Python 爬虫实战----3（实力展现）

实战：获取豆瓣电影top250的电影名字

1.获取url：打开网站按发f12，点击网络，刷新找到第一个截取url和User-Agent。

2.请求爬取数据

mport requests
import fake_useragent
from lxml import etree
import re
#UA
head = {"User-Agent": fake_useragent.UserAgent().random}#这里使用了fake_useragent，会自动生成一个user-agenturl = "https://movie.douban.com/top250"
response = requests.get(url, headers=head)

2.定位想要的数据（其他数据也可以，同样找地址）

在元素中定位（列表一般都是有序的，所以只用定位一个例子）

response = requests.get(url, headers=head)
res_text = response.text
tree = etree.HTML(res_text)
#定位需要的数据
list_li=tree.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")
for li in list_li:movie_name="".join(li.xpath(".//span[@class='title'][1]/text()"))

我们进入下一个页面，发现下一个页面多了start=25的参数，可判断下下个页面是start=50，以此类推，可以通过遍历访问每一个页面。

https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=

for i in range(0, 250, 25):url = f"https://movie.douban.com/top250?start={i}&filter="

修改url

3.输出并储存：

# 打开一个文件写入数据
fp = open("./doubanFilm.txt", "w", encoding="utf8")
fp.write(movie_name+"\n")print(movie_name)
fp.close()

总结：将每一步整合：

import requests
import fake_useragent
from lxml import etree#UA
head = {"User-Agent": fake_useragent.UserAgent().random}
# 打开一个文件写入数据
fp = open("./doubanFilm.txt", "w", encoding="utf8")for i in range(0, 250, 25):url = f"https://movie.douban.com/top250?start={i}&filter="response = requests.get(url, headers=head)res_text = response.texttree = etree.HTML(res_text)
#定位需要的数据list_li=tree.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")for li in list_li:movie_name="".join(li.xpath(".//span[@class='title'][1]/text()"))fp.write(movie_name+"\n")print(movie_name)
fp.close()

运行：

运行成功，想要其他的数据也是可行的，只需找到需要的地址，以一个为例即可，每个的规律相同

爬虫重在仔细，耐心。