本序列构象功能可解释机器学习分析管线项目_固有无序区域IDR短肽单体构象系综NMR解析聚集动力学曲线小样本分析机制导向结构功能解析机器学习工作流_.zip
12-05
面向固有无序区域短肽的小样本序列构象功能可解释机器学习分析管线项目_固有无序区域IDR短肽单体构象系综NMR解析聚集动力学曲线小样本分析机制导向结构功能解析机器学习工作流_.zip
Python爬虫实战：爬取豆瓣电影Top250并保存数据
Python爬虫实战：豆瓣Top250项目是一个非常典型的网络数据采集案例，旨在通过Python编程语言实现对豆瓣电影排行榜中“Top250”榜单的自动化数据抓取。该项目不仅涵盖了从网页请求、HTML解析到数据清洗与存储的完整...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值