Python爬虫

讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念（毕竟是零基础教程）

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。

原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。

互联网大数据时代，给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。

过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多的信息和知识。

互联网大数据时代，我们突然间，信息获取自由了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。

例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条——减肥100,000,000条信息。

在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢？

答案是筛选！

通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。

网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。

在学习爬虫之前，我们需要在python中安装或准备我们需要的库：

• bs4：网页解析、获取数据
• re：正则表达式，进行文字匹配
• urllib：制定URL，获取网页数据相关教程：https://www.runoob.com/python3/python-urllib.html
• xlwt：进行excel操作相关教程：https://www.cnblogs.com/li-dy/p/11990729.html

我们要爬取的就是这个网站：https://movie.douban.com/top250

我们的爬取的内容是：电影详情链接，图片链接，影片中文名，影片外国名，评分，评价数，概况，相关信息。

同时为了防止乱码，需要设置我们的字符格式

# -*- codeing = utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析，获取数据
import re  # 正则表达式，进行文字匹配`
import urllib.request, urllib.error  # 制定URL，获取网页数据
import xlwt  # 进行excel操作
#import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作

我们爬虫程序的大体流程为：

1. 爬取网页
2. 逐一解析数据
3. 保存网页

下面我们将从这样的步骤来分析我们需要做些什么

我们定义一个getData的函数，用于我们获取数据的函数。函数接收一个参数baseUrl，作为我们爬取的目标网站的字符串

使用循环填补上我们的baseUrl

  for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数，10次
        url = baseurl + str(i * 25)

因为电影评分Top250，每个页面只显示25个，所以我们需要访问页面10次，25*10=250。

我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面

然后在getData中调用一个新的自定义函数askURL用于获取网页主体

def askURL(url):
    head = {  # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"
    }
    # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）

    request = urllib.request.Request(url, headers=head)
    html = ""
    try:
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode("utf-8") # 这段就是我们读取网页的内容，设置编码为utf-8，目的就是为了防止乱码。
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e, "code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e, "reason"):
            print(e.reason)
    return html

这个askURL就是用来向网页发送请求用的

为什么这里要写个head呢？这是因为我们要是不写的话，访问某些网站的时候会被认出来爬虫，显示错误，错误代码。所以我们需要 “装” ，装成我们就是一个浏览器，这样就不会被认出来，
伪装一个身份。

解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup（靓汤） 这个库，这个库是几乎是做爬虫必备的库，无论你是什么写法。

下面就开始查找符合我们要求的数据，用BeautifulSoup的方法以及 re 库的正则表达式去匹配。

findLink = re.compile(r'')  # 创建正则表达式对象，标售规则   影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r', re.S)
findTitle = re.compile(r'(.*)')
findRating = re.compile(r'(.*)')
findJudge = re.compile(r'(d*)人评价')
findInq = re.compile(r'(.*)')
findBd = re.compile(r'
(.*?)
', re.S)

这里需要小伙伴们了解一些html的知识，主要是针对自己想要的标签进行正则表达式的匹配，从而获取到这些标签。

利用BeautifulSoup中的html.parser网页的解析器，提取出每一个item的html结构，对每一个item进行操作，利用上面写好的正则规则来提取item内对应的数据

 	   soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        for item in soup.find_all('div', class_="item"):  # 查找符合要求的字符串
            data = []  # 保存一部电影所有信息
            item = str(item)
            link = re.findall(findLink, item)[0]  # 通过正则表达式查找
            data.append(link)
            imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
            data.append(imgSrc)
            titles = re.findall(findTitle, item)
            if (len(titles) == 2):
                ctitle = titles[0]
                data.append(ctitle)
                otitle = titles[1].replace("/", "")  #消除转义字符
                data.append(otitle)
            else:
                data.append(titles[0])
                data.append(' ')
            rating = re.findall(findRating, item)[0]
            data.append(rating)
            judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
            data.append(judgeNum)
            inq = re.findall(findInq, item)
            if len(inq) != 0:
                inq = inq[0].replace("。", "")
                data.append(inq)
            else:
                data.append(" ")
            bd = re.findall(findBd, item)[0]
            bd = re.sub('(s+)?', "", bd)
            bd = re.sub('/', "", bd)
            data.append(bd.strip())
            datalist.append(data)

匹配到符合我们要求的数据，然后存进 dataList ， 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。

我们创建一个函数saveData(datalist,savepath)来保存我们的数据，当然这是针对将数据保存为表格的方法

如果想将数据保存在sqlite数据库中，创建一个saveData2DB(datalist,dbpath)的方法

def saveData(datalist,savepath):
    print("save.......")
    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") # 这里要对应我们读取到的数据
    for i in range(0,8):
        sheet.write(0,i,col[i])  #列名
    for i in range(0,250):
        # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句，用来测试
        data = datalist[i]
        for j in range(0,8):
            sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据
    book.save(savepath) #保存

如果我们需要以数据库方式存储，可以先生成 xls 文件，再把 xls 文件导入数据库中，就可以啦

# -*- codeing = utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析，获取数据
import re  # 正则表达式，进行文字匹配`
import urllib.request, urllib.error  # 制定URL，获取网页数据
import xlwt  # 进行excel操作
#import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作

findLink = re.compile(r'')  # 创建正则表达式对象，标售规则   影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r', re.S)
findTitle = re.compile(r'(.*)')
findRating = re.compile(r'(.*)')
findJudge = re.compile(r'(d*)人评价')
findInq = re.compile(r'(.*)')
findBd = re.compile(r'
(.*?)
', re.S)




def main():
    baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="  #要爬取的网页链接
    # 1.爬取网页
    datalist = getData(baseurl)
    savepath = "豆瓣电影Top250.xls"    #当前目录新建XLS，存储进去
    # dbpath = "movie.db"              #当前目录新建数据库，存储进去
    # 3.保存数据
    saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种
    # saveData2DB(datalist,dbpath)



# 爬取网页
def getData(baseurl):
    datalist = []  #用来存储爬取的网页信息
    for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数，10次
        url = baseurl + str(i * 25)
        html = askURL(url)  # 保存获取到的网页源码
        # 2.逐一解析数据
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        for item in soup.find_all('div', class_="item"):  # 查找符合要求的字符串
            data = []  # 保存一部电影所有信息
            item = str(item)
            link = re.findall(findLink, item)[0]  # 通过正则表达式查找
            data.append(link)
            imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
            data.append(imgSrc)
            titles = re.findall(findTitle, item)
            if (len(titles) == 2):
                ctitle = titles[0]
                data.append(ctitle)
                otitle = titles[1].replace("/", "")  #消除转义字符
                data.append(otitle)
            else:
                data.append(titles[0])
                data.append(' ')
            rating = re.findall(findRating, item)[0]
            data.append(rating)
            judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
            data.append(judgeNum)
            inq = re.findall(findInq, item)
            if len(inq) != 0:
                inq = inq[0].replace("。", "")
                data.append(inq)
            else:
                data.append(" ")
            bd = re.findall(findBd, item)[0]
            bd = re.sub('(s+)?', "", bd)
            bd = re.sub('/', "", bd)
            data.append(bd.strip())
            datalist.append(data)

    return datalist


# 得到指定一个URL的网页内容
def askURL(url):
    head = {  # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"
    }
    # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）

    request = urllib.request.Request(url, headers=head)
    html = ""
    try:
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode("utf-8")
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e, "code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e, "reason"):
            print(e.reason)
    return html


# 保存数据到表格
def saveData(datalist,savepath):
    print("save.......")
    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
    for i in range(0,8):
        sheet.write(0,i,col[i])  #列名
    for i in range(0,250):
        # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句，用来测试
        data = datalist[i]
        for j in range(0,8):
            sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据
    book.save(savepath) #保存

# def saveData2DB(datalist,dbpath):
#     init_db(dbpath)
#     conn = sqlite3.connect(dbpath)
#     cur = conn.cursor()
#     for data in datalist:
#             for index in range(len(data)):
#                 if index == 4 or index == 5:
#                     continue
#                 data[index] = '"'+data[index]+'"'
#             sql = '''
#                     insert into movie250(
#                     info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)
#                     values (%s)'''%",".join(data)
#             # print(sql)     #输出查询语句，用来测试
#             cur.execute(sql)
#             conn.commit()
#     cur.close
#     conn.close()


# def init_db(dbpath):
#     sql = '''
#         create table movie250(
#         id integer  primary  key autoincrement,
#         info_link text,
#         pic_link text,
#         cname varchar,
#         ename varchar ,
#         score numeric,
#         rated numeric,
#         instroduction text,
#         info text
#         )
#
#
#     '''  #创建数据表
#     conn = sqlite3.connect(dbpath)
#     cursor = conn.cursor()
#     cursor.execute(sql)
#     conn.commit()
#     conn.close()

# 保存数据到数据库







if __name__ == "__main__":  # 当程序执行时
    # 调用函数
     main()
    # init_db("movietest.db")
     print("爬取完毕！")

文章摘自http://t.csdn.cn/ZxK22