python爬取豆瓣top250电影排名

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mob64ca12eea322 2024-12-29 04:55:05 ©著作权

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Python爬取豆瓣TOP250电影排名

随着数据科学的快速发展，网络爬虫技术越来越受到重视。本文将介绍如何使用Python爬取豆瓣TOP250电影的排名，并包含示例代码和流程图，帮助你理解整个过程。

1. 爬虫流程

我们首先需要明确爬取的流程，可以使用以下流程图表示：

flowchart TD
    A[开始] --> B[发送请求] --> C[解析页面]
    C --> D[提取数据] --> E[保存数据]
    E --> F[结束]

1.1 发送请求

为了获取豆瓣TOP250的电影信息，我们将使用requests库发送HTTP请求。

1.2 解析页面

获取响应后，使用BeautifulSoup库解析HTML结构，提取所需的数据，如电影名称、评分和链接。

1.3 保存数据

最后，我们将提取到的数据保存为本地文件（如CSV格式）进行后续分析。

2. 爬虫示例代码

接下来，我们给出具体的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送请求
url = '
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movies = soup.find_all('div', class_='item')

# 提取数据
top_movies = []
for movie in movies:
    title = movie.find('span', class_='title').text
    rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
    top_movies.append({'title': title, 'rating': rating})

# 保存数据
df = pd.DataFrame(top_movies)
df.to_csv('douban_top250.csv', index=False)

这里的代码逻辑清晰，首先导入必要的库，然后发送请求和解析页面，最后提取数据并保存至CSV文件。你可以在本地Python环境中运行它，获取豆瓣TOP250电影的数据。

3. 项目进度规划

在进行爬虫项目时，合理的进度规划至关重要。以下是用Gantt图表示的项目进度：

gantt
    title 爬虫项目进度
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 准备阶段
    确定数据来源         :a1, 2023-10-01, 1d
    学习爬虫技术         :after a1  , 2d
    section 实施阶段
    编写爬虫代码         :a2, 2023-10-04, 3d
    数据清理与处理       :after a2  , 2d
    section 总结阶段
    结果分析与展示       :a3, 2023-10-10, 2d

这个进度图展示了项目从准备到实施再到总结的各个阶段，帮助我们合理安排时间，提高工作效率。