原创技术公众号:bigsai,本文在1024发布,祝大家节日快乐,心想事成. @ 目录 前言 登录 爬取 储存 可视化分析 前言 在本人上的一门课中,老师对每个小组有个任务要求,介绍和完成一个小模块.工具知识的使用.然而我所在的组刚好遇到的是python爬虫的小课题. 心想这不是很简单嘛,搞啥呢?想着去搞新的时间精力可能不太够,索性自己就把豆瓣电影的评论(短评)搞一搞吧. 之前有写过哪吒那篇类似的,但今天这篇要写的像姨母般详细.本篇主要实现的是对任意一部电影短评(热门)的抓取以及可视化分析. 也

今天的主要内容是爬取豆瓣电影短评,看一下网友是怎么评价最近的电影的,方便我们以后的分析,以以下三部电影:二十二,战狼,三生三世十里桃花为例. 由于豆瓣短评网页比较简单,且不存在动态加载的内容,我们下面就直接上代码.有一点需要注意的是,豆瓣短评的前几页不需要登录就可以看,但是后面的内容是是需要我们登录才能查看的,因此我们需要添加自己的cookie. 我们新创建一个项目,就叫comment吧. 项目代码 items.py import scrapy class CommentItem(scrapy.

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,准备数据 需要登录豆瓣网站才能够获得短评文本数据https://movie.douban.com/subject/1291561/comments 首先获取cookies,使用爬虫强大的firefox浏览器 将cookies数据复制到cookies.txt文件当中备用, 2.第二步,编写爬虫代码 #codin

思路: 1.打开书本“更多”短评,复制链接 2.脚本分析链接,通过获取短评数,计算出页码数 3.通过页码数,循环爬取当页短评 4.短评写入到txt文本 5.读取txt文本,处理文本,输出出现频率最高的词组(前X)----通过分析得到其他结果可自由发散 用到的库: lxml .re.jieba.time 整个脚本如下 # -*-coding:utf8-*- # encoding:utf-8 #豆瓣每页20条评论 import requests from lxml import etree impo

1.数据是使用scrapy-redis爬取的,存放在redis里面,爬取的是最近大热电影<海王> 2.使用了jieba中文分词解析库 3.使用了停用词stopwords,过滤掉一些无意义的词 4.使用matplotlib+wordcloud绘图展示 from redis import Redis import json import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载停用词 # s

Python爬取豆瓣指定书籍的短评 #!/usr/bin/python # coding=utf-8 import re import sys import time import random import urllib import urllib2 import MySQLdb # 爬取豆瓣评论 class Douban: # 构造函数 def __init__(self, url, name): # 采集的地址 #self.url = 'https://book.douban.com/su

Scrapy 通过登录的方式爬取豆瓣影评数据 爬虫 Scrapy 豆瓣 Fly 由于需要爬取影评数据在来做分析,就选择了豆瓣影评来抓取数据,工具使用的是Scrapy工具来实现.scrapy工具使用起来比较简单,主要分为以下几步: 1.创建一个项目 ==scrapy startproject Douban 得到一个项目目录如下: ├── Douban │   ├── init.py │   ├── items.py │   ├── pipelines.py │   ├── settings.py

入门第一个爬虫一般都是爬这个,实在是太简单.用了 requests 和 bs4 库. 1.检查网页元素,提取所需要的信息并保存.这个用 bs4 就可以,前面的文章中已经有详细的用法阐述. 2.找到下一个 url 地址.本例中有两种方法,一是通过 url 的规则,本例中通过比较发现,只要更改 url 中的 start 参数值就可以:二是通过下一个页的标签获取下一页的 url.代码中采用了第一种方法. 3.判断退出条件,爬虫不可能无限制循环下去. 在这个最简单的示例中,实现以上三步一个爬虫就完成了.

本文的完整源码在git位置:https://github.com/OceanBBBBbb/douban-ml 爬取豆瓣影评 爬豆瓣的影评比较简单,豆瓣没有做限制,甚至你都不用登陆就可以看全部,我这里用的bs4和urllib获取的页面信息: # 获取页面 def get_html(url): head = {} head[ 'User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, lik

需求:爬取豆瓣电影top250的排名.电影名称.评分.评论人数和一句话影评 环境:python3.6.5 准备工作: 豆瓣电影top250(第1页)网址:https://movie.douban.com/top250?start=0      或者       https://movie.douban.com/top250 每页展示25个电影,一共10张翻页 第2页:https://movie.douban.com/top250?start=&filter= 第3页:https://movie.

这篇文章,我们继续利用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影的短评,下面还是先贴上效果图: 1.网页分析 (1)翻页 我们还是使用 Chrome 浏览器打开豆瓣电影中某一部电影的评论进行分析,这里示例为<一出好戏> 和之前一样,我们可以通过构造 URL 获取全部网页的内容,但是这次我们尝试使用一种新的方法 -- 翻页 使用快捷键 Ctrl+Shift+I 打开开发者工具,然后使用快捷键 Ctrl+Shift+C 打开元素选择工具 此时用鼠标点击网页中的 后页,就会在源代码中自动定位到

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://movie.douban.com/subject/26752088/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P 第二页url https://movie.douban.com/subject/26752088/comments?sta

学习爬虫之路,必经的一个小项目就是爬取豆瓣的TOP250了,首先我们进入TOP250的界面看看. 可以看到每部电影都有比较全面的简介.其中包括电影名.导演.评分等. 接下来,我们就爬取这些数据,并将这些数据制成EXCEL表格方便查看. 首先,我们用requests库请求一下该网页,并返回他的text格式. 请求并返回成功! 接下来,我们提取我们所需要的网页元素. 点击“肖申克救赎”的检查元素. 发现它在div class = "hd" -> span class = "

对于简单的爬虫任务,尤其对于初学者,urllib+BeautifulSoup足以满足大部分的任务. 1.urllib是Python3自带的库,不需要安装,但是BeautifulSoup却是需要安装的.安装方式:pip install beautifulsoup4 其官方文档中文版地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html 2.爬取任务:爬取的内容为每部电影的名字 导演 主演 年代 国家 类型 评分

python2.7爬取豆瓣电影top250并分别写入到TXT,Excel,MySQL数据库 1.任务 爬取豆瓣电影top250 以txt文件保存 以Excel文档保存 将数据录入数据库 2.分析 电影中文名的采集可以查看:http://www.cnblogs.com/carpenterworm/p/6026274.html 电影链接采集:

python定时器爬取豆瓣音乐Top榜歌名 作者:vpoet mail:vpoet_sir@163.com 注:这些小demo都是前段时间为了学python写的,现在贴出来纯粹是为了和大家分享一下 #coding=utf-8 import urllib import urllib2 import re import time def SaveTop20Music(currtime): rex=r'<a href="javascript:;">(.*?)</a>'

一直自以为自己vue还可以,一直自以为webpack还可以,今天在慕课逛node的时候,才发现,自己还差的很远.众所周知,vue-cli基于webpack,而webpack基于node,对node不了解,谈什么了解webpack.所以就自己给自己出了一道题,爬取豆瓣数据,目前还处于初级阶段.今天就浅谈爬取到豆瓣的数据,再另一个页面用自己的方式展现,后续会跟进. 1.需要解决的问题 ①.搭建服务 ②.怎么处理爬到的数据 ③.怎么自动打开默认浏览器 2.搭建服务 搭建服务有好几种方式,一开始我用的h

1.  爬虫设计的技术 1)数据获取,通过http获取网站的数据,如urllib,urllib2,requests等模块: 2)数据提取,将web站点所获取的数据进行处理,获取所需要的数据,常使用的技术有:正则re,BeautifulSoup,xpath: 3)数据存储,将获取的数据有效的存储,常见的存储方式包括:文件file,csv文件,Excel,MongoDB数据库,MySQL数据库 2. 环境信息 1)python2.7 2)mongo2.6 3)使用模块包括re,requests,lx

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

# -*- coding: utf-8 -*- # scrapy爬取豆瓣电影top250 import scrapy from douban.items import DoubanItem class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider): name = "doubanspider" # allowed_domains = ["movie.douban.com/top250"]注意这里的主页限制,一旦翻页可能超出范围 start_url

#requests+正则爬取豆瓣图书 import requests import re def get_html(url): headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.75 Safari/537.36 LBBROWSER'} response = requests.get(url,headers=head