爬虫实例分析_网络爬虫实例

下面我将介绍如何一步一步将豆瓣的top250的网页数据爬取并保存在本地。

首先我们需要python的基础：定义变量，列表，字典，元组，if语句，while语句等。

然后利用了解爬虫的基本框架（原理）:爬虫就是模仿浏览器去访问网络中的网页，并将网页爬到电脑的内存中并进行解析，最终将我们想要的数据进行存储。在此条件下，我们需要给于爬虫（灵魂）逻辑，也就要求我们对爬取对象的个体和总体进行比对，从而发现规律。也就是说，我们想让爬虫动起来，我们首先要自己能看懂网页。（提前学一下html，会轻松一些）

然后呢，我们就要利用python强大的第三方库，在这个实例中我用到了这么几个库:

import urllib.request,urllib.error
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import xlwt

其对应的用法我就不多说了。

对于整个框架无疑就是函数的运行，在主函数内套娃:

#-*- codeing = utf-8 -*-
def main():
    print('''
        1.网页爬取函数
        2.解析数据函数
        3.保存数据函数
    '''
    )
if __name__ == __mian__:
    main()

我先把主函数放这里，最后看哟

def main():
    baseurl="https://movie.douban.com/top250?start="
    savepath="豆瓣电影Top250.xls"
    datalist=getData(baseurl)
    saveData(datalist,savepath)
'
运行
运行

1.首先我们要爬取网页

def askURL(url):
    head={
        "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
    }
    request=urllib.request.Request(url,headers=head)
    html = ""
    try:
        response=urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode("utf-8")
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e,"code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e,"reason"):
            print(e.reason)
    return html
'
运行
运行

这大致就是浏览器向人家服务器要网页的过程，首先是请求头，一般像这种无需登录的网站，把我们谷歌的’User-Agent'放里头就行，如果是需要登录的网站，几乎需要全套了。剩下的就交给urllib了，由于对象服务的状态是未知的，我们需要对我们爬取过程中的状态有一个了解，即错误捕获。我们给爬虫这么多活，不能因为一个任务不能完成就罢工吧，try一try就可以了，这里是利用了urllib的urllib.error来识别网络报错。最后将获取的网页赋给html就可以走人了。

2.边爬取边解析网页

def getData(baseurl):
    datalist=[]
    for i in range(0,10):
        url = baseurl + str(i*25)
        html = askURL(url)    #保存获取的网页源码
        soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
        for item in soup.find_all('div',class_="item"):
            #print(item)
            data=[]
            item = str(item)    #转化为字符串
            link =re.findall(findlink,item)[0]
            data.append(link)
            imgSrc =re.findall(findImgSrc,item)[0]
            data.append(imgSrc)
            datalist.append(data)
            title=re.findall(findTitle,item)
            data.append(title)
    return datalist
'
运行
运行

我们不可能只爬取一个url，要根据我网页的特性，为爬虫设计爬取路线，每爬取一页就要解析一页，根据观察发现每页有25个电影，一共有250个电影共需要10页，url中的最后几个数字刚好与每页第一个电影的序号有关联，利用for循环遍历一遍就可以了。每循环一边就调用一遍askurl，并用”靓汤“对其进行解析，我们首先要筛选出有关的网页源码对其进行分析，发现每部电影的前面都带有'div',那就把所有div及其子页留下称为item，利用预先用正则表达式制定的规则对留下的东西的数据继续提取，提取出我们想要的数据。下面是放在全局变量中的正则表达式：

findlink = re.compile(r'<a href="(.*?)">',re.S)#让换行符包含在字符串中
findTitle =re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
findImgSrc =re.compile(r'<img.*src="(.*?)"',re.S)

3.保存数据

def saveData(datalist,savepath):
    book =xlwt.Workbook(encoding="utf-8")
    sheet = book.add_sheet('豆瓣Top250')
    col=("电影详情链接","图片","片名")
    for i in range(0,3):
        sheet.write(0,i,col[i])
    for i in range(0,250):
        print("第%d条"%(i+1))
        data=datalist[i]
        for j in range(0,3):
            sheet.write(i+1,j,data[j])
 
    book.save('student.xls')
'
运行
运行

这里呢是将数据保存在了excel中，毕竟只有250行，如果有几万行的话就必须要用数据库了。存完的效果是这样的：

接下来我将会对数据进行可视化，欲知如何，还听下回分解。

本文只是对思路进行了梳理，具体的学术性问题没有遍及，还请谅解。