记得我们第三关的时候爬取了豆瓣TOP250的电影名/评分/推荐语/链接,现在呢,我们要把它们存储下来,记得用今天课上学的csv和excel,分别存储下来哦-       URL     https://movie.douban.com/top250?start=0   import csv import openpyxl import requests from bs4 import BeautifulSoup # 保存成CSV文件 with open('02.csv','w',newl…

''' 1.爬取豆瓣top250电影信息 - 第一页: https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= - 第二页: https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= - 第三页: https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= - 第十页: https://movie.douban.com/top250?start=225&fi…

一.下载页面并处理 二.提取数据 观察该网站 html 结构 可知该页面下所有电影包含在 ol 标签下.每个 li 标签包含单个电影的内容. 使用 XPath 语句获取该 ol 标签 在 ol 标签中遍历每个 li 标签获取单个电影的信息. 以电影名字为例 其余部分详见源码  三.页面跳转 检查"后页"标签.跳转到下一页面 返回 None 则已获取所有页面. 四.导入 CSV 创建 CSV 文件 其余部分详见源码 五.导入数据库(以 mysql 为例) 先在 mysql 中创建数据库与…

一.数据分析截图(weka数据分析截图 ) 本例实验,使用Weka 3.7对豆瓣电影网页上所罗列的上映电影信息,如:标题.主要信息(年份.国家.类型)和评分等的信息进行数据分析,Weka 3.7数据分析如下所示: 图1-1  数据分析主界面 图1-2  OneR数据分析界面 图1-3  ZeroR数据分析界面 图1-4 Visualize数据分析界面 二.数据分析结论:(将数据之间的关系用文字性描述) 如图2-1所示,显而易见,电影类型的趋势增量随着标题的繁杂而日益增长,仅对于整个国家层次来说,…

通过使Scrapy框架,掌握如何使用Twisted异步网络框架来处理网络通讯的问题,进行数据挖掘和对web站点页面提取结构化数据,可以加快我们的下载速度,也可深入接触各种中间件接口,灵活的完成各种需求,使得我们的爬虫更强大.更高效.   一.项目分析 豆瓣电影网页爬虫,要求使用scrapy框架爬取豆瓣电影 Top 250网页(https://movie.douban.com/top250?start=0)上所罗列上映电影的标题.主要信息.评分和电影简介等的信息,将所爬取的内容保存输出为CSV和J…

一.项目目录结构 spiders文件夹内包含doubanSpider.py文件,对于项目的构建以及结构逻辑,详见环境搭建篇. 二.项目源码 1.doubanSpider.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from douban.items import DoubanItem #创建爬虫类 class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider): name = 'doubanSpider' #爬虫名字 allowed_doma…

解决14中csv用excel打开乱码的问题 ,其实就是在写csv的时候把 utf-8 改成 utf-8-sig open('zhihu.csv','w',newline='',encoding='utf-8-sig') 这个和csv文件的bom有关,参考下面信息 下面是在练习14的基础上改一下编码,效果见下面截图 # 爬取知乎大v张佳玮的文章“标题”.“摘要”.“链接”,并存储到本地文件 # URL https://www.zhihu.com/people/zhang-jia-wei/posts…

爬虫项目介绍   本次爬虫项目将爬取豆瓣Top250电影的图片,其网址为:https://movie.douban.com/top250, 具体页面如下图所示:   本次爬虫项目将分别不使用多线程和使用多线程来完成,通过两者的对比,显示出多线程在爬虫项目中的巨大优势.本文所使用的多线程用到了concurrent.futures模块,该模块是Python中最广为使用的并发库,它可以非常方便地将任务并行化.在concurrent.futures模块中,共有两种并发模块,分别如下: 多线程模式:Thr…

爬取豆瓣Top250电影的评分.海报.影评等数据!   本项目是爬虫中最基础的,最简单的一例: 后面会有利用爬虫框架来完成更高级.自动化的爬虫程序.   此项目过程是运用requests请求库来获取html,再用正则表达式来解析从中获取所需数据. 话不多说,直接上代码,盘! (具体代码解释在代码旁边) 1.加载包,requests请求库,re是正则表达式的包,json是后面来把字典序列化的包: #请求库:requests 解析工具:正则表达式 import requests import re…

自己跟着视频学习的第一个爬虫小程序,里面有许多不太清楚的地方,不如怎么找到具体的电影名字的,那么多级关系,怎么以下就找到的是那个div呢? 诸如此类的,有许多,不过先做起来再说吧,后续再取去弄懂. import requests import bs4 import re def open_url(url): #使用代理 # proxies={'http':"127.0.0.1:1080",'https':'127.0.0.1:1080'} headers={"user-age…