Python爬虫入门教程13：高质量电脑桌面壁纸爬取

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前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。
PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取

基本开发环境

Python 3.6
Pycharm

爬虫基本思路

在这里插入图片描述

一、明确需求

爬取豆瓣Top250排行电影信息

电影名字
导演、主演
年份、国家、类型
评分、评价人数
电影简介

二、发送请求

Python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单，我们写爬虫第一个要了解的模块就是requests。
在这里插入图片描述

请求url地址，使用get请求，添加headers请求头，模拟浏览器请求，网页会给你返回response对象

# 模拟浏览器发送请求
import requests
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response)

在这里插入图片描述
200是状态码，表示请求成功

2xx （成功）
3xx （重定向）
4xx（请求错误）
5xx（服务器错误）

常见状态码

200 - 服务器成功返回网页，客户端请求已成功。
302 - 对象临时移动。服务器目前从不同位置的网页响应请求，但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。
304 - 属于重定向。自上次请求后，请求的网页未修改过。服务器返回此响应时，不会返回网页内容。
401 - 未授权。请求要求身份验证。对于需要登录的网页，服务器可能返回此响应。
404 - 未找到。服务器找不到请求的网页。
503 （服务不可用）服务器目前无法使用（由于超载或停机维护）。通常，这只是暂时状态。

三、获取数据

import requests
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)

在这里插入图片描述

requests.get(url=url, headers=headers) 请求网页返回的是response对象

response.text： 获取网页文本数据

response.json： 获取网页json数据

这两个是用的最多的，当然还有其他的

apparent_encoding     cookies               	history
iter_lines            ok						close                 
elapsed               is_permanent_redirect 	json                  
raise_for_status	  connection            	encoding              
is_redirect           links                 	raw                   
content               headers               	iter_content          
next                  reason					url

四、解析数据

常用解析数据方法：正则表达式、css选择器、xpath、lxml...

常用解析模块：bs4、parsel...

我们使用的是 parsel 无论是在之前的文章，还是说之后的爬虫系列文章，我都会使用 parsel 这个解析库，无它就是觉得它比bs4香。

parsel 是第三方模块，pip install parsel 安装即可

parsel 可以使用 css、xpath、re解析方法

在这里插入图片描述
所有的电影信息都包含在 li 标签当中。

# 把 response.text 文本数据转换成 selector 对象
selector = parsel.Selector(response.text)
# 获取所有li标签
lis = selector.css('.grid_view li')
# 遍历出每个li标签内容
for li in lis:
    # 获取电影标题 hd 类属性 下面的 a 标签下面的 第一个span标签里面的文本数据 get()输出形式是 字符串获取一个  getall() 输出形式是列表获取所有
    title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get()   # get()输出形式是 字符串
    movie_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall()     # getall() 输出形式是列表
    star = movie_list[0].strip().replace('\xa0\xa0\xa0', '').replace('/...', '')
    movie_info = movie_list[1].strip().split('\xa0/\xa0')   # ['1994', '美国', '犯罪 剧情']
    movie_time = movie_info[0]  # 电影上映时间
    movie_country = movie_info[1]   # 哪个国家的电影
    movie_type = movie_info[2]     # 什么类型的电影
    rating_num = li.css('.rating_num::text').get()   # 电影评分
    people = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get()   # 评价人数
    summary = li.css('.inq::text').get()   # 一句话概述
    dit = {
        '电影名字': title,
        '参演人员': star,
        '上映时间': movie_time,
        '拍摄国家': movie_country,
        '电影类型': movie_type,
        '电影评分': rating_num,
        '评价人数': people,
        '电影概述': summary,
    }
    # pprint 格式化输出模块
    pprint.pprint(dit)

在这里插入图片描述
以上的知识点使用到了

parsel 解析模块的方法
for 循环
css 选择器
字典的创建
列表取值
字符串的方法：分割、替换等
pprint 格式化输出模块

所以扎实基础是很有必要的。不然你连代码都不知道为什么要这样写。

五、保存数据（数据持久化）

常用的保存数据方法 with open

像豆瓣电影信息这样的数据，保存到Excel表格里面会更好。

所以需要使用到 csv 模块

# csv模块保存数据到Excel
f = open('豆瓣电影数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['电影名字', '参演人员', '上映时间', '拍摄国家', '电影类型',
                                           '电影评分', '评价人数', '电影概述'])

csv_writer.writeheader()    # 写入表头

在这里插入图片描述

这就是爬取了数据保存到本地了。这只是一页的数据，爬取数据肯定不只是爬取一页数据。想要实现多页数据爬取，就要分析网页数据的url地址变化规律。

可以清楚看到每页url地址是 25 递增的，使用for循环实现翻页操作

for page in range(0, 251, 25):
    url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='

完整实现代码

""""""
import pprint
import requests
import parsel
import csv
'''
1、明确需求:
    爬取豆瓣Top250排行电影信息
        电影名字
        导演、主演
        年份、国家、类型
        评分、评价人数
        电影简介
'''
# csv模块保存数据到Excel
f = open('豆瓣电影数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['电影名字', '参演人员', '上映时间', '拍摄国家', '电影类型',
                                           '电影评分', '评价人数', '电影概述'])

csv_writer.writeheader()    # 写入表头

# 模拟浏览器发送请求
for page in range(0, 251, 25):
    url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    # 把 response.text 文本数据转换成 selector 对象
    selector = parsel.Selector(response.text)
    # 获取所有li标签
    lis = selector.css('.grid_view li')
    # 遍历出每个li标签内容
    for li in lis:
        # 获取电影标题 hd 类属性 下面的 a 标签下面的 第一个span标签里面的文本数据 get()输出形式是 字符串获取一个  getall() 输出形式是列表获取所有
        title = li.css('.hd a span:nth-child(1)::text').get()   # get()输出形式是 字符串
        movie_list = li.css('.bd p:nth-child(1)::text').getall()     # getall() 输出形式是列表
        star = movie_list[0].strip().replace('\xa0\xa0\xa0', '').replace('/...', '')
        movie_info = movie_list[1].strip().split('\xa0/\xa0')   # ['1994', '美国', '犯罪 剧情']
        movie_time = movie_info[0]  # 电影上映时间
        movie_country = movie_info[1]   # 哪个国家的电影
        movie_type = movie_info[2]     # 什么类型的电影
        rating_num = li.css('.rating_num::text').get()   # 电影评分
        people = li.css('.star span:nth-child(4)::text').get()   # 评价人数
        summary = li.css('.inq::text').get()   # 一句话概述
        dit = {
            '电影名字': title,
            '参演人员': star,
            '上映时间': movie_time,
            '拍摄国家': movie_country,
            '电影类型': movie_type,
            '电影评分': rating_num,
            '评价人数': people,
            '电影概述': summary,
        }
        pprint.pprint(dit)
        csv_writer.writerow(dit)