【python】爬取豆瓣电影排行榜TOP250存储到CSV文件中【附源码】-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【python】爬取豆瓣电影排行榜TOP250存储到CSV文件中【附源码】。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

英杰社区https://bbs.csdn.net/topics/617804998

一、导入必要的模块：

代码首先导入了需要使用的模块：requests、lxml和csv。

import requests
from lxml import etree
import csv

如果出现模块报错

电影排行榜.csv文件,爬虫案例100,python,开发语言,人工智能

进入控制台输入：建议使用国内镜像源

pip install 模块名称 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

我大致罗列了以下几种国内镜像源：

清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

豆瓣
https://pypi.douban.com/simple/ 

百度云
https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

中科大
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华为云
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

腾讯云
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

二、定义了函数来解析每个电影的信息：

设置了请求头部信息，以模拟浏览器的请求，函数返回响应数据的JSON格式内容。

def getSource(url):
    # 反爬 填写headers请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36'
    }

    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 防止出现乱码
    response.encoding = 'utf-8'
    # print(response.text)
    return response.text

如何获取请求头：

火狐浏览器：

打开目标网页并右键点击页面空白处。

选择“检查元素”选项，或按下快捷键Ctrl + Shift + C（Windows）

在开发者工具窗口中，切换到“网络”选项卡。

刷新页面以捕获所有的网络请求。

在请求列表中选择您感兴趣的请求。

在右侧的“请求标头”或“Request Headers”部分，即可找到请求头信息。

将以下请求头信息复制出来即可电影排行榜.csv文件,爬虫案例100,python,开发语言,人工智能

三、定义了函数将电影信息写入CSV文件

使用csv库的DictWriter类，创建一个CSV写入对象，并指定列名为"title"、"star"、"quote"和"url"。然后，逐行写入电影信息到CSV文件中。

def getEveryItem(source):
    html_element = etree.HTML(source)

    movieItemList = html_element.xpath('//div[@class="info"]')

    # 定义一个空的列表
    movieList = []

    for eachMoive in movieItemList:

        # 创建一个字典 像列表中存储数据[{电影一},{电影二}......]
        movieDict = {}

        title = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()')  # 标题
        otherTitle = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="other"]/text()')  # 副标题
        link = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/@href')[0]  # url
        star = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')[0]  # 评分
        quote = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()')  # 引言（名句）

        if quote:
            quote = quote[0]
        else:
            quote = ''
        # 保存数据
        movieDict['title'] = ''.join(title + otherTitle)
        movieDict['url'] = link
        movieDict['star'] = star
        movieDict['quote'] = quote

        movieList.append(movieDict)

        print(movieList)
    return movieList

四、源码：

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#代码首先导入了需要使用的模块：requests、lxml和csv。
import requests
from lxml import etree
import csv

#
doubanUrl = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='


# 然后定义了豆瓣电影TOP250页面的URL地址，并实现了一个函数getSource(url)来获取网页的源码。该函数发送HTTP请求，添加了请求头信息以防止被网站识别为爬虫，并通过requests.get()方法获取网页源码。
def getSource(url):
    # 反爬 填写headers请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36'
    }

    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 防止出现乱码
    response.encoding = 'utf-8'
    # print(response.text)
    return response.text


# 定义了一个函数getEveryItem(source)来解析每个电影的信息。首先，使用lxml库的etree模块将源码转换为HTML元素对象。然后，使用XPath表达式定位到包含电影信息的每个HTML元素。通过对每个元素进行XPath查询，提取出电影的标题、副标题、URL、评分和引言等信息。最后，将这些信息存储在一个字典中，并将所有电影的字典存储在一个列表中。
def getEveryItem(source):
    html_element = etree.HTML(source)

    movieItemList = html_element.xpath('//div[@class="info"]')

    # 定义一个空的列表
    movieList = []

    for eachMoive in movieItemList:

        # 创建一个字典 像列表中存储数据[{电影一},{电影二}......]
        movieDict = {}

        title = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()')  # 标题
        otherTitle = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="other"]/text()')  # 副标题
        link = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/@href')[0]  # url
        star = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')[0]  # 评分
        quote = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()')  # 引言（名句）

        if quote:
            quote = quote[0]
        else:
            quote = ''
        # 保存数据
        movieDict['title'] = ''.join(title + otherTitle)
        movieDict['url'] = link
        movieDict['star'] = star
        movieDict['quote'] = quote

        movieList.append(movieDict)

        print(movieList)
    return movieList


# 保存数据
def writeData(movieList):
    with open('douban.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'star', 'quote', 'url'])

        writer.writeheader()  # 写入表头

        for each in movieList:
            writer.writerow(each)


if __name__ == '__main__':
    movieList = []

    # 一共有10页

    for i in range(10):
        pageLink = doubanUrl.format(i * 25)

        source = getSource(pageLink)

        movieList += getEveryItem(source)

    writeData(movieList)

首先，我们导入了需要用到的三个Python模块：requests、lxml和csv。

然后，我们定义了豆瓣电影TOP250页面的URL地址，并使用getSource(url)函数获取网页源码。

接着，我们定义了一个getEveryItem(source)函数，它使用XPath表达式从HTML源码中提取出每部电影的标题、URL、评分和引言，并将这些信息存储到一个字典中，最后将所有电影的字典存储到一个列表中并返回。

然后，我们定义了一个writeData(movieList)函数，它使用csv库的DictWriter类创建一个CSV写入对象，然后将电影信息列表逐行写入CSV文件。

最后，在if __name__ == '__main__'语句块中，我们定义了一个空的电影信息列表movieList，然后循环遍历前10页豆瓣电影TOP250页面，分别抓取每一页的网页源码，并使用getEveryItem()函数解析出电影信息并存储到movieList中，最后使用writeData()函数将电影信息写入CSV文件。

五、效果图：

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