数据包括IMDB网站上抓取的5043部电影28个属性信息，4906张海报，电影时间跨度超过100年和66个国家，并包括2399位导演和数千位演员。属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。

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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

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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

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