主要介绍了Python实现的爬取豆瓣电影信息功能,结合具体实例形式分析了Python基于requests库的爬虫使用技巧,需要的朋友可以参考下

douban #这是我写的第一个爬取豆瓣图书信息的爬虫代码， #爬取了400条关于图书信息的数据 #每条数据包括书名、作者及翻译、出版社、价格、出版时间、评分、评论人数。 #把抓取数据的过程封装成Data(url)的函数，循环 20次来抓取前20页的数据， #如果想要更多的数据只要把"for i in range(0,399,20):"里面的399改成x，其中（x+1） =0 #如果还有问题请给我发邮件

使用python的requests,BeautifulSoup4,os,logging,re,csv,UserAgent等爬取豆瓣上的高分书籍,代码运行后在python运行软件对应目录下有CSV文档，名称douban.csv,点开就可以看到电子表格,里面就是代码所爬到的书籍排行和相关内容

主要介绍了Python使用Beautiful Soup爬取网页过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

爬取豆瓣电影排名程序，包含非常详细的注释，基本每句程序都有，最后保存到EXCEL表中，分为两个文件夹，一个是库函数文件，一个是主函数文件，最后还有一个已爬取成功的EXCEL表。

文章目录 一、多线程爬取电影封面保存到本地 二、爬取电影的基本信息保存到Excel 查看各页面的url： 第一页：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三页：https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= 第十页：https://movie.douban.com/top250?start=225&filter= 分析可得页面url的规律： url_list = [“https://

本文是作者在通过B站跟着李巍老师学习以后所写，记一次学习笔记，自己为了方便自己以后回顾模仿 。 本文是最终爬取排行榜，相关知识储备在我的微信公共号（名称：PromisingQ）已发，后续还会不定期更新： bd = re.sub(‘/’,” “,bd) #去掉/ data.append(bd.strip()) #去掉前后的空格 datalist.append(data) #把处

Python爬虫实例-爬取豆瓣Top250-保存为表格

Python爬取豆瓣电影top250 使用flask框架可视化数据 ##项目技术栈：Flask框架、Echarts、WordCloud、SQLite ##环境：Python3 目录结构说明 │ app.py ----- flask框架 文件 │ movie.db ----- 数据库 │ README.md │ requirements.txt ----- 依赖包环境版本 │ spider.py ----- 爬取数据 文件 │ testCloud.py ----- 词云生成 文件 ├─static ----- 静态页面 ├─templates ----- HTML页面 └─venv ----- 虚拟环境 项目展示： 项目笔记： 页面展示 学习资料：

根据b站学习视频一步步做到这里，代码作用，爬取豆瓣top250，信息导入到excel表内，并且下载图片，刚入门，仅供参考