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用Python爬取2022春节档电影信息

时间:2022-11-14 09:31:57 | 栏目:Python代码 | 点击:

前提条件

熟悉HTML基础语句
熟悉Xpath基础语句

相关介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。Requests是一个很实用的Python HTTP客户端库。Pandas是一个Python软件包,提供快速,灵活和可表达的数据结构,旨在使结构化(表格,多维,潜在异构)和时间序列数据的处理既简单又直观。Time是python标准库,无需额外下载,主要用于处理时间问题。Lxml是XML和HTML的解析器,其主要功能是解析和提取XML和HTML中的数据;lxml和正则一样,也是用C语言实现的,是一款高性能的python HTML、XML解析器,也可以利用XPath语法,来定位特定的元素及节点信息。
HTML是超文本标记语言,主要用于显示数据,他的焦点是数据的外观XML是可扩展标记语言,主要用于传输和存储数据,他的焦点是数据的内容

实验目标:Python爬取2022春节档电影信息

实验环境

Python 3.x (面向对象的高级语言)
Resquest 2.14.2 (python第三方库)
Pandas 1.1.0(python第三方库)
Time (python标准库)
Lxml(python第三方库)

具体步骤

目标网站

https://movie.douban.com/cinema/later/shenzhen/

在这里插入图片描述

分析网站

按F12打开浏览器操作台

在这里插入图片描述

按Ctrl+Shift+C快捷键

在这里插入图片描述

按Ctrl+F快捷键,控制台出现搜索框

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复制Xpath

Xpath为//*[@id=“showing-soon”]/div[1]/div/h3/a

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粘贴到搜索框,验证Xpath

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查看HTML,寻找共性

在这里插入图片描述

发现目标元素都在一个div框里,修改Xpath

Xpath修改为//*[@id=“showing-soon”]/div/div/h3/a

在这里插入图片描述

其余目标元素,以此类推

在这里插入图片描述

最后,用Pandas保存为CSV文件

# 利用pandas保存文件
df = pd.DataFrame()
df['上映日期'] =  Ondate
df['片名'] =  name
df['类型'] =  movie_class
df['制片国家/地区'] = area
df['想看人数'] = num
df['超链接'] = href

在这里插入图片描述

代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jan 25 10:07:11 2022
@author: TFX
"""
import time
import requests # 请求库
import pandas as pd
from lxml import etree# 提取信息库
# 日期
today = time.strftime('%Y{y}%m{m}%d{d}',time.localtime()).format(y='年',m='月',d='日')
# 网址
url = 'https://movie.douban.com/cinema/later/shenzhen/'
# 请求头
headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36'
        }
# 发送请求
response = requests.get(url=url,headers=headers)
# 数据解析,xpath可以用浏览器检查元素获得
html = etree.HTML(response.text) #类型变换
# 电影详细超链接
href = html.xpath('//*[@id="showing-soon"]/div/div/h3/a/@href')
# 上映日期
Ondate =  html.xpath('//*[@id="showing-soon"]/div/div/ul/li[1]/text()')
# 片名
name = html.xpath('//*[@id="showing-soon"]/div/div/h3/a/text()')
# 类型
movie_class = html.xpath('//*[@id="showing-soon"]/div/div/ul/li[2]/text()')
# 制片国家 / 地区
area = html.xpath('//*[@id="showing-soon"]/div/div/ul/li[3]/text()')
# 想看人数
num = html.xpath('//*[@id="showing-soon"]/div/div/ul/li[4]/span/text()')
# 利用pandas保存文件
df = pd.DataFrame()
df['上映日期'] =  Ondate
df['片名'] =  name
df['类型'] =  movie_class
df['制片国家/地区'] = area
df['想看人数'] = num
df['超链接'] = href
df.to_csv('2022春节档电影_'+today+'.csv',mode='w',index=None,encoding='gbk')
print('保存完成!')

输出结果

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总结

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