如何获取豆瓣电影 API Key 豆瓣 API Key 不能使用了 ! solutions & !== ? https://frodo.douban.com/api/v2/subject_collection/movie_showing/items?start=0&count=0?apiKey=054022eaeae0b00e0fc068c0c0a2102a ?apiKey=054022eaeae0b00e0fc068c0c0a2102a https://frodo.douban.com/…

一般成熟的网站都会有反爬虫策略,例如限制访问次数,限制访问 IP,动态显示数据等.爬虫和反爬虫就是一直相爱相杀地互相钳制.如果要通过爬虫来获取某些大型网站的数据,那是一件很费时费力的活.小白总遭遇过在趟过各种坑之前就被封 IP 或封账号的打击(呜呜~说的就是我). 不过有一些公司心怀开放互联的态度,友好地给大家提供了 api 接口.这一篇博客将以豆瓣电影为例记录如何站在巨人(api)的肩膀上获取数据.不过豆瓣 api 现在貌似也逐渐收起来了,api key 也停止申请了,且用且珍惜了. >>…

# _*_ coding : utf-8 _*_ # @Time : 2021/11/2 11:45 # @Author : 秋泊酱 # 1页数据 电影条数20 # https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&action=& # start=0&limit=20 # 2页数据 # https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&…

在本篇博文当中,将会教会大家如何使用高性能爬虫,快速爬取并解析页面当中的信息.一般情况下,如果我们请求网页的次数太多,每次都要发出一次请求,进行串行执行的话,那么请求将会占用我们大量的时间,这样得不偿失.因此我们可以i使用高性能爬虫,也就是采用多进程,异步的方式对数据进行爬取和解析,这样就可以在更快的时间内得到我们想要的结果.本篇博文给出有关爬取豆瓣电影的例子,以此来教会大家如何使用高性能爬虫. 一.网页分析 首先我们来分析豆瓣电影的网页代码,在本次的案例当中.我们需要爬取豆瓣电影top250当…

实验室这段时间要采集电影的信息,给出了一个很大的数据集,数据集包含了4000多个电影名,需要我写一个爬虫来爬取电影名对应的电影信息. 其实在实际运作中,根本就不需要爬虫,只需要一点简单的Python基础就可以了. 前置需求: Python3语法基础 HTTP网络基础 =================================== 第一步,确定API的提供方.IMDb是最大的电影数据库,与其相对的,有一个OMDb的网站提供了API供使用.这家网站的API非常友好,易于使用. http://…

# _*_ coding : utf-8 _*_ # @Time : 2021/11/2 9:58 # @Author : 秋泊酱 # @File : 获取豆瓣电影第一页 # @Project : 爬虫案例 # get请求 # 获取豆瓣电影的第一页的数据,并且保存到本地 import urllib.request # 请求路径 url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&actio…

最近项目需要获取linux主机的一些信息,如CPU使用率,内存使用情况等.由于我们本身就装了zabbix系统,所以我只用知道如何获取信息即可,总结有两种方法可以获取. 一.通过ZABBIX API获取主机信息 这种方式获取的主机信息相对是比较新的(每分钟更新一次).但因为每次都需要请求接口,所以相对比较慢,如果并发查询的主机数量比较多,就会非常慢. 开源监控系统ZABBIX的官方文档提供了丰富的API.我这里http请求是用的Guzzle 6.当然你也可以用php内置的curl函数自己写一个ht…

抓取豆瓣电影(http://movie.douban.com/nowplaying/chengdu/)中的正在热映前12部电影,并按照评分排序,保存至txt文件 #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest from time import sleep class DoubanMovie(unittest.TestCase): def setUp(self): self.dr = webdriver.Chrome() s…

豆瓣电影top250数据分析 数据来源(豆瓣电影top250) 爬虫代码比较简单 数据较为真实,可以进行初步的数据分析 可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践 最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示 数据仍需深挖,有待加强 #首先按照惯例导入python 数据分析的两个包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts i…

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.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=   第四页:…