本次主要爬取Top100电影榜单的电影名、主演和上映时间, 同时保存为excel表个形式, 其他相似榜单也都可以依葫芦画瓢

首先打开要爬取的网址https://maoyan.com/board/4, 在不断点击下一页的过程中, 我们可以发现网址的变化是有规律的

https://maoyan.com/board/4?offset=0
https://maoyan.com/board/4?offset=10
https://maoyan.com/board/4?offset=20

不同的页数, 变化的只有offset后面的数字, 且以10的倍数增长

使用的python库

1. requests -> 请求页面
2. re -> 匹配想要获取的内容
3. pandas -> 使内容看起来更有结构化, 同时帮助我们将内容保存为文件

开始编写爬虫程序

  • 获取网页源码
base_url = 'https://maoyan.com/board/4?offset='
# 伪造一个请求头, 这个网上有很多
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)'
} def get_every_page(url):
result = requests.get(url, headers=headers)
# 响应成功则返回源代码内容
if result.status_code == requests.codes.ok:
return result.text
return None
  • 分析源码特征, 编写正则表达式, 获取主要内容
<dd>
<i class="board-index board-index-20">20</i>
<a href="/films/428" title="指环王3:王者无敌" class="image-link" data-act="boarditem-click" data-val="{movieId:428}">
<img src="//s3plus.meituan.net/v1/mss_e2821d7f0cfe4ac1bf9202ecf9590e67/cdn-prod/file:5788b470/image/loading_2.e3d934bf.png" alt="" class="poster-default" />
<img data-src="https://p0.meituan.net/movie/932bdfbef5be3543e6b136246aeb99b8123736.jpg@160w_220h_1e_1c" alt="指环王3:王者无敌" class="board-img" />
</a>
<div class="board-item-main">
<div class="board-item-content">
<div class="movie-item-info">
<p class="name"><a href="/films/428" title="指环王3:王者无敌" data-act="boarditem-click" data-val="{movieId:428}">指环王3:王者无敌</a></p>
<p class="star">
主演:伊莱贾·伍德,伊恩·麦克莱恩,丽芙·泰勒
</p>
<p class="releasetime">上映时间:2004-03-15</p>
</div>
<div class="movie-item-number score-num">
<p class="score">
<i class="integer">9.</i>
<i class="fraction">2</i>
</p>
</div>
</div>
</div>
</dd>

从返回的源码中可以发现, 电影的信息都集中在<dd>标签内, 根据其规律, 编写下列正则表达式获取电影名、主演和上映时间的信息

# filmname = []
# actor = []
# stime = []
html = get_every_page(url)
if html:
# 获取电影信息
# 同时这里需要注意的重点是, 一定不要忘记了修饰符re.S, 否则什么也匹配不出来!
data = re.findall('<dd.*?title="(.*?)".*?"star">(.*?)<.*?">(.*?)</p>', html, re.S)
# data中的每一个都是一个元组

输出每一个元组的信息(以某一页为例)

('霸王别姬', '\n                主演:张国荣,张丰毅,巩俐\n        ', '上映时间:1993-01-01')
('肖申克的救赎', '\n 主演:蒂姆·罗宾斯,摩根·弗里曼,鲍勃·冈顿\n ', '上映时间:1994-09-10(加拿大)')
('罗马假日', '\n 主演:格利高里·派克,奥黛丽·赫本,埃迪·艾伯特\n ', '上映时间:1953-09-02(美国)')
('这个杀手不太冷', '\n 主演:让·雷诺,加里·奥德曼,娜塔莉·波特曼\n ', '上映时间:1994-09-14(法国)')
('泰坦尼克号', '\n 主演:莱昂纳多·迪卡普里奥,凯特·温丝莱特,比利·赞恩\n ', '上映时间:1998-04-03')
('唐伯虎点秋香', '\n 主演:周星驰,巩俐,郑佩佩\n ', '上映时间:1993-07-01(中国香港)')
('魂断蓝桥', '\n 主演:费雯·丽,罗伯特·泰勒,露塞尔·沃特森\n ', '上映时间:1940-05-17(美国)')
('乱世佳人', '\n 主演:费雯·丽,克拉克·盖博,奥利维娅·德哈维兰\n ', '上映时间:1939-12-15(美国)')
('天空之城', '\n 主演:寺田农,鹫尾真知子,龟山助清\n ', '上映时间:1992-05-01')
('辛德勒的名单', '\n 主演:连姆·尼森,拉尔夫·费因斯,本·金斯利\n ', '上映时间:1993-12-15(美国)')

因为输出的信息格式差异很大, 我们再来统一一下格式

# data = re.findall('<dd.*?title="(.*?)".*?"star">(.*?)<.*?">(.*?)</p>', html, re.S)
# 去除空格和多余的字符, 分别提取出电影名, 主演和上映时间
for i in data:
filmname.append(i[0].strip())
actor.append((i[1].strip())[3:])
stime.append(i[2][5:].strip())
  • 将结果保存为文件

    将内容生成为DataFrame对象, 再保存为文件
    tdict = {'电影名': filmname, '主演': actor, '上映时间': stime}
tdict = pd.DataFrame(tdict, index=[i for i in range(1, 101)])
tdict.to_excel('Top100电影排行榜.xlsx', encoding='utf-8')
print(tdict)
  • 完整代码
import requests
import re
import pandas as pd
base_url = 'https://maoyan.com/board/4?offset='
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)'
} def get_every_page(url):
result = requests.get(url, headers=headers)
if result.status_code == requests.codes.ok:
return result.text
return None def main():
filmname = []
actor = []
stime = []
for i in range(0, 110, 10):
url = base_url + str(i)
html = get_every_page(url)
if html:
data = re.findall('<dd.*?title="(.*?)".*?"star">(.*?)<.*?">(.*?)</p>', html, re.S)
for i in data:
filmname.append(i[0].strip())
actor.append((i[1].strip())[3:])
stime.append(i[2][5:].strip())
tdict = {'电影名': filmname, '主演': actor, '上映时间': stime}
tdict = pd.DataFrame(tdict, index=[i for i in range(1, 101)])
tdict.to_excel('Top100电影排行榜.xlsx', encoding='utf-8')
print(tdict) main()
  • 检验成功

打开我们的生成的Top100电影排行榜表格, 结果完美输出nice!

(截取Top10)

python爬虫入门新手向实战 - 爬取猫眼电影Top100排行榜的更多相关文章

  1. 爬虫(七):爬取猫眼电影top100

    一:分析网站 目标站和目标数据目标地址:http://maoyan.com/board/4?offset=20目标数据:目标地址页面的电影列表,包括电影名,电影图片,主演,上映日期以及评分. 二:上代 ...

  2. 多种方法爬取猫眼电影Top100排行榜,保存到csv文件,下载封面图

    参考链接: https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/83663400 https://www.makcyun.top/web_sc ...

  3. PYTHON 爬虫笔记八:利用Requests+正则表达式爬取猫眼电影top100(实战项目一)

    利用Requests+正则表达式爬取猫眼电影top100 目标站点分析 流程框架 爬虫实战 使用requests库获取top100首页: import requests def get_one_pag ...

  4. 爬虫系列(1)-----python爬取猫眼电影top100榜

    对于Python初学者来说,爬虫技能是应该是最好入门,也是最能够有让自己有成就感的,今天在整理代码时,整理了一下之前自己学习爬虫的一些代码,今天先上一个简单的例子,手把手教你入门Python爬虫,爬取 ...

  5. python 爬取猫眼电影top100数据

    最近有爬虫相关的需求,所以上B站找了个视频(链接在文末)看了一下,做了一个小程序出来,大体上没有修改,只是在最后的存储上,由txt换成了excel. 简要需求:爬虫爬取 猫眼电影TOP100榜单 数据 ...

  6. # [爬虫Demo] pyquery+csv爬取猫眼电影top100

    目录 [爬虫Demo] pyquery+csv爬取猫眼电影top100 站点分析 代码君 [爬虫Demo] pyquery+csv爬取猫眼电影top100 站点分析 https://maoyan.co ...

  7. 50 行代码教你爬取猫眼电影 TOP100 榜所有信息

    对于Python初学者来说,爬虫技能是应该是最好入门,也是最能够有让自己有成就感的,今天,恋习Python的手把手系列,手把手教你入门Python爬虫,爬取猫眼电影TOP100榜信息,将涉及到基础爬虫 ...

  8. 40行代码爬取猫眼电影TOP100榜所有信息

    主要内容: 一.基础爬虫框架的三大模块 二.完整代码解析及效果展示 1️⃣  基础爬虫框架的三大模块 1.HTML下载器:利用requests模块下载HTML网页. 2.HTML解析器:利用re正则表 ...

  9. 用requests库爬取猫眼电影Top100

    这里需要注意一下,在爬取猫眼电影Top100时,网站设置了反爬虫机制,因此需要在requests库的get方法中添加headers,伪装成浏览器进行爬取 import requests from re ...

随机推荐

  1. 《Java 8 in Action》Chapter 7:并行数据处理与性能

    在Java 7之前,并行处理数据集合非常麻烦.第一,你得明确地把包含数据的数据结构分成若干子部分.第二,你要给每个子部分分配一个独立的线程.第三,你需要在恰当的时候对它们进行同步来避免不希望出现的竞争 ...

  2. unity之游戏特效

    一.运动轨迹 运动轨迹常常用于表现武器的挥舞效果,在提高速度感的同时又能让玩家看清楚招式动作,所以是常见的一种格斗特效. Unity中可以直接使用TrailRender来实现该效果. 二.运动模糊 运 ...

  3. 学生管理系统 Python语言

    def show_student(): print(('*'*20).center(55)) print('1.添加学生信息'.center(50)) print('2.修改学生信息'.center( ...

  4. C++中的I/O输入输出问题

    C++ I/O navigation: 1.文件输入输出 2.string流 1.输入输出 C++语言不直接处理输入输出,而是通过一些标准库中类型.从设备(文件,控制台,内存)中读取数据,向设备中写入 ...

  5. txt 文件的归并和分割

    1.归并 import os # 1.获取需要整合的文件目录下的 filepath = "G:\\我的python\\尹成\\python基础\\day13\\详细分类\\详细地区" ...

  6. tesseract-ocr下载

    参考:http://www.tuicool.com/articles/E3MNziM 1.下载地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/fil ...

  7. CodeForces 522C Chicken or Fish?

    Chicken or Fish? 题意比较难理解. 需要注意的是 就算某个人抱怨了 但是的t[i]也是他最后选择的结果. 题解: 首先考虑没有r[i] = 1的情况. 直接记录t[i]=0的数目,最后 ...

  8. Codeforces Round #479 (Div. 3) B. Two-gram

    原题代码:http://codeforces.com/contest/977/problem/B 题解:有n个字符组成的字符串,输出出现次数两个字符组合.例如第二组样例ZZ出现了两次. 方法:比较无脑 ...

  9. RodRego — a register machine

    RodRego - a register machine 寄存器机(register machine)是一种类似于图灵机一样的抽象机器,是计算机模型的一种,他和其他的抽象机一样都是图灵等价的. Rod ...

  10. Netty源码分析 (五)----- 数据如何在 pipeline 中流动

    在上一篇文章中,我们已经了解了pipeline在netty中所处的角色,像是一条流水线,控制着字节流的读写,本文,我们在这个基础上继续深挖pipeline在事件传播 Unsafe 顾名思义,unsaf ...