1. 任务分析及说明 目标网站:https://movie.douban.com/tag/#/ 抓取豆瓣电影上,中国大陆地区,相关电影数据约1000条:数据包括:电影名称.导演.主演.评分.电影类型.语言.上映时间.短评top20等数据: 1.1 Fiddler抓包要点分析: 请求均为GET请求:拼接后的URL为是https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=U&range=0,10&tags=电影&start=0 其中,r

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. >>

豆瓣排名前25电影及评价爬取 url <-'http://movie.douban.com/top250?format=text' # 获取网页原代码,以行的形式存放在web 变量中 web <- readLines(url,encoding="UTF-8") # 找到包含电影名称的行 name <- str_extract_all(string = web, pattern = '<span class="title">.+</

#!/usr/bin/python# coding=utf-8# 作者 :Y0010026# 创建时间 :2018/12/16 16:27# 文件 :spider_05.py# IDE :PyCharm import urllib2import urllib url = 'https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=T&range=0,10' # 要传递的post方式的数据,有可能会有多组数据submit_data = { 'start

一直想做个这样的爬虫:定制自己的种子,爬取想要的数据,做点力所能及的小分析.正好,这段时间宝宝出生,一边陪宝宝和宝妈,一边把自己做的这个豆瓣电影爬虫的数据采集部分跑起来.现在做一个概要的介绍和演示. 动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据. 电影详情页如下图所示 需要保存这些详情字段如导演.编剧.演员等还有图中右下方的标签. 短评页面如下图所示 需要保存的字段有短评所属的电影名称,每条评论的详细信息如评论人名称.评论内容等. 数据库设计 有了如上的需求,需要设计表,其实很简单,

Python爬虫教程-17-ajax爬取实例(豆瓣电影) ajax: 简单的说,就是一段js代码,通过这段代码,可以让页面发送异步的请求,或者向服务器发送一个东西,即和服务器进行交互 对于ajax: 1.一定会有 url,请求方法(get, post),可能有数据 2.一般使用 json 格式 爬取豆瓣电影 网站分析: 打开豆瓣电影网站:https://movie.douban.com/,选择[排行榜],点击[动作]分类 一直往下滑,可以看到这样的效果:快到低的时候又有了新的内容,也就是往下没完

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)  

Scrapy在window上的安装教程见下面的链接:Scrapy安装教程 上述安装教程已实践,可行.(本来打算在ubuntu上安装Scrapy的,但是Ubuntu 磁盘空间太少了,还没扩展磁盘空间,所以没有在Ubuntu上装,至于如何在Ubuntu上安装Scrapy,网上有挺多教程的) Scrapy的入门教程见下面链接:Scrapy入门教程 上面的入门教程是很基础的,先跟着作者走一遍,要动起来哟,不要只是阅读上面的那篇入门教程. 下面我简单总结一下Scrapy爬虫过程: 1.在Item中定义自己

用Scrapy爬虫的安装和入门教程,这里有,这篇链接的博客也是我这篇博客的基础. 其实我完全可以直接在上面那篇博客中的代码中直接加入我要下载图片的部分代码的,但是由于上述博客中的代码已运行,已爬到快九千的电影详情数据,不忍重新爬一次,所以爬豆瓣电影图片的爬虫重新写一遍. 前言:我的需求是根据已有电影名在豆瓣中搜索电影,然后获得电影的链接,继续爬虫,获得电影的图片. 上述链接的博客的需求我在这里也顺带列一下,不关心的直接忽略之:我要爬的是豆瓣的数据,我有了很多电影的名字,但是我需要电影的详情,我用

Scrapy在window上的安装教程见下面的链接:Scrapy安装教程 上述安装教程已实践,可行.(本来打算在ubuntu上安装Scrapy的,但是Ubuntu 磁盘空间太少了,还没扩展磁盘空间,所以没有在Ubuntu上装,至于如何在Ubuntu上安装Scrapy,网上有挺多教程的) Scrapy的入门教程见下面链接:Scrapy入门教程 上面的入门教程是很基础的,先跟着作者走一遍,要动起来哟,不要只是阅读上面的那篇入门教程. 下面我简单总结一下Scrapy爬虫过程: 1.在Item中定义自己

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.

d:进入D盘 scrapy startproject douban创建豆瓣项目 cd douban进入项目 scrapy genspider douban_spider movie.douban.com创建爬虫 编辑items.py: # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items## See documentation in:# https://doc.scrapy.org/en/latest/to

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

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Item 什么是Items呢?官方文档Items定义如下: I

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g

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

# -*- 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

所谓静态页面是指纯粹的HTML格式的页面,这样的页面在浏览器中展示的内容都在HTML源码中. 目标:爬取豆瓣电影TOP250的所有电影名称,网址为:https://movie.douban.com/top250 1)确定目标网站的请求头: 打开目标网站,在网页空白处点击鼠标右键,选择“检查”.(小编使用的是谷歌浏览器). 点击“network”,在弹出页面若长时间没有数据显示,则试一下F5刷新. 可以得到目标网页中Host和User-Agent两项. 2)找到爬取目标数据(即电影名称)在页面中的

  在用Python的urllib和BeautifulSoup写过了很多爬虫之后,本人决定尝试著名的Python爬虫框架--Scrapy.   本次分享将详细讲述如何利用Scrapy来下载豆瓣电影Top250, 主要解决的问题有: 如何利用ImagesPipeline来下载图片 如何对下载后的图片重命名,这是因为Scrapy默认用Hash值来保存文件,这并不是我们想要的   首先我们要爬取的豆瓣电影Top250网页截图如下:   网页的结构并不复杂,所以,我们决定把所有的250部电影的图片都下载