开发环境:(Windows)eclipse+pydev 网址:https://book.douban.com/top250?start=0 from lxml import etree #解析提取数据 import requests #请求网页获取网页数据 import csv #存储数据 fp = open('D:\Pyproject\douban.csv','wt',newline='',encoding='UTF-8') #创建csv文件 writer = csv.writer(fp) w

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

    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

托管平台地址:https://github.com/xyhcq/top250 小组名称:Forward团队 组长:马壮 成员:李志宇.刘子轩.年光宇.邢云淇.张良 我们这次团队项目内容是爬取豆瓣电影TOP250的电影信息,为什么我们选这个项目作为团队项目呢?因为在这个大数据时代,我们总有一些信息需要收集保存,而手动收集信息会很麻烦,所以选了爬取豆瓣TOP250,其实,项目爬取什么网站.内容并不重要,因为我们在这次团队项目中学会了爬虫的工作原理,以后我们想爬取别的网站那都不是事了. 这次团队项目中

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

项目地址:https://github.com/xyhcq/top250 我们的项目是爬取豆瓣top250的电影的信息,在做这个项目前,我们都没有经验,完全是从零开始,过程中也遇到了很多困难,不过我们也乐于边学边做. 我们先分析了豆瓣top250的网页源码,发现都是html的代码,我们将我们需要的每组角标对应的信息都记录了下来,用于后续抓取. top250中每部电影的网页基本都是这种格式: https://movie.douban.com/top250?start= 递归增加的,所以我们后续也用

码云地址:https://github.com/xyhcq/top250 模块功能:获取豆瓣top250网页的源代码,并分析. def getHTMLText(url,k): # 获取网页源代码 try: if(k==0): kw={} else: kw={'start':k,'filter':''} # 保存获取的网页 read = requests.get(url,params=kw,headers={'User-Agent': 'Mozilla/4.0'}) read.raise_for_

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

datawhale任务2-爬取豆瓣top250 正则表达式 豆瓣250页面分析 完整代码 参考资料 正则表达式 正则表达式的功能用于实现字符串的特定模式精确检索或替换操作. 常用匹配模式 常用修饰符 基本方法 常用匹配模式 模式 描述 \w 匹配字母.数字及下划线 \W 匹配不是字母.数字或下划线的字符 \s 匹配任意空白字符,等价于[\t\n\r\f] \S 匹配任意非空白字符 \d 匹配任意数字,等价于[0-9] \D 匹配任意非数字的字符 \A 匹配字符串开头 \Z 匹配字符串结尾,如果存

写在前面 因为前面有写过一篇关于豆瓣的top250的电影的可视化展示项目,你可以移步http://blog.csdn.net/liuge36/article/details/78607955了解这个项目.因为,想着,完全可以把这个项目部署到我们的腾讯云服务器上.说干就干,直接切入正题. 实验环境 一台云服务器(含一个公网的ip) Tomcat7+ Nginx(我用得是1.12的) Mysql(5.1+) Linux(我用的是centos6.8) 实验环境选择什么版本问题不大,合理选择就好. 我也

''' 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

第一次做爬虫项目,真的开心,非常顺利爬出了豆瓣Top250的电影 @^_^@ 自从今年6月份就开始自学python,断断续续一直没好好学.直到看了‘’老男孩python3全栈教育‘’,才有所收获.但是这网上的视频没有给我作业,学了就忘,我大概学了一多半python的基础使用之后,决定自己从爬虫学起.开始看崔庆才的教学视频,这个讲的很快,幸好我有看过许多基础,还能够听懂.不过最好从项目直接入手,回过头来再看崔庆才的基础知识教育,更有利于对爬虫的学习.话不多说,直接上代码. import reque

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

检查网页源代码 首先让我们来检查豆瓣top250的源代码,一切网页爬虫都需要从这里开始.F12打开开发者模式,在元素(element)页面通过Ctrl+F直接搜索你想要爬取的内容,然后就可以开始编写正则表达式了. 如下是我们将要爬取内容的html局部区域: <div class="item"> <div class="pic"> <em class="">1</em> <a href=&quo

转载博客 https://segmentfault.com/a/1190000005920679 根据自己的环境修改并配置mysql数据库 系统:Mac OS X 10.11 python 2.7 mysql安装 使用brew安装mysql,启动mysql服务 ☁ ~ brew install mysql Warning: mysql-5.7.18 already installed ☁ ~ which mysql /usr/local/bin/mysql ☁ ~ ls /usr/local/b

  最近学习go,就找了一个例子练习[go语言爬虫]go语言爬取豆瓣电影top250,思路大概就是获取网页,然后根据页面元素,用正则表达式匹配电影名称.评分.评论人数.原文有个地方需要修改下pattern4 := <img width="100" alt="(.*?)" src=,这样就能运行了 这个例子可以由修改下变成并发的形式,提高性能(参考golang 并发 chan) ``` var sem chan int = make(chan int,10);

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.

scrapy框架 scrapy是一套基于Twisted的异步处理框架,是纯python实现的爬虫框架,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松实现一个爬虫,用来抓取网页内容或者各种图片. scrapy Engine:scrapy引擎 负责调度器,下载器,管道和爬虫之间的通讯信号和数据的传递,相当于交通站 Scheduler:调度器  简单来说就是一个队列,负责接受引擎发来的request请求,然后将请求排队,当引擎需要请求数据的时候,就将请求队列中的数据交给引擎. Downloader:下载器 下载

项目地址:https://github.com/xyhcq/top250 我在本次项目中负责写爬虫中对数据分析的一部分,根据马壮分析过的html,我来进一步写代码获取数据,具体的功能及实现方法我已经写在了注释里: 首先,通过访问要爬的网站,并将网站保存在变量里,为下一步数据分析做准备 def getData(html): # 分析代码信息,提取数据 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") 这时,如果我们print soup,是会在窗口上显示出

一. 需求:1.爬取豆瓣电影top250. 2.获取电影名称,排名,分数,简介,导演,演员. 3.将爬取到的数据保存,以便随时查看. 3.可以将获取到的数据展示给用户. 二. 参考: 豆瓣api参考资料 小试牛刀--利用豆瓣API爬取豆瓣电影top250 三. 实施做法:用html分析网站源码,运用python编写爬虫,调用数据库进行存储和豆瓣api.json方法. 四. 特点:程序操作简单,方便,让用户一目了然.

豆瓣有些电影页面需要登录才能查看. 目录 [隐藏]  1 创建工程 2 定义Item 3 编写爬虫(Spider) 4 存储数据 5 配置文件 6 艺搜参考 创建工程 scrapy startproject doubanmoive 定义Item ]],item['year'][0],item['score'][0],item['url'],item['vote'])) log.msg("Item stored in db: %s" % item, level=log.DEBUG)