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python爬取豆瓣电影排行榜(requests)的示例代码

时间:2021-04-02 python爬虫 查看: 1173

'''
  爬取豆瓣电影排行榜
  设计思路:
       1、先获取电影类型的名字以及特有的编号
       2、将编号向ajax发送get请求获取想要的数据
       3、将数据存放进excel表格中
'''

环境部署:

软件安装:

Python 3.7.6

官网地址:https://www.python.org/

安装地址:https://www.python.org/ftp/python/3.7.6/python-3.7.6-amd64.exe

PyCharm 2020.2.2 x64 位

官网地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

参考教程:https://www.jb51.net/article/197466.htm

模块安装(打开cmd或powershell进行下面的命令安装【前提需要有python】):安装requests模块、lxml模块(发送请求,xpath获取数据)

pip install requests #(主要用来发送请求,获取响应)

pip install lxml #(主要引用里面的etree里面的xpath方法)

安装xpathhelper插件(可以在网页中复制相应的节点xpath路径并查看)

1、下载地址:

链接: https://pan.baidu.com/s/1zfpnrnFtZaxrgqrUX9y5Yg

提取码: fmsu

2、window平台下:
    · 把文件的后缀名crx改为rar,然后解压到同名文件夹中
    · 打开谷歌的扩展程序 ——> 进入到管理管理扩展程序中
    · 打开开发者模式,通过加载已解压的扩展程序,将插件导入
3、ios平台下:
    · 直接将crx文件拖进扩展程序中

安装xlwt模块(将数据存放进excel表格)

pip install xlwt

项目中需要引入的模块:

import requests
from lxml import etree
import xlwt
import time

使用流程:

  • 在列表中填写所需要获取的电影类型名
  • 输入开始时获取的start以及获取多少数据的limit
  • 填写所要输出的excel表格的名字(代码中默认douban.xls)
  • 程序运行结束后打开excel验证数据是否获取
  • 观察自己所需的数据

完整代码:

# encoding=utf8
# 编程者 :Alvin
'''
 爬取豆瓣电影排行榜
 设计思路:
 1、先获取电影类型的名字以及特有的编号
 2、将编号向ajax发送get请求获取想要的数据
 3、将数据存放进excel表格中
'''
import requests
from lxml import etree
import xlwt
import time

class DouBan():
 # 初始化数据,获取最外层的数据
 def __init__(self, name_list):
 self.headers = {
 "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.3",
 "Connection": "close",
 "Referer": "https://movie.douban.com/"
 }
 # 获取最外层的数据,并拿到url中的type中的name 和 类型
 self.url = 'https://movie.douban.com/chart'
 self.dydata_list = []
 # 电影的类型名
 self.name_list = name_list
 # 实例化excel表格对象
 self.wb = xlwt.Workbook()


 # 通过电影的类型名字获取对应的类型号
 def get_data_typenum(self, name):
 for data in self.dydata_list:
 if data['name'] == name:
 typenum =data['dytype']
 else:
 continue
 return typenum

 # 获取数据
 def get_data_p1(self):
 response = requests.get(self.url , headers = self.headers)
 # 判断长度是否足够大
 # print(len(response.content.decode()))
 return response.content.decode()

 # 获取下一层的页面数据
 def get_data_p2(self, typenum, num, limit):
 url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
 params = {
 'type': typenum,
 'interval_id': '100:90',
 'action':'',
 'start': num*20,
 'limit': limit
 }
 response = requests.get(url,params=params,headers=self.headers)
 # print(response.json())
 return response.json()

 # 处理数据
 def data_parse_p1(self, data):
 html = etree.HTML(data)
 data_list = html.xpath('//div[@class="types"]/span/a/@href')
 # 用于收集类型名字
 name_list = []
 dytype_list = []
 # 用于收集类型号
 for data in data_list:
 name = data.split('?')[-1].split('&')[0].split('=')[-1]
 dytype = data.split('?')[-1].split('&')[1].split('=')[-1]
 name_list.append(name)
 dytype_list.append(dytype)
 for (name,dytype) in zip(name_list,dytype_list):
 dydict = {}
 dydict['name'] = name
 dydict['dytype'] = dytype
 self.dydata_list.append(dydict)
 # print(self.dydata_list)
 return self.dydata_list

 def data_parse_p2(self, data_list,name):
 print(len(data_list))
 douban = self.wb.add_sheet(name)
 style = xlwt.XFStyle() # 初始化一个style对象,用来保存excel的样式
 font = xlwt.Font() # 创建一个font对象,用来保存对字体进行的操作
 font.name = '微软雅黑' # 字体设置为'微软雅黑'
 font.bold = True # 字体加粗
 al = xlwt.Alignment() # 创建一个对齐对啊想,用来改变文本内容的字体
 style.font = font # 将字体信息保存到style对象中
 style.alignment = al

 # 水平对齐方式、水平居中
 al.horz = 0x02
 # 垂直对齐方式、垂直居中
 al.vert = 0x01

 # 电影的标题
 douban.col(0).width = 256 * 25
 # 电影演员的名字
 douban.col(1).width = 256 * 50
 # 电影上映的年份
 douban.col(2).width = 256 * 15
 # 电影上映的国家
 douban.col(3).width = 256 * 15
 # 电影的标签
 douban.col(4).width = 256 * 20
 # 电影的评分
 douban.col(5).width = 256 * 8
 # 豆瓣中该电影的页面链接
 douban.col(6).width = 256 * 40

 douban.write(0, 0, '电影标题', style)
 douban.write(0, 1, '电影演员名字', style)
 douban.write(0, 2, '电影上映年份', style)
 douban.write(0, 3, '电影上映国家', style)
 douban.write(0, 4, '电影标签', style)
 douban.write(0, 5, '电影评分', style)
 douban.write(0, 6, '豆瓣中该电影的页面链接', style)
 row = 1
 for data in data_list:
 # 电影的标题
 title = data['title']
 # 电影演员的名字
 actors = data['actors']
 # 电影上映的年份
 release_date = data['release_date']
 # 电影上映的国家
 regions = data['regions'][0]
 # 电影的标签
 types = data['types']
 # 电影评分
 score = data['score']
 # 豆瓣查看的链接
 link = data['url']
 douban.write(row, 0, title)
 douban.write(row, 1, actors)
 douban.write(row, 2, release_date)
 douban.write(row, 3, regions)
 douban.write(row, 4, types)
 douban.write(row, 5, score)
 douban.write(row, 6, link)
 row += 1
 self.wb.save('douban.xls')


 # 运行程序
 def run(self, num, limit):
 # 获取第一层中的所需要的类型名字和数字
 self.data_parse_p1(self.get_data_p1())
 for name in self.name_list:
 typenum = self.get_data_typenum(name)
 # 向指定的分类进行数据的访问
 data_list = self.get_data_p2(typenum,num,limit)
 # 对获取的数据进行解析保存
 self.data_parse_p2(data_list,name)


if __name__ == '__main__':
 # 需要查看的类型
 douban = DouBan(['喜剧','悬疑','惊悚'])
 # 需要查看的开始值start,以及需要查看的数量limit
 douban.run(0,100)
 time.sleep(2)

效果图pycharm 运行台

excel表格显示

本案例笔者的想法是打算先获取到每一个电影类型的前100个数据,然后在excel表格中进行评分的筛选,最后观察现阶段某个电影类型中哪些电影在豆瓣电影中评分较高的

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