猫眼电影榜单TOP100爬取项目

猫眼电影top100爬取

全代码如下:

import requests
import re
import json
# from multiprocessing import Pool  ##多进程爬取时需要

def getonepage(url):
    try:
        r=requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding=r.apparent_encoding
        return r.text
    except Exception as err:
        print(str(err))

def parseonepage(html)
### 使用Python爬虫抓取猫眼电影TOP100榜单数据 为了成功抓取猫眼电影排行榜前100名的信息,可以采用`requests`库来发送HTTP请求并接收响应内容。考虑到目标网站可能存在的反爬机制以及分页加载的特点,在编写代码时需注意设置合理的请求头模拟浏览器行为,并通过调整URL中的参数实现多页数据的连续获取。 #### 准备工作 安装必要的第三方库: ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml ``` #### 定义函数用于发起网络请求与解析HTML文档结构 创建一个名为`get_one_page()`的方法负责处理单个页面的数据提取操作: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_one_page(url): 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) if response.status_code == 200: return response.text else: return None ``` 此部分实现了向指定网址发出GET请求的功能,并返回服务器响应的内容作为字符串形式的结果;如果遇到错误则返回None表示失败[^1]。 #### 解析网页内容并抽取所需字段 定义另一个辅助性的内部函数`parse_html()`,专门用来分析接收到的HTML源码片段,从中定位到具体的条目位置进而读取出对应的属性值: ```python def parse_html(html_str): soup = BeautifulSoup(html_str,'lxml') items = [] dl_list=soup.select('dl.board-wrapper dd')[:10] for item in dl_list: movie_info={ 'index':item.i.string, 'title':item.find(name='p',attrs={'class':'name'}).a['title'], 'star':item.p.find_next_sibling().text.strip()[3:]if len(item.p.find_next_siblings())>1 else '', 'time':item.find(name="p", attrs={"class":"releasetime"}).text[5:] } items.append(movie_info) return items ``` 这里利用BeautifulSoup对象遍历DOM树形节点找到所有符合条件的目标元素集合,再逐一遍历每一个成员构建字典存储其详情信息,最后形成列表统一输出给调用者继续加工使用[^2]。 #### 实现翻页逻辑完成全部记录采集任务 由于每次展示的数量有限制(通常为十条),所以还需要额外设计一套流程控制方案确保能够覆盖整个排名范围内的所有项。为此引入了一个简单的循环体配合偏移量计算公式动态拼接完整的访问链接地址: ```python def main(): base_url = 'https://maoyan.com/board/4?offset={}' all_items = [] for i in range(10): offset=i*10 url=base_url.format(offset) html=get_one_page(url) page_data=parse_html(html) all_items.extend(page_data) # 打印或保存最终收集好的完整结果集 for item in all_items: print(f"{item}") ``` 上述脚本按照既定规律依次构造出不同编号下的查询路径,重复执行相同的操作直至结束条件满足为止。期间累积下来的临时变量会在最后一刻被集中处理——比如写入文件、存入数据库等持久化方式供后续统计分析所用[^3]。
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