爬取豆瓣电影的数据
首先打开"豆瓣电影 Top 250"这个网页：
- 按F12，找到网络；
- 向上拉动，找到名称栏中的第一个，单机打开；
- 可以在标头里看到请求URL和请求方式，复制URL（需要用到）；
- 在表头的最下面有"User-Agent"，也复制下来(也可以下载pip install fake_useragent库，用别人写好的UA)。
定位我们想要获取信息的标签位置
我们想要爬取每个电影如下图红圈中的信息
按下F12后，可以点击左上角的小工具，然后可以在放到你想要的数据上面，然后便可以在元素栏下定位到其所属的标签，再通过一些数据分析的方法去定位到它，并获取。
获取多页的电影信息
因为豆瓣电影Top 250这个页面，每一页只能展示25个电影，当我们点击到后面几页后会发现，每一页的网址只有25–>50–>–>75这样的变化，其他的没有变化，所以变化可以通过for循环来遍历它，从而达到获取更多页数的电影信息。
具体代码如下：
for i in range(0, 250, 25):
url = f"https://movie.douban.com/top250?start={i}&filter="
完整代码
# 豆瓣电影
import requests # 别人写好的ua pip install fake_useragent
import fake_useragent
from lxml import etree
import re
if __name__ == '__main__':
# UA伪装
head = {
# "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36 Edg/126.0.0.0"
# 用 import fake_useragent 库里的UA
"User-Agent": fake_useragent.UserAgent().random
}
# 打开一个文件将获取的数据写进去
fp = open("./doubanFilm.txt", "w", encoding="utf-8")
# 1、url
# url = "https://movie.douban.com/top250"
# url2 = "https://movie.douban.com/top250?start=25&filter="
# url3 = "https://movie.douban.com/top250?start=50&filter="
for i in range(0, 250, 25):
url = f"https://movie.douban.com/top250?start={i}&filter="
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=head)
# 获取想要的数据
res_text = response.text
# print(res_text)
# 数据解析
tree = etree.HTML(res_text)
# 定位所有的li标签
li_list = tree.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")
for li in li_list:
# 获取电影名字
film_name = "".join(li.xpath(".//span[@class='title'][1]/text()"))
# 获取导演、主演、年份、国家、电影类型
director_actor_y_country_type = "".join(li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]/text()"))
# 获取评分
score = "".join(li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()"))
# 获取标签语
quote = "".join(li.xpath(".//span[@class='inq']/text()"))
# 将获取到的导演、主演、年份、国家、电影类型放到一个新列表里，并去除空格
new_str = director_actor_y_country_type.strip()
# 将导演从新列表中取出 用正则表达式去匹配
director = re.match(r"导演: ([a-zA-Z\u4e00-\u9fa51]+)(.*?)", new_str).group(1)
# 取年份
y = re.match(r"([\s\S]+?)(\d+)(.*?)", new_str).group(2)
# 取国家
country = new_str.rsplit("/")[-2].strip()
# 取电影类型
types = new_str.rsplit("/")[-1].strip()
# 因为有些电影没有主演所以将主演用try-except方法做判断，有主演的取出来，没有主演设定为“no”
try:
actor = re.match(r"(.*?)主演: ([a-zA-Z\u4e00-\u9fa5·]+)(.*?)", new_str).group(2)
except Exception as e:
actor = "no"
# 因为每个数据都用.join的方法转换成了字符串，所以便可以将这些数据相加并用#隔开，便能连在一起，并换行，使得数据更加工整
fp.write(film_name + "#" + director + "#" + actor + "#" + y + "#"
+ country + "#" + types + "#" + score + "#" + quote + "\n")
print(film_name, director, actor, y, country, types, score, quote)
fp.close()
所爬取到的部分内容如下所示：
肖申克的救赎#弗兰克·德拉邦特#蒂姆·罗宾斯#1994#美国#犯罪 剧情#9.7#希望让人自由。
霸王别姬#陈凯歌#张国荣#1993#中国大陆 中国香港#剧情 爱情 同性#9.6#风华绝代。
阿甘正传#罗伯特·泽米吉斯#汤姆·汉克斯#1994#美国#剧情 爱情#9.5#一部美国近现代史。
泰坦尼克号#詹姆斯·卡梅隆#莱昂纳多·迪卡普里奥#1997#美国 墨西哥#剧情 爱情 灾难#9.5#失去的才是永恒的。
千与千寻#宫崎骏#柊瑠美#2001#日本#剧情 动画 奇幻#9.4#最好的宫崎骏，最好的久石让。
这个杀手不太冷#吕克·贝松#让·雷诺#1994#法国 美国#剧情 动作 犯罪#9.4#怪蜀黍和小萝莉不得不说的故事。
美丽人生#罗伯托·贝尼尼#罗伯托·贝尼尼#1997#意大利#剧情 喜剧 爱情 战争#9.5#最美的谎言。
星际穿越#克里斯托弗·诺兰#马修·麦康纳#2014#美国 英国 加拿大#剧情 科幻 冒险#9.4#爱是一种力量，让我们超越时空感知它的存在。
盗梦空间#克里斯托弗·诺兰#莱昂纳多·迪卡普里奥#2010#美国 英国#剧情 科幻 悬疑 冒险#9.4#诺兰给了我们一场无法盗取的梦。
楚门的世界#彼得·威尔#金·凯瑞#1998#美国#剧情 科幻#9.4#如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安。
辛德勒的名单#史蒂文·斯皮尔伯格#连姆·尼森#1993#美国#剧情 历史 战争#9.5#拯救一个人，就是拯救整个世界。
忠犬八公的故事#莱塞·霍尔斯道姆#理查·基尔#2009#美国 英国#剧情#9.4#永远都不能忘记你所爱的人。
海上钢琴师#朱塞佩·托纳多雷#蒂姆·罗斯#1998#意大利#剧情 音乐#9.3#每个人都要走一条自己坚定了的路，就算是粉身碎骨。
三傻大闹宝莱坞#拉库马·希拉尼#阿米尔·汗#2009#印度#剧情 喜剧 爱情 歌舞#9.2#英俊版憨豆，高情商版谢耳朵。
放牛班的春天#克里斯托夫·巴拉蒂#让#2004#法国 瑞士 德国#剧情 音乐#9.3#天籁一般的童声，是最接近上帝的存在。
机器人总动员#安德鲁·斯坦顿#本·贝尔特#2008#美国#科幻 动画 冒险#9.3#小瓦力，大人生。
疯狂动物城#拜伦·霍华德#金妮弗·#2016#美国#喜剧 动画 冒险#9.2#迪士尼给我们营造的乌托邦就是这样，永远善良勇敢，永远出乎意料。
无间道#刘伟强#刘德华#2002#中国香港#剧情 犯罪 惊悚#9.3#香港电影史上永不过时的杰作。
控方证人#比利·怀尔德#泰隆·鲍华#1957#美国#剧情 犯罪 悬疑#9.6#比利·怀德满分作品。
大话西游之大圣娶亲#刘镇伟#周星驰#1995#中国香港 中国大陆#喜剧 爱情 奇幻 古装#9.2#一生所爱。
