㈠ 怎样避开豆瓣对爬虫的封锁，从而抓取豆瓣上电影内容
用前嗅的ForeSpider数据采集软件可以采集，我之前采过豆瓣的影评，可以设置各种过滤规律，比如我只要豆瓣评分6.0以上的电影，就可以精确的过滤。ForeSpider可以智能模拟浏览器和用户行为，突破反爬虫限制。可以设置代理IP，并且可以自动过滤优质IP代理，提高使用代理的速度。
对于一些高难度的网站，反爬虫措施比较多，可以使用ForeSpider内部自带的爬虫脚本语言系统，简单几行代码就可以采集到高难度的网站。
可以去下载免费版，免费版不限制采集功能。有详细的操作手册可以学习。如果自己不想学习，可以让前嗅进行配置。
而且客服可以教你怎样用，有问题出错了客服会远程操作，非常好的服务态度。
㈡ 怎样避开豆瓣对爬虫的封锁，从而抓取豆瓣上电影内容
你可以用前嗅爬虫采集豆瓣的影评，我之前用的，还可以过滤只采集评分在6分以上的所有影评，非常强大，而且他们跟数据库对接，采集完数据后，直接入库，导出excel表。很省心。
㈢ 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。
㈣ 豆瓣Python爬虫：500条电影短评
豆瓣电影短评数量多样，展示时仅限于500条。
如电影《囧妈》，评论总数达到117120条。
实际操作中，尽管爬取了500条评论，却发现页面显示与实际评论总数不符，原因在于豆瓣系统只显示前500条评论。
使用Python的requests和BeautifulSoup库获取网页内容，csv库进行数据存储。
在获取页面时，最初仅使用user-agent设置，发现只能读取11页的评论，且读取第12页时出现错误。通过在浏览器中登录并获取cookie，问题得以解决。
对于评论数据的抓取，通过for循环定位到每个用户，并获取用户名、评级、评论时间与短评信息。
评级信息需特别处理，通过span元素获取。数据存储采用列表存储法，确保数据的完整性和准确性。
页面翻页通过分析元素结构，定位到'next'类元素，实现翻页操作。代码逻辑确保能准确获取最后一页评论。
数据存储采用循环结构，确保数据的完整写入。在实际操作中，成功抓取500条《囧妈》的评论。
总结操作流程与经验，零基础学习Python进行数据分析，面对问题和挑战，通过不断实践和学习，最终实现目标。
感谢您的阅读。