使用python的requests,BeautifulSoup4,os,logging,re,csv,UserAgent等爬取豆瓣上的高分书籍,代码运行后在python运行软件对应目录下有CSV文档，名称douban.csv,点开就可以看到电子表格,里面就是代码所爬到的书籍排行和相关内容

主要介绍了Python使用Beautiful Soup爬取网页过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

爬取豆瓣电影排名程序，包含非常详细的注释，基本每句程序都有，最后保存到EXCEL表中，分为两个文件夹，一个是库函数文件，一个是主函数文件，最后还有一个已爬取成功的EXCEL表。

文章目录 一、多线程爬取电影封面保存到本地 二、爬取电影的基本信息保存到Excel 查看各页面的url： 第一页：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三页：https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= 第十页：https://movie.douban.com/top250?start=225&filter= 分析可得页面url的规律： url_list = [“https://

本文是作者在通过B站跟着李巍老师学习以后所写，记一次学习笔记，自己为了方便自己以后回顾模仿 。 本文是最终爬取排行榜，相关知识储备在我的微信公共号（名称：PromisingQ）已发，后续还会不定期更新： bd = re.sub(‘/’,” “,bd) #去掉/ data.append(bd.strip()) #去掉前后的空格 datalist.append(data) #把处

Python爬虫实例-爬取豆瓣Top250-保存为表格

Python爬取豆瓣电影top250 使用flask框架可视化数据 ##项目技术栈：Flask框架、Echarts、WordCloud、SQLite ##环境：Python3 目录结构说明 │ app.py ----- flask框架 文件 │ movie.db ----- 数据库 │ README.md │ requirements.txt ----- 依赖包环境版本 │ spider.py ----- 爬取数据 文件 │ testCloud.py ----- 词云生成 文件 ├─static ----- 静态页面 ├─templates ----- HTML页面 └─venv ----- 虚拟环境 项目展示： 项目笔记： 页面展示 学习资料：

根据b站学习视频一步步做到这里，代码作用，爬取豆瓣top250，信息导入到excel表内，并且下载图片，刚入门，仅供参考

概述 这是一个简单的python爬虫程序，仅用作技术学习与交流，主要是通过一个简单的实际案例来对网络爬虫有个基础的认识。 什么是网络爬虫 简单的讲，网络爬虫就是模拟人访问web站点的行为来获取有价值的数据。专业的解释:百度百科 分析爬虫需求 确定目标 爬取豆瓣热度在Top100以内的电影的一些信息，包括电影的名称、豆瓣评分、导演、编剧、主演、类型、制片国家／地区、语言、上映日期、片长、IMDb链接等信息。 分析目标 1.借助工具分析目标网页 首先，我们打开豆瓣电影·热门电影，会发现页面总共20部电影，但当查看页面源代码当时候，在源代码中根本找不到这些电影当信息。这是为什么呢？原来豆瓣在这里是

我们的需求是利用python爬虫爬取豆瓣电影排行榜数据，并将数据通过pandas保存到Excel文件当中(步骤详细) 我们用到的第三方库如下所示： import requests import pandas as pd import json 下面我们看一下豆瓣电影排行榜的信息（以喜剧电影排行榜为例） 思路步骤： 注意：之前我们写过爬取链家房源数据的爬虫（见下方），通过观察我们发现，链家网址进行翻页是在url地址上更改页数数字即可，所以当时用的xpath。那么由于豆瓣电影排行榜翻页的时候只能通过下拉的方式，而不能通过更改url地址页数，所以这里我们就通过另外一种简单的方式进行爬取。 xp