Python 爬虫爬取豆瓣电影列表信息，爬虫的原理，应用领域介绍学习

本文主要是介绍Python 爬虫爬取豆瓣电影列表信息，爬虫的原理，应用领域介绍学习，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 什么是Python 爬虫

定义：爬虫是一种自动化程序，能够遍历互联网上的各个网页，并根据预设的规则和算法来解析和收集感兴趣的信息。这些信息可以包括网页的文本内容、图片、链接、视频等。

功能：爬虫可以自动化执行重复、繁琐的任务，如定时抓取和更新网站上的信息、自动化监测网站的性能和稳定性、自动化测试网站功能等，从而提高工作效率和质量。

2.爬取原理

选择起始网页：爬虫首先选择一个起始网页作为起点。
解析和访问链接：爬虫按照一定的规则逐步解析和访问起始网页中的其他链接。
抓取网页内容：爬虫发送HTTP请求获取网页的HTML源码，并通过解析HTML提取网页中的有用信息。
链接提取和去重：从抓取的网页中提取出新的链接，并进行去重处理，以避免重复抓取相同的页面。
重复抓取：重复执行上述步骤，直到达到设定的停止条件，如抓取的网页数量达到阈值、达到抓取深度限制或超过时间限制等。
数据处理和存储：对抓取的数据进行处理、清洗和存储，以便后续使用。

3.爬虫的应用领域

搜索引擎：搜索引擎使用爬虫来抓取和索引网页，提供全面的搜索结果。
数据挖掘：通过抓取和分析网页中的数据，进行用户行为分析、市场调研、舆情监测等。
自动化测试：爬虫可以用于自动化测试网站的功能和性能。
产品开发和创新：通过爬虫发现新的市场机会和需求，为企业开发新产品和创新服务提供参考。
学习和研究：研究人员和教育工作者可以利用爬虫从互联网上收集文献、数据集等资源，支持他们的研究工作和教学活动。

4.爬取豆瓣电影列表信息，分析统计电影排名，点赞，评分等信息

4.1 实例html源码

<div class="item"><div class="pic"><em class="">1</em><a href="https://movie.douban.com/subject/1292052/"><img alt="肖申克的救赎" class="" src="https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p480747492.jpg"width="100"/></a></div><div class="info"><div class="hd"><a class="" href="https://movie.douban.com/subject/1292052/"><span class="title">肖申克的救赎</span><span class="title"> / The Shawshank Redemption</span><span class="other"> / 月黑高飞(港)  /  刺激1995(台)</span></a><span class="playable">[可播放]</span></div><div class="bd"><p class="">导演: 弗兰克·德拉邦特 Frank Darabont   主演: 蒂姆·罗宾斯 Tim Robbins /...<br/>1994 / 美国 / 犯罪 剧情</p><div class="star"><span class="rating5-t"></span><span class="rating_num" property="v:average">9.7</span><span content="10.0" property="v:best"></span><span>3056599人评价</span></div><p class="quote"><span class="inq">希望让人自由。</span></p></div></div>
</div>

4.2 爬虫源码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_douban_movie_top_list(start=0, count=25):"""爬取豆瓣电影Top 250列表:param start: 起始页码（每页25部电影）:param count: 每页电影数量，豆瓣每页固定25部:return: 电影列表"""url = f'https://movie.douban.com/top250?start={start}&filter='headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}try:response = requests.get(url, headers=headers)response.raise_for_status()  # 如果请求失败，则抛出HTTPError异常soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# print("++++++++++++++++++",soup)# 查找电影信息（这里以电影标题和评分为例）movie_list = []items = soup.find_all('div', class_='item')for item in items:director = item.find('p', class_='').get_text(strip=True, separator=' ').split('主演:')[0].split('导演:')[1].strip()desc = item.find('p', class_='').get_text(strip=True, separator=' ')evaluator = item.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].text.strip()title = item.find('span', class_='title').get_text()img_url = item.find('img')['src']rating = item.find('span', class_='rating_num').get_text()theme = item.find('span', class_='inq').get_text()movie_list.append({'title': title,'theme': theme,'rating': rating,'director': director,'img_url': img_url,'evaluator': evaluator,'desc': desc})return movie_listexcept requests.RequestException as e:print(e)return []# 爬取前20部电影（由于豆瓣每页显示25部，这里只需要第一页即可）
movies = fetch_douban_movie_top_list(start=1, count=25)  # 注意：count参数实际上不起作用，因为豆瓣每页固定25部
for movie in movies[:25]:  # 只取前20部print(movie)# 注意：由于豆瓣的反爬机制，你可能需要添加额外的处理，如设置请求间隔、使用代理等

4.3 爬取结果存储

爬取结果可以存储在关系型数据库或者非关系型数据库或者存储在Excel 中都行，如果需要这方面的知识请到博主主页留言。后续会补齐

4.4 数据分析

因为数据都结构化了，使用Pandas 或者使用大数据sql都可以进行分析

5.爬取结果展示

在这里插入图片描述

{'title': '霸王别姬', 'theme': '风华绝代。', 'rating': '9.6', 'director': '陈凯歌 Kaige Chen', 'img_url': 'https://img1.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2561716440.jpg', 'evaluator': '2257810人评价', 'desc': '导演: 陈凯歌 Kaige Chen\xa0\xa0\xa0主演: 张国荣 Leslie Cheung / 张丰毅 Fengyi Zha... 1993\xa0/\xa0中国大陆 中国香港\xa0/\xa0剧情 爱情 同性'}
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