① python爬虫--10-使用python爬取豆瓣正在上映的电影
使用Python进行网页爬取是一项实用技能，让我们通过实例学习如何获取豆瓣上正在上映的电影信息。下面，我将逐步解析爬取流程并提供代码示例。
首先，我们要明确目标内容，包括电影名字、年份、时长、地区、演员和封面图片。接下来，我们按照以下步骤进行。
1. 确定页面与内容定位：
- 通过浏览器的开发者工具，找到目标信息所在的HTML代码区块。确保能识别出包含所需数据的元素。
2. 确定XPath路径：
- 确定每个元素的XPath路径，以便在Python代码中精确定位。
3. 代码实现：
- 使用Python库如BeautifulSoup和requests获取网页HTML内容。
- 遍历页面中的列表元素（通常为
- 打印或输出提取的信息。
具体代码实现如下：
1. 获取整个页面HTML：
- 使用requests库获取网页内容。
2. 定位正在上映电影块：
- 使用BeautifulSoup解析HTML，定位到包含正在上映电影信息的Div区块。
3. 提取LI标签信息：
- 遍历Div内的所有
4. 输出结果：
- 将提取的信息打印或存储到文件中。
完整代码示例如下（仅展示部分关键代码）：
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movie_blocks = soup.find_all('div', class_='lists')
for block in movie_blocks:
movie = block.find('li', class_='list-item')
title = movie.find('a').text.strip()
year = movie.find('span', class_='year').text.strip() if movie.find('span', class_='year') else ''
# ... 依次提取其他信息
print(f"电影名: {title}, 年份: {year}")
注意：此示例代码仅为简化版本，实际应用中可能需要根据目标网站结构调整代码。若需要完整的代码实现及更详细的教程，请参考相关在线教程或加入专业学习社区。
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② scrapy框架+selenium实现豆瓣爬取热门短评-哪吒之魔童降世
利用scrapy框架结合selenium工具，可以有效地爬取豆瓣电影《哪吒之魔童降世》的热门短评数据，包括评论用户、评分、评论内容、评论日期以及用户地址。以下步骤描述了整个爬取过程：
一、数据获取策略
首先，通过输入电影名称进入评论页面，识别评论页地址规律，利用subject和start、limit参数动态获取多页评论。限制爬取范围为前220页。
二、确定爬取指标
分析评论页面得知，需要提取的字段有评论用户、评分、评论内容、评论日期以及用户个人页面链接。用户地址需要在单独获取。
三、解析页面结构
使用Chrome的开发者工具，发现评论信息存储在特定的HTML标签下，需注意评分和时间的判断，以及特殊字符处理。用户地址需通过额外的链接抓取。
四、构建scrapy框架
新建scrapy项目，修改items、xpath和pipelines文件，创建content_parse函数，并设置csv文件写入。为获取所有页面数据，编写获取页面函数。
五、实际爬取操作
在命令行中运行爬虫，处理豆瓣的反爬虫策略，包括使用随机user-agent。通过获取评论href链接，获取城市信息并保存到csv中。
六、数据清洗
读取和合并爬取的数据，处理缺失值，将评分转换为数字，同时对城市数据进行清洗。
通过以上步骤，可以高效地获取并整理《哪吒之魔童降世》的热门短评数据，为后续分析提供基础。
③ python爬虫爬取豆瓣影评返回403怎么办，代理IP和cookie都设置了
如果只是爬取影评的话，没必要登录。
返回的304是你的cookie用的是旧的。
去掉cookie，正常抓取就可以了。
④ Python爬虫实战（1）requests爬取豆瓣电影TOP250
爬取时间：2020/11/25
系统环境：Windows 10
所用工具：Jupyter NotebookPython 3.0
涉及的库：requestslxmlpandasmatplotlib
umpy
蛋肥想法： 先将电影名称、原名、评分、评价人数、分类信息从网站上爬取下来。
蛋肥想法： print数据列表后发现电影原名、分类信息等存在不需要的字符，需预先处理；同时因为后续想做一个豆瓣电影TOP250的维度分布图，而同一电影存在多个发行国家、类型（如“法国 美国 / 剧情 动作 犯罪”），为了简（偷）便（懒），这里均取第一个作为记入的数据；最后将数据保存为xlsx。
蛋肥想法： 蛋肥想知道在豆瓣电影TOP250中年份、国家、类型的维度数据，为了练手，使用刚才保存成xlsx的数据，并分别画成雷达图、柱形图、扇形图。
⑤ 爬虫初学者必备的实用技巧与案例分析——爬天都峰课堂笔记
爬天都峰课堂笔记：初学者必备的实用技巧与案例分析
爬虫是一种数据采集技术，通过编写程序自动获取互联网上的信息，可以帮助我们快速获取大量的数据。对于初学者来说，掌握一些实用的技巧和案例分析是非常重要的。在天都峰课堂的学习中，我学到了很多实用的技巧和案例，下面分享给大家。
一、选择合适的爬虫工具
在进行爬虫之前，我们需要选择合适的爬虫工具。常用的爬虫工具有Python、Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等。Python是一种非常流行的编程语言，也是很多爬虫工具的基础。Scrapy是一个Python爬虫框架，可以帮助我们快速构建一个爬虫。BeautifulSoup是一个解析HTML和XML文档的Python库，可以帮助我们快速获取网页中的数据。Selenium是一个自动化测试工具，可以模拟用户在浏览器中的操作。
二、分析目标网站
在进行爬虫之前，我们需要先分析目标网站的结构和数据。可以使用Chrome浏览器的开发者工具来分析网站的结构和数据。在开发者工具中可以查看网站的HTML代码、CSS样式和JavaScript代码，可以帮助我们了解网站的结构和数据。在分析目标网站时，需要注意网站的反爬虫机制，例如IP封锁、验证码等。
三、模拟浏览器操作
有些网站会检测爬虫程序，例如通过检测HTTP头中的User-Agent字段。为了避免被检测到，我们可以模拟浏览器操作。可以使用Selenium来模拟浏览器操作，例如打开网页、输入关键字、点击按钮等。
四、使用代理IP
有些网站会对同一个IP地址的访问进行限制，为了避免被封禁，我们可以使用代理IP。可以使用免费的代理IP或者购买付费的代理IP。需要注意的是，使用代理IP也可能会被封禁，需要谨慎使用。
五、数据存储
在进行爬虫之后，我们需要将获取到的数据进行存储。可以使用MySQL、MongoDB、Redis等数据库进行存储。需要注意的是，存储数据时需要考虑数据的格式和结构，以便后续的数据分析和处理。
六、案例分析：爬取豆瓣电影TOP250
下面以爬取豆瓣电影TOP250为例，介绍爬虫的具体操作步骤。
1.分析目标网站的结构和数据，找到目标数据的XPath路径或CSS选择器。
2.使用Python和BeautifulSoup构建爬虫程序，获取目标数据。
3.将获取到的数据存储到MySQL数据库中。
4.使用Python和Matplotlib进行数据可视化，生成电影评分分布图和电影类型分布图。
通过以上操作，我们可以快速获取豆瓣电影TOP250的数据，并进行数据分析和处理。