python爬虫
What's 爬虫？简单来说：
爬虫，即网络蜘蛛，是伪装成客户端与服务器进行数据交互的程序。
代码
点击查看代码from bs4 import BeautifulSoup #网页解析
import urllib.request,urllib.error #制定URL，获取网页数据
import re #正则表达式进行文字匹配
import xlwt #进行excel操作
from tqdm import trange #进度条库
def main():
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
# 1.爬取网页
# 2.逐一解析数据
datalist =getDate(baseurl)
# 3.保存数据
savepath = "豆瓣top250.xls"
savedata(datalist,savepath)
#影片详情链接
findLink = re.compile(r'<a target="_blank" href="https://www.cnblogs.com/(.*?)">') #创建正则表达式，表示规则（字符串的模式）
#影片图片的链接
findImagesrc = re.compile( r'<img[^>]+src=["\']([^"\']+)["\']') #ai写的正则
#影片中文片名
findName = re.compile(r'(.*)')
#影片评分
findRating = re.compile(r'(.*)')
#影片热评
findComment = re.compile(r'(.*?)')
def getDate(baseurl):
datalist = []
# 1.爬取网页
for i in trange(0,10):
url = baseurl + str(i*25)
html = askURL(url) #保存获取到的网络源码
soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
for item in soup.find_all('div',class_="item"):
# 2.逐一解析数据
item =str(item)
data=[]
name = re.findall(findName,item)
data.append(name)
link = re.findall(findLink,item)
data.append(link)
img = re.findall(findImagesrc,item)
data.append(img)
rating = re.findall(findRating,item)
data.append(rating)
comment = re.findall(findComment,item)
if len(comment)!=0:
comment=comment.replace("。","")
data.append(comment)
else:
data.append("")
datalist.append(data)
return datalist
def askURL(url):
head={
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/121.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/121.0.0.0"
}
request = urllib.request.Request(url,headers=head)
html= ""
try:
response=urllib.request.urlopen(request)
html=response.read().decode("utf-8")
except urllib.error.URLError as e:
if hasattr(e,"code"):
print(e.code)
if hasattr(e,"reason"):
print(e.reason)
return html
def savedata(datalist,savepath):
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #压缩样式效果，设为0
sheet = book.add_sheet('top250',cell_overwrite_ok=True)#每个单元在写入时覆盖以前的内容
col = ('电影中文名','电影详情链接','图片链接','电影评分','电影热评')
for i in range(0,len(col)):
sheet.write(0,i,col) #列名
for i in range (0,250):
data = datalist
for j in range (0,len(col)):
sheet.write(i+1,j,data)
book.save(savepath)
if __name__ == "__main__":
main()
print("爬取完成")需要用到的库：from bs4 import BeautifulSoup #网页解析import urllib.request,urllib.error #制定URL，获取网页数据import re #正则表达式进行文字匹配import xlwt #进行excel操作from tqdm import trange 进度条库，当然你也可以不用，这个库只需要把for循环里的range改为trange，你就可以得到一个进度条
思路
1.获取网页的源码
def askURL(url):
head={
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/121.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/121.0.0.0"
}
request = urllib.request.Request(url,headers=head)
html= ""
try:
response=urllib.request.urlopen(request)
html=response.read().decode("utf-8")
#print(html)
except urllib.error.URLError as e:
if hasattr(e,"code"):
print(e.code)
if hasattr(e,"reason"):
print(e.reason)
return html用个循环，根据网页制定一下url
找到用于伪装客户端User-Agent
在network里刷新一下网页，找到发送的标头header
这个是user-agent：Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/121.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/121.0.0.0
用urllib获取你制定的url的源码
在 try 块中：
调用 urllib.request.urlopen(request) 发送HTTP请求，并获取响应对象 response。
通过 response.read() 获取服务器返回的原始二进制数据。
使用 decode("utf-8") 方法将二进制数据解码成UTF-8编码的字符串，并将其赋值给变量 html。
如果在执行 urlopen 函数过程中出现 urllib.error.URLError 异常，则进入 except 块：
判断异常对象是否包含 .code 属性，如果有则打印出HTTP状态码。
再判断异常对象是否包含 .reason 属性，如果有则打印出错误原因。
最后，无论是否发生异常，都返回抓取到的网页HTML内容（即变量 html）
2.解析数据
def getDate(baseurl):
datalist = []
# 1.爬取网页
for i in trange(0,10):
url = baseurl + str(i*25)
html = askURL(url) #保存获取到的网络源码
soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
for item in soup.find_all('div',class_="item"):
# 2.逐一解析数据
item =str(item)
data=[]
name = re.findall(findName,item)
data.append(name)
link = re.findall(findLink,item)
data.append(link)
img = re.findall(findImagesrc,item)
data.append(img)
rating = re.findall(findRating,item)
data.append(rating)
comment = re.findall(findComment,item)
if len(comment)!=0:
comment=comment.replace("。","")
data.append(comment)
else:
data.append("")
datalist.append(data)
return datalistBeautifulSoup
bs4是一个强大的库，用于从HTML和XML文件中提取数据，它能够将复杂的HTML结构转换成树形结构（即元素树），使得开发者可以方便地搜索、遍历以及修改网页内容。
"html.parser": 这是BeautifulSoup用来解析HTML文档的解析器。在这个案例中，它是指Python自带的标准HTML解析器。除了标准的解析器外，BeautifulSoup还可以配合其他第三方解析器如 lxml 来使用。
用bs4和re筛选信息
3.保存数据 写入excel表中
需要用到xwlt库
def savedata(datalist,savepath):
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #压缩样式效果，设为0
sheet = book.add_sheet('top250',cell_overwrite_ok=True)#每个单元在写入时覆盖以前的内容
col = ('电影中文名','电影详情链接','图片链接','电影评分','电影热评')
for i in range(0,len(col)):
sheet.write(0,i,col) #列名
for i in range (0,250):
data = datalist
for j in range (0,len(col)):
sheet.write(i+1,j,data)
book.save(savepath)
来源:https://www.cnblogs.com/Sol9/p/18246615
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