爬虫实战：攻略豆瓣电影Top250

后端

2023-06-24 01:36:03

深入浅出爬虫入门：探索豆瓣电影 Top250 宝藏

探索数据宝库：爬虫技术揭秘

在信息泛滥的互联网时代，爬虫技术犹如一柄利剑，帮助我们从浩瀚的网络汪洋中撷取有价值的数据。它犹如数字世界的采矿机，为我们的工作、学习和研究注入源源不断的动力。

踏上豆瓣之旅：Top250 电影的饕餮盛宴

今天，我们将踏上豆瓣电影 Top250 的探索之旅，借助爬虫工具，揭开这部电影史诗背后的数据宝藏。即使你是一位爬虫新手，也不用担心，我们将手把手带你入门，轻松掌握数据采集的奥秘。

准备工作：搭建爬虫舞台

在开启爬虫之旅前，我们需要做好一些准备工作：

1. 安装 Python： 前往 Python 官网下载并安装 Python，为我们的爬虫之旅打下坚实的基础。

2. 安装必备库： 在命令行中输入以下代码，安装必要的 Python 库，它们将成为我们爬虫的得力助手：

pip install requests
pip install bs4

爬虫实战：豆瓣电影 Top250 数据大揭秘

做好准备后，让我们开始我们的爬虫实战：

1. 导入必备库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

2. 发送请求，获取 HTML：

url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.5060.114 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)

3. 解析 HTML，提取数据：

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movies = soup.find_all('div', class_='item')

for movie in movies:
    title = movie.find('span', class_='title').text
    rank = movie.find('em').text
    score = movie.find('span', class_='rating_num').text
    
    print(f'{rank} {title} {score}')