[Python从零到壹] 七.网络爬虫之Requests爬取豆瓣电影TOP250及CSV存储 | 【生长吧！Python】（python从0到1）

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https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one

python爬虫之爬取豆瓣电影top250实战教学

文章目录

一.requests基本用法

二.豆瓣网页DOM树分析

1.网页源码分析

2.网页结构分析（翻页）

三.Requests请求服务器

1.导入包

2.设置浏览器代理

3.请求服务器格式

4.请求服务器代码汇总

四.xpath提取信息

1.获取xpath节点方法

2.xpath提取文本

3.xpath提取链接

4.xpath提取标签元素

五.正则表达式匹配信息

1.提取固定位置信息

2.匹配数字

六.CSV文件操作

1.CSV文件写

2.CSV文件读

七.完整代码

1.提取本页所有信息

2.最终代码

八.总结

最后推荐大家关注我学生CSDN的博客，十分怀恋给他们上课的情形，博客也写得不错，写作风格和我也很像，哈哈~ 学生杨友问我

“他现在不编程该行了，觉得遗憾吗？”

我的回答是

“有点遗憾，但只要是我学生的选择，自己喜欢，我都支持；也希望他们积极的去做，把每一件事做好做深，如有需要定会帮助，一起加油！”

https://blog.csdn.net/ayouleyang

前文赏析：

[Python从零到壹] 一.为什么我们要学Python及基础语法详解

[Python从零到壹] 二.语法基础之条件语句、循环语句和函数

[Python从零到壹] 三.语法基础之文件操作、CSV文件读写及面向对象

[Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例

[Python从零到壹] 五.网络爬虫之BeautifulSoup基础语法万字详解

[Python从零到壹] 六.网络爬虫之BeautifulSoup爬取豆瓣TOP250电影详解

[Python从零到壹] 七.网络爬虫之Requests爬取豆瓣电影TOP250及CSV存储

一.requests基本用法

requests模块是用Python语言编写的、基于urllib的第三方库，采用Apache2 Licensed开源协议的http库。它比urllib更方便简洁，既可以节约大量的工作，又完全满足http测试需求。requests是一个很实用的Python库，编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到，使用requests可以轻而易举的完成浏览器相关操作。功能包括：

支持HTTP连接保持和连接池

支持使用cookie保持会话

支持文件上传

支持自动响应内容的编码

支持国际化的URL和POST数据自动编码

推荐大家从requests官方网站进行学习，这里只做简单介绍。官方文档地址：

http://docs.python-requests.org/en/master/

假设读者已经使用“pip install requests”安装了requests模块，下面讲解该模块的基本用法。

1.导入requests模块

使用语句如下：

import requests

2.发送请求

requests模块可以发送http常用的两种请求：GET请求和POST请求。其中GET请求可以采用url参数传递数据，它是从服务器上获取数据；而POST请求是向服务器传递数据，该方法更为安全，更多用法请读者下来学习。

下面给出使用GET请求和POST请求获取某个网页的方法，得到一个命名为r的Response对象，通过这个对象获取我们所需的信息。

import requests r = requests.get('https://github.com/timeline.json') r = requests.post("http://httpbin.org/post")

其他方法如下：

requests.put("http://httpbin.org/put") requests.delete("http://httpbin.org/delete") requests.head("http://httpbin.org/get") requests.options("http://httpbin.org/get")

3.传递参数

url通常会传递某种数据，这种数据采用键值对的参数形式置于url中，比如：

http://www.eastmountyxz.com/index.php?key=value

import requests payload = {'key1':'value1', 'key2':'value2'} r = requests.get('http://httpbin.org/get', params=payload) print(r.url) print(r)

输出结果如下图所示：

4.响应内容

requests会自动解码来自服务器的内容，并且大多数Unicode字符集都能被无缝地解码。当请求发出后，Requests会基于HTTP头部对响应的编码作出有根据的推测。

使用语句如下：

import requests r = requests.get('https://github.com/timeline.json') print(r.text)

输出结果如下图所示：

常用响应内容包括：

r.encoding

获取当前的编码

r.encoding = ‘utf-8’

设置编码

r.text

以encoding解析返回内容。字符串方式的响应体，会自动根据响应头部的字符编码进行解码

r.content

以字节形式（二进制）返回。字节方式的响应体，会自动为你解码gzip和deflate压缩

r.headers

以字典对象存储服务器响应头，但是这个字典比较特殊，字典键不区分大小写，若键不存在则返回None

r.status_code

响应状态码

r.raw

返回原始响应体，也就是urllib的response对象，使用r.raw.read()

r.ok

查看r.ok的布尔值便可以知道是否登陆成功

r.json()

Requests中内置的JSON解码器，以json形式返回，前提返回的内容确保是json格式的，不然解析出错会抛异常

r.raise_for_status()

失败请求(非200响应)抛出异常

post发送json请求：

import requests import json r = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', data=json.dumps({'some': 'data'})) print(r.json())

5.定制请求头

如果你想为请求添加http头部，只要简单地传递一个字典（dict）给消息头headers参数即可。例如，我们给github网站指定一个消息头，则语句如下：

import requests data = {'some': 'data'} headers = {'content-type': 'application/json', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:22.0) Gecko/20100101 Firefox/22.0'} r = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', data=data, headers=headers) print(r.text)

输出结果如下图所示：

6.获取状态码和Cookies

r.headers

返回字典类型,头信息

r.requests.headers

返回发送到服务器的头信息

r.status_code

响应状态码

r.cookies

返回cookie

r.history

返回重定向信息，可以在请求是加上 allow_redirects = false 阻止重定向

具体示例如下：

import requests #获取返回状态 r = requests.get('https://github.com/Ranxf') print(r.status_code) print(r.headers) print(r.cookies) #打印解码后的返回数据 r1 = requests.get(url='http://dict.baidu.com/s', params={'wd': 'python'}) print(r1.url) print(r1.text)

输出结果如下图所示：

同时响应状态码可以结合异常处理，如下：

import requests URL = 'http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php' # 淘宝IP地址库API try: r = requests.get(URL, params={'ip': '8.8.8.8'}, timeout=1) r.raise_for_status() # 如果响应状态码不是 200，就主动抛出异常 except requests.RequestException as e: print(e) else: result = r.json() print(type(result), result, sep='\n')

7.超时设置

设置秒数超时，仅对于链接有效。

r = requests.get('url',timeout=1)

8.代理设置

proxies = {'http':'ip1','https':'ip2' } requests.get('url',proxies=proxies)

本小节只是简单介绍了requests模块，推荐读者下来结合案例和官方网站进行更深入的学习和操作。

二.豆瓣网页DOM树分析

1.网页源码分析

豆瓣（Douban）是一个社区网站，创立于2005年3月6日。该网站以书影音起家，提供关于书籍、电影、音乐等作品的信息，其作品描述和评论都是由用户提供，是Web 2.0网站中具有特色的一个网站。

当我们拿到一个网页的时候，第一步并不是去测试它能否能使用requests简单请求到html，而是要去选择合适的方法进行爬取该网页，弄明白它数据的加载方式，才可以让我们的事半功倍，选择一个好的请求方法也可以提升我们爬虫程序的效率。

本文主要介绍爬取豆瓣电影排名前250名的电影信息。地址为：

https://movie.douban.com/top250?format=text

右键审查元素显示HTML源代码，如下图所示。

对应的HTML部分代码如下：

1

...

2.网页结构分析（翻页）

网站翻页是网络爬虫中至关重要的一环，我们进入豆瓣电影 Top 250，查看它的网页结构。点击 “下一页” ，查看它的URL链接，会发现下面的规律：

第1页URL：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第2页URL：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第3页URL：https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= ... 第10页URL：https://movie.douban.com/top250?start=225&filter=

它是存在一定规律的，top250?start=25表示获取第2页（序号为26到50号）的电影信息；top250?start=50表示获取第3页（序号为51到75号）的电影信息，依次类推。

方法一：

我们结合数学公式写一个循环获取完整的250部电影信息。核心代码如下：

i = 0 while i<10: num = i*25 #每次显示25部 URL序号按25增加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' crawl(url) #爬虫电影信息 i = i + 1

方法二：

需要写一个for循环，生成从0到225的数字即可，从上面的链接可以看出来，它的间隔为25，for page in range(0, 226, 25) 必须要取超过停止数据225，因为255不包含在其中，25是它的公差，程序表示为：

接下来使用python的requests库去代替浏览器请求网页的服务器，返回HTML文件，提取并保存信息，再生成下一页的链接，继续上面请求服务器的操作爬取信息。

三.Requests请求服务器

在向服务器发出请求时，我们先选择第一个链接来进行测试，完成本页所有内容的获取，然后再获取所有页面的信息。

1.导入包

如果没有安转 requests , 可以使用pip直接安转

步骤：win+r运行——>cmd——>pip install requests

2.设置浏览器代理

网页点击右键，打开检查，选择Network，All

刷新网页，选择第一个文件，双击，选择headers

设置的浏览器代理必须为字典型，如：

headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' }

3.请求服务器格式

请求源代码向服务器发出请求，200代表成功。如果在后面加上 .text 表示输出文本内容。

url是用一个链接

headers是用来做浏览器代理的内容

requests.get(url = url, headers = headers)

4.请求服务器代码汇总

这里以第一页内容为例，核心代码如下所示：

import requests #设置浏览器代理,它是一个字典 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' } url = 'https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=' #向服务器发出请求 r = requests.get(url = url, headers = headers) print(r.text)

输出结果如下图所示：

四.xpath提取信息

1.获取xpath节点方法

xpath是按照HTML标签的方式进行定位的，谷歌浏览器自带有xpath，可以直接复制过来使用，简单方便，运行速度快。输出结果为：

//*[@id=“content”]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[1]/a/span[1]

我们使用xpath时，也必须先对网页进行 lxml 库中的 etree 解析，把它变为特有的树状形式，才能通过它进行节点定位。

from lxml import etree #导入解析库 html_etree = etree.HTML(reponse) #树状结构解析

2.xpath提取文本

当我们提取标签内的文本时，需要在复制到的xpath后面加上 /text() ，告诉它我们需要提取的内容是一个标签呈现的数据，如《肖申克的救赎》。

肖申克的救赎

结合xpath所提取的文字代码为：

# coding:utf-8 # By:Eastmount 2021-02-25 import requests from lxml import etree #设置浏览器代理,它是一个字典 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' } url = 'https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=' #向服务器发出请求 r = requests.get(url = url, headers = headers).text #解析DOM树结构 html_etree = etree.HTML(r) name = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()') print ("这是数组形式：",name) print ("这是字符串形式：",name[0])

输出结果如下所示：

这是数组形式： ['肖申克的救赎'] 这是字符串形式： 肖申克的救赎

3.xpath提取链接

每一个链接都是在标签内的，通常放在 src=" " 或者 href=" " 之中，如

xpath为：

//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[1]/a

提取链接时，需要在复制到的xpath后面加上 /@href , 指定提取链接。

movie_url = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[1]/a/@href') print ("这是数组形式：",movie_url) print ("这是字符串形式：",movie_url[0])

输出结果如下所示：

这是数组形式： ['https://movie.douban.com/subject/1292052/'] 这是字符串形式： https://movie.douban.com/subject/1292052/

4.xpath提取标签元素

这个网页中电影的星级没有用几颗星的文本表示，而是标签表示的，如：

所以只需要取出 class=" " 中的内容就可以得到星级了,复制它的xpath，和提取链接的方法一样，在后面加上 /@class 即可。

rating = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[2]/div/span[1]/@class') print ("这是数组形式：",rating) print ("这是字符串形式：",rating[0])

输出结果如下所示：

这是数组形式： ['rating5-t'] 这是字符串形式： rating5-t

五.正则表达式匹配信息

前面第四篇文章我们详细介绍了正则表达式的内容，它常常会与网络爬虫和数据预处理结合起来，简化我们的工作。这里需要把结果中的信息匹配出来，可以使用正在表达式，单独提取自己需要的信息，如星级，它都是以 rating5-t 方式呈现的，但是我们只需要它数字5位置的部分，所以需要进行二次提取。

1.提取固定位置信息

正则表达式中可以使用 .*? 来进行匹配信息，没有加括号时可以去掉不一样的信息，不需要提取出来，加括号 (.*?) 可以提取出括号内的内容，如：

import re test = "rating5-t" text = re.findall('rating(.*?)-t', test) print (text)

输出结果为：

['5']

这里再举一个简单的例子：

2.匹配数字

比如评价数，我们xpath提取到的数据格式为： 1056830人评价 ，保存的时候只需要数字即可，现在把数字提取出来：

import re data = "1059232人评价" num = re.sub(r'\D', "", data) print("这里的数字是:", num)

输出结果为：

这里的数字是: 1059232

六.CSV文件操作

我们在使用Python进行网络爬虫或数据分析时，通常会遇到CSV文件，类似于Excel表格。第三篇文章我们详细介绍了CSV文件的操作，保存内容与把大象放进冰箱是一样的，分别为打开冰箱，把大象装进去，关闭冰箱。这里我们进行简单说明。

1.CSV文件写

基本流程如下：

导入CSV模块

创建一个CSV文件对象

写入CSV文件

关闭文件

# -*- coding: utf-8 -*- import csv c = open("test-01.csv", "w", encoding="utf8", newline='') #写文件 writer = csv.writer(c) writer.writerow(['序号','姓名','年龄']) tlist = [] tlist.append("1") tlist.append("小明") tlist.append("10") writer.writerow(tlist) print(tlist,type(tlist)) del tlist[:] #清空 tlist.append("2") tlist.append("小红") tlist.append("9") writer.writerow(tlist) print(tlist,type(tlist)) c.close()

输出结果如下图所示：

2.CSV文件读

基本流程如下：

导入CSV模块

创建一个CSV文件对象

读取CSV文件

关闭文件

# -*- coding: utf-8 -*- import csv c = open("test-01.csv", "r", encoding="utf8") #读文件 reader = csv.reader(c) for line in reader: print(line[0],line[1],line[2]) c.close()

输出结果如下图所示：

在文件操作中编码问题是最让人头疼的，尤其Python2的时候。但只需要环境编码一致，注意相关转换也能有效解决，而Python3文件读写操作写清楚encoding编码方式就能正常显示。

七.完整代码

1.提取本页所有信息

通过前面的 xpath 只能提取到一条信息，如果我们要提取所有的信息，写一个 for 循环把它遍历出来即可。先复制几个电影名字的 xpath，如前三个的：

li 标签前的作为父级，后面的为子集，./ 代替父级的位置，改写为：

li = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') for item in li: name = item.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')[0] print (name)

此时的代码如下所示：

# coding:utf-8 # By:Eastmount & ayouleyang 2021-02-25 import requests from lxml import etree #设置浏览器代理,它是一个字典 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' } url = 'https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=' #向服务器发出请求 r = requests.get(url = url, headers = headers).text #解析DOM树结构 html_etree = etree.HTML(r) name = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()') print ("这是数组形式：",name) print ("这是字符串形式：",name[0]) #提取链接 movie_url = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[1]/a/@href') print ("这是数组形式：",movie_url) print ("这是字符串形式：",movie_url[0]) #提取打分 rating = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[2]/div/span[1]/@class') print ("这是数组形式：",rating) print ("这是字符串形式：",rating[0]) #提取本页所有电影名 li = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') for item in li: name = item.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')[0] print (name)

输出结果如下图所示：

2.最终代码

最终代码如下所示：

# coding:utf-8 # By:Eastmount & ayouleyang 2021-02-25 import requests from lxml import etree import csv, re #设置浏览器代理,它是一个字典 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' } #创建文件夹并打开 fp = open("./豆瓣top250.csv", 'a', newline='', encoding = 'utf-8-sig') writer = csv.writer(fp) #写入 writer.writerow(('排名', '名称', '链接', '星级', '评分', '评价人数')) #循环遍历TOP250的URL for page in range(0, 226, 25): #226 print ("正在获取第%s页"%page) url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='%page #请求源代码 reponse = requests.get(url = url, headers = headers).text #解析DOM树结构 html_etree = etree.HTML(reponse) #定位节点 注意迭代xpath应用 li = html_etree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') for item in li: #排名 rank = item.xpath('./div/div[1]/em/text()')[0] #电影名称 name = item.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')[0] #链接 dy_url = item.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/@href')[0] #评分 正则表达式提取 rating = item.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[1]/@class')[0] rating = re.findall('rating(.*?)-t', rating)[0] if len(rating) == 2: star = int(rating) / 10 #int()转化为数字 else: star = rating #评价人数 rating_num = item.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')[0] content = item.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')[0] content = re.sub(r'\D', "", content) #print (rank, name, dy_url, star, rating_num, content) #写入内容 writer.writerow((rank, name, dy_url, star, rating_num, content)) fp.close()

运行结果如下图所示：

最终保存的文件如下图所示：

八.总结

该系列所有代码-：

https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one

2020年在github的绿瓷砖终于贴完了第一年提交2100余次，获得1500多+stars，开源93个仓库，300个粉丝。挺开心的，希望自己能坚持在github打卡五年，督促自己不断前行。简单总结下，最满意的资源是YQ爆发时，去年2月分享的舆情分析和情感分析，用这系列有温度的代码为武汉加油；最高赞的是Python图像识别系列，也获得了第一位来自国外开发者的贡献补充；最花时间的是Wannacry逆向系列，花了我两月逆向分析，几乎成为了全网最详细的该蠕虫分析；还有AI系列、知识图谱实战、CVE复现、APT报告等等。当然也存在很多不足之处，希望来年分享更高质量的资源，也希望能将安全和AI顶会论文系列总结进来，真诚的希望它们能帮助到大家，感恩有你，一起加油~

希望能与大家一起在华为云社区共同承载，原文地址：https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/108887652

【生长吧！Python】有奖征文火热进行中：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/278897

(By:娜璋之家 Eastmount 2021-07-07 夜于武汉 )

参考文献如下：

python爬虫之爬取豆瓣电影top250实战教学 - 杨友

北京豆网科技有限公司——豆瓣

https://2.python-requests.org/en/master/

Python—requests模块详解 - lanyinhao

Python 网络

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