Python网络爬虫详解：实战豆瓣电影信息采集

🕗 发布于 2024-07-25 17:49 python 爬虫 开发语言 beautifulsoup scrapy

文章目录

前言
一、爬虫是什么？
二、常用库及其作用
三、实现步骤
总结

前言

随着互联网的迅猛发展和数据分析需求的不断增加，网络爬虫成为了一项重要的技术。通过网络爬虫，用户可以自动化地从互联网获取大量数据，从而实现各种数据分析、市场调查等目标。本文将介绍什么是爬虫，以及在爬虫开发中经常用到的一些Python库和其作用，并展示一个简单的爬虫实现步骤。

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一、爬虫是什么？

网络爬虫，又称网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序。它通过模拟浏览器的行为发送HTTP请求，获取网页内容，然后对获取到的HTML进行解析，从中提取出需要的数据。爬虫广泛应用于搜索引擎、数据分析、市场调查等领域，帮助人们从海量的互联网信息中提取有用的数据。

爬虫的工作流程：

发送请求：爬虫通过HTTP请求获取目标网页的HTML内容。这通常使用requests库来完成。
解析内容：获取到HTML内容后，爬虫使用BeautifulSoup等库来解析网页，提取所需的数据。
数据处理：对提取的数据进行处理和清洗，使其结构化和规范化。
数据存储：将处理后的数据存储到本地文件或数据库中，以便后续分析和使用。

二、常用库及其作用

在进行网络爬虫开发时，Python提供了许多功能强大的库，帮助开发者轻松获取、解析和存储数据。以下是一些常用的库及其作用：

1.Requests

作用：用于发送HTTP请求，获取网页内容。Requests库简化了HTTP请求的操作，使得爬虫可以方便地获取网页数据。
示例：

import requests
response = requests.get('https://www.douban.com/')
print(response.text)

2.BeautifulSoup

作用：用于解析HTML和XML文档，从中提取所需的数据。BeautifulSoup提供了简洁的API，便于搜索、遍历和修改解析树。
示例：

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title)

3. lxml

作用：一个高效的XML和HTML解析库，支持XPath和XSLT。lxml比BeautifulSoup更快，更适合处理大型文档。
示例：

from lxml import etree
tree = etree.HTML(response.text)
title = tree.xpath('//title/text()')
print(title)

4. Scrapy

作用：一个强大的爬虫框架，提供了丰富的功能，包括页面抓取、数据提取、存储和爬虫管理。Scrapy适用于需要抓取大量网页和处理复杂逻辑的项目。
示例：

import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['https://www.douban.com/']
    def parse(self, response):
        title = response.xpath('//title/text()').get()
        print(title)

5. Selenium

作用：一个自动化测试工具，可以控制浏览器进行各种操作，适用于需要处理动态加载内容的网页。Selenium可以模拟用户操作，如点击、输入等。
示例：

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.douban.com/')
print(driver.title)
driver.quit()

6. PyQuery

作用：一个类似jQuery的解析库，可以使用jQuery语法选择和操作HTML元素。PyQuery非常直观，适合习惯jQuery语法的开发者。
示例：

from pyquery import PyQuery as pq
doc = pq(response.text)
title = doc('title').text()
print(title)

7. Pandas

作用：一个数据处理和分析库，适合用来处理结构化数据。Pandas可以方便地将数据存储到CSV、Excel等格式，适合后续的数据分析和处理。
示例：

import pandas as pd
data = [{'name': 'Inception', 'year': 2010}, {'name': 'Interstellar', 'year': 2014}]
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('movies.csv', index=False)

8. JSON

作用：用于处理JSON数据格式，可以将Python对象转换为JSON格式，或将JSON字符串解析为Python对象。
示例：

import json
data = {'name': 'Inception', 'year': 2010}
json_data = json.dumps(data)
print(json_data)

9. Time

作用：用于处理时间相关的操作。在爬虫中常用于引入随机延迟，模拟人类行为，避免被目标网站屏蔽。
示例：

import time
import random
time.sleep(random.randint(1, 3))

通过这些库的配合使用，可以方便地实现各种爬虫功能，自动化地从互联网获取所需的信息，并对数据进行处理和存储。

三、实现步骤

步骤一：环境准备

下载requests库和beautifulsoup4库，requests库的本质就是封装了urllib3模块，它可以模拟浏览器的请求，编写过程更接近正常URL的访问过程。一般通过导入BeautifulSoup类来解析网页内容，以下是下载依赖的命令：

pip install requests beautifulsoup4

步骤二：数据采集

导入 requests 库：import requests，设置目标URL和请求头信息。设置UA进行简单伪装，将目标URL和请求头信息传入到requests库中的get()方法，使用 requests.get() 方法发送请求，获取豆瓣电影排行榜的HTML内容
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步骤三：数据处理

导入 BeautifulSoup 库，解析获取的HTML内容：from bs4 import BeautifulSoup，创建BeautifulSoup对象，初始化一个空列表 movies 来存储电影信息。
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遍历所有包含电影信息的 div 标签（类名为 pl2），提取电影名称、上映时间和主演信息。

通过方法选择器获取所有类名为pl2的div标签，再从中找到a标签第一个返回的结果，获取到电影名称，再找到里面类名为pl的第一个p标签的信息，获取到该信息里的第一个内容为上映时间，第三个内容之后的则为主演信息，使用字符串操作对提取的数据进行处理，并存储到字典中。将每部电影的信息添加到 movies 列表中。
引入 time 模块添加1到3秒的随机延迟，模拟人类行为。