Python爬取豆瓣电影top250

下面以四种方法去解析数据,前面三种以插件库来解析,第四种以正则表达式去解析。

xpath

pyquery

beaufifulsoup

re

爬取信息:名称  评分 小评

结果显示

使用xpath解析数据
#python 使用xpath解析数据
#查询豆瓣top250电影
#获取信息:名称 评分 短语
#关于xpath语法:https://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp from lxml import etree
import time
import requests
import os #创建文件
t = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()) # 将指定格式的当前时间以字符串输出
suffix = ".txt"
newfile ="./log/xpath_"+ t + suffix
if not os.path.exists(newfile):
f = open(newfile, 'w',encoding="utf-8")
f.close() #打开文件,准备写入信息
f = open(newfile, 'w',encoding="utf-8")
start=0
while start<250:
# 查询top250电影,第页25条,取10页
r=requests.get("https://movie.douban.com/top250?start="+str(start) +"&filter=")
el=etree.HTML(r.content)
r.close() #解析内容
el_items=el.xpath('//div[@class="item"]') for item in el_items:
#当获取子项信息时,xpath开头不能以“/”或“//”开头,“//”是查询整个html。开始一定要指当前子项,后面可以使用“/”或“//”来搜索
title=item.xpath('div//span[@class="title"][1]/text()')[0] #标题
rating_num=item.xpath('div//span[@class="rating_num"][1]/text()')[0]#评分
# 小评可能不存在,在此加判断
inq=item.xpath('div//span[@class="inq"][1]/text()')#小评
inq_str=""
if len(inq)>0:
inq_str=inq[0] #写入文件
f.write(str(title).strip().ljust(20,'—')+str(rating_num).strip().ljust(20,' ')+">"+str(inq_str).strip().ljust(50,' ')+"\n")
start+=25
#最后关闭文件
f.close()
print("the end")
使用pyquery解析数据
#python 使用pyquery解析数据
#查询豆瓣top250电影
#获取信息:名称 评分 短语
#关于pyquery语法:https://pyquery.readthedocs.io/en/latest/pseudo_classes.html
from pyquery import PyQuery as pq
import time
import requests
import os #创建文件
t = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()) # 将指定格式的当前时间以字符串输出
suffix = ".txt"
newfile ="./log/pyquery_"+ t + suffix
if not os.path.exists(newfile):
f = open(newfile, 'w',encoding="utf-8")
f.close() #打开文件,准备写入信息
f = open(newfile, 'w',encoding="utf-8")
start=0
while start<250:
#查询top250电影,第页25条,取10页
r = requests.get("https://movie.douban.com/top250?start=" + str(start) + "&filter=")
d=pq(r.content)
r.close()
items=d('.item')
for item in items:
item_d=pq(item)#重新加载每一项html,为下面取出信息
title= item_d.find(".title:eq(0)").text()#名称
rating_num =item_d.find(".rating_num:eq(0)").text()# 评分
inq_str = item_d.find('.inq:eq(0)').text() # 小评 # 写入文件
f.write(str(title).strip().ljust(20,'—')+str(rating_num).strip().ljust(20,' ')+">"+str(inq_str).strip().ljust(50,' ')+"\n")
start+=25
#最后关闭文件
f.close()
print("the end")
使用BeaufifulSoup解析数据
#python 使用BeaufifulSoup解析数据
#查询豆瓣top250电影
#获取信息:名称 评分 短语
#关于语法:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import requests
import os #创建文件
t = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()) # 将指定格式的当前时间以字符串输出
suffix = ".txt"
newfile ="./log/BeaufifulSoup_"+ t + suffix
if not os.path.exists(newfile):
f = open(newfile, 'w',encoding="utf-8")
f.close() #打开文件,准备写入信息
f = open(newfile, 'w',encoding="utf-8")
start=0
while start<250:
#查询top250电影,第页25条,取10页
r=requests.get("https://movie.douban.com/top250?start="+str(start) +"&filter=")
el=BeautifulSoup(r.content,"xml")
r.close()
items=el.find_all("div", class_="item")#获取一项电影信息 for item in items:
title=item.find_all(class_="title",limit=1)[0].get_text()#名称
rating_num=item.find_all('span',class_="rating_num",limit=1)[0].get_text() # 评分 # 小评可能不存在,在此加判断
inq = item.find_all('span',class_="inq",limit=1) # 小评
inq_str = ""
if len(inq) > 0:
inq_str = inq[0].get_text()
f.write(str(title).strip().ljust(20,'—')+str(rating_num).strip().ljust(20,' ')+">"+str(inq_str).strip().ljust(50,' ')+"\n")
#print(str(title).strip().ljust(20,'—')+str(rating_num).strip().ljust(20,' ')+">"+str(inq_str).strip().ljust(50,' ')+"\n")
start+=25
#最后关闭文件
f.close()
print("the end")
使用re正则匹配
#python 使用re正则匹配
#查询豆瓣top250电影
#获取信息:名称 评分 短语
import re
import time
import requests
import os
reg_items=re.compile('<li>[\r\n\s]+<div\s+class="item">[.\r\n\s\S]*?</li>')#每个电影
reg_title=re.compile('(?<=title">)[^<]+')#电影名称
reg_rating_num=re.compile('(?<=property="v:average">)[^<]+')#评分
reg_inq=re.compile('(?<=class="inq">)[^<]+')#小评 #创建文件
t = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()) # 将指定格式的当前时间以字符串输出
suffix = ".txt"
newfile ="./log/re_"+ t + suffix
if not os.path.exists(newfile):
f = open(newfile, 'w',encoding="utf-8")
f.close() #打开文件,准备写入信息
f = open(newfile, 'w',encoding="utf-8")
start=0
while start<250:
#查询top250电影,第页25条,取10页
r = requests.get("https://movie.douban.com/top250?start=" + str(start) + "&filter=")
html=str(r.content,encoding = "utf-8")
r.close()
maths= reg_items.findall(html)
for item in maths:
re_title=reg_title.search(item)
title=re_title.group(0)
re_rating_num=reg_rating_num.search(item)
rating_num=re_rating_num.group(0)
inq_str=""
#小评可能不存在,在此加判断
re_inq=reg_inq.search(item)
if re_inq!=None:
inq_str=re_inq.group(0)
f.write(str(title).strip().ljust(20, '—') + str(rating_num).strip().ljust(20, ' ') + ">" + str( inq_str).strip().ljust(50, ' ') + "\n")
#print(str(title).strip().ljust(20,'—')+str(rating_num).strip().ljust(20,' ')+">"+str(inq_str).strip().ljust(50,' ')+"\n")
start+=25
#最后关闭文件
f.close()
print("the end")

为毛要这么方法去解析?从众多方式做一个比较,那种方式有优势,解析起来更方便。以后需要解析的时候,从中选择最优的。

来源:https://www.cnblogs.com/cai-niao/p/11372087.html  黑白记忆

Python爬取豆瓣电影top的更多相关文章

  1. 用python爬取豆瓣电影Top 250

    首先,打开豆瓣电影Top 250,然后进行网页分析.找到它的Host和User-agent,并保存下来. 然后,我们通过翻页,查看各页面的url,发现规律: 第一页:https://movie.dou ...

  2. 爬虫系列1:Requests+Xpath 爬取豆瓣电影TOP

    爬虫1:Requests+Xpath 爬取豆瓣电影TOP [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]: ...

  3. 爬取豆瓣电影TOP 250的电影存储到mongodb中

    爬取豆瓣电影TOP 250的电影存储到mongodb中 1.创建项目sp1 PS D:\scrapy> scrapy.exe startproject douban 2.创建一个爬虫 PS D: ...

  4. 利用Python爬取豆瓣电影

    目标:使用Python爬取豆瓣电影并保存MongoDB数据库中 我们先来看一下通过浏览器的方式来筛选某些特定的电影: 我们把URL来复制出来分析分析: https://movie.douban.com ...

  5. 爬虫——正则表达式爬取豆瓣电影TOP前250的中英文名

    正则表达式爬取豆瓣电影TOP前250的中英文名 1.首先要实现网页的数据的爬取.新建test.py文件 test.py 1 import requests 2 3 def get_Html_text( ...

  6. Python开发爬虫之静态网页抓取篇:爬取“豆瓣电影 Top 250”电影数据

    所谓静态页面是指纯粹的HTML格式的页面,这样的页面在浏览器中展示的内容都在HTML源码中. 目标:爬取豆瓣电影TOP250的所有电影名称,网址为:https://movie.douban.com/t ...

  7. python 爬取豆瓣电影评论,并进行词云展示及出现的问题解决办法

    本文旨在提供爬取豆瓣电影<我不是药神>评论和词云展示的代码样例 1.分析URL 2.爬取前10页评论 3.进行词云展示 1.分析URL 我不是药神 短评 第一页url https://mo ...

  8. python爬取豆瓣电影信息数据

    题外话+ 大家好啊,最近自己在做一个属于自己的博客网站(准备辞职回家养老了,明年再战)在家里 琐事也很多, 加上自己 一回到家就懒了(主要是家里冷啊! 广东十几度,老家几度,躲在被窝瑟瑟发抖,) 由于 ...

  9. python 爬取豆瓣电影短评并wordcloud生成词云图

    最近学到数据可视化到了词云图,正好学到爬虫,各种爬网站 [实验名称] 爬取豆瓣电影<千与千寻>的评论并生成词云 1. 利用爬虫获得电影评论的文本数据 2. 处理文本数据生成词云图 第一步, ...

随机推荐

  1. react 练习参考

    项目地址:https://gitee.com/dhclly/icedog.react React 练习项目 相关资源链接 React官方 https://reactjs.org React 中国 ht ...

  2. Nuget包管理工具(程序包控制台执行语句)

    NUGET命令 注:使用前确保nuget是最新版本,升级到最新版本有两种方式: (1).CMD将nuget升级到最新版本:nuget update -self (2).扩展中查看nuget是否需要更新 ...

  3. .NET Core on K8S快速入门课程--学习笔记

    课程链接:http://video.jessetalk.cn/course/explore 良心课程,大家一起来学习哈! 目录 01-介绍K8s是什么 02-为什么要学习k8s 03-如何学习k8s ...

  4. Hashtable 负载因子Load Factor

    负载因子(load factor),它用来衡量哈希表的 空/满 程度,一定程度上也可以体现查询的效率,计算公式为: The ratio of the number of elements in the ...

  5. python计算不规则图形面积算法

    介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在 ...

  6. java开发高校社团管理系统JSP

    运行环境JDK1.7编写Eclipse( Neon.3 Release (4.6.3)) windows下Tomcat v8.5Mysql 5.5使用技术Java servlet & jspM ...

  7. Java 并发学习总结

    目录 基础篇 进阶篇 并发编程的的三个概念(特性)? JMM(Java 内存模型) volatile 关键字 1. Java 内存模型(为什么要有 volatile) 2. volatile 原理 追 ...

  8. JVM指令手册

    JVM指令大全 常量入栈指令 指令码 操作码(助记符) 操作数 描述(栈指操作数栈) 0x01 aconst_null null值入栈. 0x02 iconst_m1 -1(int)值入栈. 0x03 ...

  9. RVZicsr指令集

    Riscv中每个硬件线程(hart)有4096个独立地址空间的状态寄存器.我们可以通过Zicsr指令读写csr寄存器.总共有6条csr读写指令,这些指令之前都在RV32I/RV64I基础指令集里面,在 ...

  10. 原生 JavaScript 代替 jQuery【转】

    目录 用原生JavaScript代替jQuery Query Selector CSS & Style DOM Manipulation Ajax Events Utilities Promi ...