一、写在前面

好不容易女神喊我去看电影，但是她问我准备看什么，那我不得好好准备准备~

二、准备工作

1、使用的软件

python 3.8 （开源免费的）
Pycharm （YYDS python最好用的编辑器不接受反驳…）

软件及安装讲解：软件安装包/安装视频讲解

2、使用的模块

requests >>> 数据请求模块 pip install requests
parsel >>> 数据解析模块 pipinstall parsel
csv
模块安装：如何安装python模块, python模块安装失败的原因以及解决办法

3、爬虫思路

无论你爬取任何网站数据，都是可以按照这个几步骤来。

1. 明确需求

我们要爬取的内容是什么 https://movie.douban.com/top250
要分析我们的想要数据，可以从哪里获取，哪里来的… (数据来源分析)
用这个开发者工具进行抓包(数据包)分析

静态网页：网页上面看到的数据内容,在网页源代码里面都有
动态网站：抓包分析

2. 发送请求 (开发者工具里面headers)

对于那个网址发送请求，发送什么样的请求，携带那些请求头参数。

3. 获取数据

获取服务器返回的数据内容，看服务器数据格式是什么样的，或者说我们想要的数据是什么样的；
获取文本数据 response.text ；
获取服务器json字典数据 response.json() ；
获取二进制数据 response.content 保存视频/音频/图片/特定格式的文件内容，都是获取二进制数据；

4. 解析数据

提供我们想要的数据内容

5. 保存数据

保存本地

三、代码解析

1、导入模块

导入一下我们需要用到的模块

import requests  # 数据请求模块 pip install requests
import parsel  # 数据解析模块 pip install parsel
import csv  # 保存表格数据

2、创建文件

快速批量替换全选内容使用正则表达式替换内容

f = open('豆瓣数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')  
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '电影名字',
    '导演',
    '主演',
    '年份',
    '国家',
    '电影类型',
    '评论人数',
    '评分',
    '概述',
    '详情页',
])
csv_writer.writeheader()

3、获取数据

for page in range(0, 250, 25):
    url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='
    # headers 请求头 用来伪装python代码 为了防止爬虫程序被服务器识别出来,
    # User-Agent 浏览器的基本标识 用户代理 直接复制粘贴的
    # 披着羊皮的狼 爬虫程序 >>> 狼 headers >>> 羊皮 服务器数据 >>> 羊圈
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'
    }
    # 发送请求 get
    # 通过requests数据请求模块里面get请求方法 对于 url以及发送请求并且携带header请求头, 最后用response变量接收返回数据
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    # 获取数据
    # print(response.text)
    # 解析数据 re正则表达式 css选择器 xpath 那一种更方便 更加舒服 就用哪一个
    # json 键值对取值
    # 提取我们想要的数据内容
    # 把获取下来的 response.text 网页字符串数据 转成selector 对象
    selector = parsel.Selector(response.text)
    # <Selector xpath=None data='<html lang="zh-CN" class="ua-windows ...'> 对象
    # css选择器 根据标签属性提取数据
    # 第一次解析数据, 获取所有li标签
    lis = selector.css('.grid_view li')  # css选择器语法
    # selector.xpath('//*[@class="grid_view"]/li') # xpath写法
    # [] 列表, 如果说我想要一一提取列表里面的元素 怎么做?

4、解析数据

for li in lis:
    try:
        # span:nth-child(1) 组合选择器 表示的选择第几个span标签
        # 1 选择第一个span标签 text 获取标签文本数据
        title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get()
        href = li.css('.hd a::attr(href)').get()  # 详情页
        # li.xpath('//*[@class="hd"]/a/span(1)/text()').get()
        # get返回字符串数据 getall 是返回列表数据
        # get获取第一个标签数据 getall 获取所有的
        move_info = li.css('.bd p::text').getall()
        actor_list = move_info[0].strip().split(' ')  # 列表索引位置取值
        # print(actor_list)
        date_list = move_info[1].strip().split('/')  # 列表索引位置取值
        director = actor_list[0].replace('导演: ', '').strip()  # 导演
        actor = actor_list[1].replace('主演: ', '').replace('/', '').replace('...', '') # 演员
        date = date_list[0].strip()  # 年份
        country = date_list[1].strip()  # 国家
        move_type = date_list[2].strip()  # 电影类型
        comment = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get().replace('人评价', '')  # 评论人数
        star = li.css('.star span:nth-child(2)::text').get()  # 星级
        world = li.css('.inq::text').get()  # 概述
        # 字符串的高级方法
        # replace() 字符串替换的方法 strip() 去除字符串左右两端的空格 split() 分割 之后返回的列表
        # 字符串如何去除空格呢?
        # print(title, actor_list, date_list)
        dit = {
            '电影名字': title,
            '导演': director,
            '主演': actor,
            '年份': date,
            '国家': country,
            '电影类型': move_type,
            '评论人数': comment,
            '评分': star,
            '概述': world,
            '详情页': href,
        }

5、写入数据

csv_writer.writerow(dit)

6、输出数据

print(title, director, actor, date, country, move_type, comment, star, world, href, sep=' | ')
except:
    pass

所有代码

所有代码我就没写到目录里面，奖励给全部看完的你，不然有些人看到目录就直接点过来看全部代码了，哈哈~

import requests  
import parsel  
import csv  
f = open('豆瓣数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')  
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '电影名字',
    '导演',
    '主演',
    '年份',
    '国家',
    '电影类型',
    '评论人数',
    '评分',
    '概述',
    '详情页',
])
csv_writer.writeheader()
for page in range(0, 250, 25):
    url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    selector = parsel.Selector(response.text)
    lis = selector.css('.grid_view li')  # css选择器语法
    for li in lis:
        try:
            title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get()
            href = li.css('.hd a::attr(href)').get()  # 详情页
            move_info = li.css('.bd p::text').getall()
            actor_list = move_info[0].strip().split(' ')  # 列表索引位置取值
            date_list = move_info[1].strip().split('/')  # 列表索引位置取值
            director = actor_list[0].replace('导演: ', '').strip()  # 导演
            actor = actor_list[1].replace('主演: ', '').replace('/', '').replace('...', '') # 演员
            date = date_list[0].strip()  # 年份
            country = date_list[1].strip()  # 国家
            move_type = date_list[2].strip()  # 电影类型
            comment = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get().replace('人评价', '')  
            star = li.css('.star span:nth-child(2)::text').get()  # 星级
            world = li.css('.inq::text').get()  # 概述
            dit = {
                '电影名字': title,
                '导演': director,
                '主演': actor,
                '年份': date,
                '国家': country,
                '电影类型': move_type,
                '评论人数': comment,
                '评分': star,
                '概述': world,
                '详情页': href,
            }
            csv_writer.writerow(dit) 
            print(title, director, actor, date, country, move_type, comment, star, world, href, sep=' | ')
        except:
            pass

注释对照前面，完整代码不给注释，为了你们认真学习我真的是挠破脑袋了。

四、写在最后

最后当然是老规矩，视频教程安排上。

【Python爬虫】女神问我周末去看什么电影，当时我就把热门电影排行爬了一遍，冲冲冲！

大家看完记得来个三连，你的给力就是我的动力~

用Python爬取了上万部电影的排名，周末周末好带女神一起去