【python】爬取豆瓣电影排行榜TOP250存储到CSV文件中【附源码】

本文主要是介绍【python】爬取豆瓣电影排行榜TOP250存储到CSV文件中【附源码】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、导入必要的模块：

代码首先导入了需要使用的模块：requests、lxml和csv。

import requests
from lxml import etree
import csv

如果出现模块报错

进入控制台输入：建议使用国内镜像源

pip install 模块名称 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

我大致罗列了以下几种国内镜像源：

清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/豆瓣
https://pypi.douban.com/simple/ 百度云
https://mirror.baidu.com/pypi/simple/中科大
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华为云
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/腾讯云
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

二、定义了函数来解析每个电影的信息：

设置了请求头部信息，以模拟浏览器的请求，函数返回响应数据的JSON格式内容。

def getSource(url):# 反爬 填写headers请求头headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36'}response = requests.get(url, headers=headers)# 防止出现乱码response.encoding = 'utf-8'# print(response.text)return response.text

如何获取请求头：

火狐浏览器：

打开目标网页并右键点击页面空白处。
选择“检查元素”选项，或按下快捷键Ctrl + Shift + C（Windows）
在开发者工具窗口中，切换到“网络”选项卡。
刷新页面以捕获所有的网络请求。
在请求列表中选择您感兴趣的请求。
在右侧的“请求标头”或“Request Headers”部分，即可找到请求头信息。

将以下请求头信息复制出来即可

三、定义了函数将电影信息写入CSV文件

使用csv库的DictWriter类，创建一个CSV写入对象，并指定列名为"title"、"star"、"quote"和"url"。然后，逐行写入电影信息到CSV文件中。

def getEveryItem(source):html_element = etree.HTML(source)movieItemList = html_element.xpath('//div[@class="info"]')# 定义一个空的列表movieList = []for eachMoive in movieItemList:# 创建一个字典 像列表中存储数据[{电影一},{电影二}......]movieDict = {}title = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()')  # 标题otherTitle = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="other"]/text()')  # 副标题link = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/@href')[0]  # urlstar = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')[0]  # 评分quote = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()')  # 引言（名句）if quote:quote = quote[0]else:quote = ''# 保存数据movieDict['title'] = ''.join(title + otherTitle)movieDict['url'] = linkmovieDict['star'] = starmovieDict['quote'] = quotemovieList.append(movieDict)print(movieList)return movieList

四、源码：


#代码首先导入了需要使用的模块：requests、lxml和csv。
import requests
from lxml import etree
import csv#
doubanUrl = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='# 然后定义了豆瓣电影TOP250页面的URL地址，并实现了一个函数getSource(url)来获取网页的源码。该函数发送HTTP请求，添加了请求头信息以防止被网站识别为爬虫，并通过requests.get()方法获取网页源码。
def getSource(url):# 反爬 填写headers请求头headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36'}response = requests.get(url, headers=headers)# 防止出现乱码response.encoding = 'utf-8'# print(response.text)return response.text# 定义了一个函数getEveryItem(source)来解析每个电影的信息。首先，使用lxml库的etree模块将源码转换为HTML元素对象。然后，使用XPath表达式定位到包含电影信息的每个HTML元素。通过对每个元素进行XPath查询，提取出电影的标题、副标题、URL、评分和引言等信息。最后，将这些信息存储在一个字典中，并将所有电影的字典存储在一个列表中。
def getEveryItem(source):html_element = etree.HTML(source)movieItemList = html_element.xpath('//div[@class="info"]')# 定义一个空的列表movieList = []for eachMoive in movieItemList:# 创建一个字典 像列表中存储数据[{电影一},{电影二}......]movieDict = {}title = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()')  # 标题otherTitle = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="other"]/text()')  # 副标题link = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/@href')[0]  # urlstar = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')[0]  # 评分quote = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()')  # 引言（名句）if quote:quote = quote[0]else:quote = ''# 保存数据movieDict['title'] = ''.join(title + otherTitle)movieDict['url'] = linkmovieDict['star'] = starmovieDict['quote'] = quotemovieList.append(movieDict)print(movieList)return movieList# 保存数据
def writeData(movieList):with open('douban.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'star', 'quote', 'url'])writer.writeheader()  # 写入表头for each in movieList:writer.writerow(each)if __name__ == '__main__':movieList = []# 一共有10页for i in range(10):pageLink = doubanUrl.format(i * 25)source = getSource(pageLink)movieList += getEveryItem(source)writeData(movieList)

首先，我们导入了需要用到的三个Python模块：requests、lxml和csv。

然后，我们定义了豆瓣电影TOP250页面的URL地址，并使用getSource(url)函数获取网页源码。

接着，我们定义了一个getEveryItem(source)函数，它使用XPath表达式从HTML源码中提取出每部电影的标题、URL、评分和引言，并将这些信息存储到一个字典中，最后将所有电影的字典存储到一个列表中并返回。

然后，我们定义了一个writeData(movieList)函数，它使用csv库的DictWriter类创建一个CSV写入对象，然后将电影信息列表逐行写入CSV文件。

最后，在if __name__ == '__main__'语句块中，我们定义了一个空的电影信息列表movieList，然后循环遍历前10页豆瓣电影TOP250页面，分别抓取每一页的网页源码，并使用getEveryItem()函数解析出电影信息并存储到movieList中，最后使用writeData()函数将电影信息写入CSV文件。

五、效果图：

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