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

<哪吒之魔童降世>这部国产动画巅峰之作,上映快一个月时间,票房口碑双丰收. 迄今已有超一亿人次观看,票房达到42.39亿元,超过复联4,跻身中国票房纪录第三名,仅次于<战狼2>和<流浪地球>. 去看豆瓣的评论,网友们对<哪吒>的喜爱溢于言表: 那么,网友评价哪吒这部动画用的最多的词是什么呢?不把这些短评都爬取下来,再做个词云分布,就能了解网友都说了啥了. 这次是用python登录并爬取豆瓣短评,并做词云分布,分别用到requests.xpath.lxml.j

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.

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

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

爬虫原理 发送数据 获取数据 解析数据 保存数据 requests请求库 res = requests.get(url="目标网站地址") 获取二进制流方法:res.content 获取文本方法:res.text re正则模块 re.findall("匹配规则","获取到的数据","匹配模式") re.findall('<div class="item">.*?<a href="

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

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

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:

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

今天利用xpath写了一个小爬虫,比较适合一些爬虫新手来学习.话不多说,开始今天的正题,我会利用一个案例来介绍下xpath如何对网页进行解析的,以及如何对信息进行提取的. python环境:python3.5 先看看网页的样子 豆瓣电影网站链接 我们下面将要对电影的名字.链接.评分.评价人数和一句话描述这些信息进行提取1.检查并复制电影名字的xPath信息 电影<肖申克的救赎>的xPath信息如下://*[@id=”content”]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2

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

一.爬取网页,获取需要内容 我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示: 我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西.直接进入主题吧! 知道我们需要的内容在哪里了,接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧!获取内容后,再使用一个好用的lxml库来分析网页内容,然后获取我们的内容就可以做下一步操作了.先贴出使用request库和lxml分析的代码 def get_page(i): url = 'https://movie.douba

好吧,我又开始折腾豆瓣电影top250了,只是想试试各种方法,看看哪一种的方法效率是最好的,一直进行到这一步才知道 scrapy的强大,尤其是和selector结合之后,速度飞起.... 下面我就采用scrapy爬取豆瓣电影top250的方法记录一下,里面采用了selector的xpath和css两种各实现了一遍,其中xpath的选取路径较为清晰以及能够直接选到标签属性,css则较为有点小抽象,没有xpath直观,优点是结构简单,书写方便.于是我都实现了一遍,汗哒哒... 步骤一:生成项目名称

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.

我们在之前的文章谈到了高效爬虫 在 python 中 多线程下的 GIL 锁会让多线程显得有点鸡肋 特别是在 CPU 密集型的代码下 多线程被 GIL 锁搞得效率不高 特别是对于多核的 CPU 来说 如果想要充分利用 CPU 还是用多进程吧 这样我们就可以做到并行爬取 提高了爬取的效率 那么,怎么玩多进程呢 恩 接下来就是 学习 python 的正确姿势 可以使用 multiprocessing 来实现多进程 使用起来也是很简单的 比如我们使用 Process 这个类来创建进程 from mul

马上就要过年啦 过年在家干啥咧 准备好被七大姑八大姨轮番「轰炸」了没? 你的内心 os 是这样的 但实际上你是这样的 应付完之后 闲暇时刻不妨看看电影 接下来咱们就来爬取豆瓣上评分最高的 250部电影 这次我们就要来使用上次说的 BeautifulSoup+ Reuqests 进行爬取啦 这次 我们将爬取到的内容存放到 excel 吧 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势   我们还是老样子 先摸清对方的底 知己知彼 百战不殆 首先打开我们的目标链接 https://movie.do

pc版大概有500条记录,mobile大概是50部,只有热门的,所以少一点 url构造很简单,主要参数就是page_limit与page_start,每翻一页,start+=20即可,tag是"美剧"编码后的结果,直接带着也可以,用unquote解码也可以,注意headers中一定要带上refer import json import requests import math import os import shutil from pprint import pprint from