纯手写豆瓣电影爬虫。没用BeautifulSoup，用的纯字符串搜索。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

内容概要：这是一个可以实现即下即用的爬虫的demo，这个demo将爬取的数据存储在项目同级目录指定的一个数据表中，经过升级这个demo也可以实现将爬取到的数据，存储数据在指定的数据库中。后期经过学习和完善，这个demo可以实现数据的可视化展现，使得学习得更全面，更具体。 适合人群：初学python的同学以及想要尝试网络爬虫的小白。 具体技术：这个demo导入并使用了BeautifulSoup，re，urllib.request, urllib.error，xlwt，这几个包，如果要实现与数据库的对接还需要导入sqlite3包。 能学到什么：这个demo还算是比较初级的demo，很简单的实现方法同时也很容易上手，在源代码里面注释也非常的全面，完全不存在看不懂代码或者是代码混乱的情况发生，这个代码只需要有一点python基础的同学就完全可以看懂并且理解代码的逻辑，能在学会爬虫技术的基础逻辑的基础上，巩固自己的python基础知识。 阅读建议：希望赶紧上手实际操作的同学很适合这个资源，资源完全是笔者自己编辑，亲测可行的一个代码展示。 总结？：只要懂得python基础或者是小白都能驾驭这个资源

爬虫练习合集的压缩包，包括爬取豆瓣TOP250的信息、爬取中文网小说信息以及十个爬虫练习

最新抓取的豆瓣top250数据，不想执行代码的直接来取了。该资源仅用于个人的数据分析练习使用，请勿进行任何商业用途。记得评论下哦

该项目是用Scrapy对豆瓣读书的Top250排行榜进行爬取，我们先是对首页发送请求，得到详情页地址，然后向详情页发送请求，在从详情页中解析书名，作者，出版年月，页数，价格，出版方，ISBN，出版社，丛书，评分，副标题，译者，原作名，装帧等字段，最后用·MySQl进行存储

python爬虫 豆瓣电影Top250数据分析与可视化（应用Flask框架、Echarts、WordCloud等技术）爬虫简单的来说就是用程序获取网络上数据这个过程的一种名称。 爬虫的原理 如果要获取网络上数据，我们要给爬虫一个网址（程序中通常叫URL），爬虫发送一个HTTP请求给目标网页的服务器，服务器返回数据给客户端（也就是我们的爬虫），爬虫再进行数据解析、保存等一系列操作。 流程 爬虫可以节省我们的时间，比如我要获取豆瓣电影 Top250 榜单，如果不用爬虫，我们要先在浏览器上输入豆瓣电影的 URL ，客户端（浏览器）通过解析查到豆瓣电影网页的服务器的 IP 地址，然后与它建立连接，浏览器再创造一个 HTTP 请求发送给豆瓣电影的服务器，服务器收到请求之后，把 Top250 榜单从数据库中提出，封装成一个 HTTP 响应，然后将响应结果返回给浏览器，浏览器显示响应内容，我们看到数据。我们的爬虫也是根据这个流程，只不过改成了代码形式。

摘要：随着大数据时代的日益发展，数据的获取与分析成为热点。本文通过利用Python抓取豆瓣TOP250的相关数据，并将数据存储在Excel文件中，借助Python功能完备的标准库、Requests、BeautifulSoup等第三方库编写程序实现豆瓣电影TOP250数据的抓取，后利用Jieba、NumPy等第三方库对所需数据进行数据预处理，再借助PyEcharts等第三方库对已处理好的数据进行数据可视化，最终得到词云图、网页动态图等图表，分别在电影类型、发行时间、导演、发行地区、评分及评价人数方面加以分析理解，从而得出数据之间的相关性、国内人群喜爱的电影类型等相关结论。

主要介绍了实践Python的爬虫框架Scrapy来抓取豆瓣电影TOP250的过程,文中的环境基于Windows操作系统,需要的朋友可以参考下

本项目涉及一个有多个页面的电影网站，我们使用递归、深度优先、广度优先等方法爬取各个网页的数据，实现了爬取电影网站数据的爬虫程序。 此项目可用于期末大作业