分享三个python爬虫案例

一、爬取豆瓣电影排行榜Top250存储到Excel文件

近年来，Python在数据爬取和处理方面的应用越来越广泛。本文将介绍一个基于Python的爬虫程序，用于抓取豆瓣电影Top250的相关信息，并将其保存为Excel文件。

获取网页数据的函数，包括以下步骤：
1. 循环10次，依次爬取不同页面的信息；
2. 使用`urllib`获取html页面；
3. 使用`BeautifulSoup`解析页面；
4. 遍历每个div标签，即每一部电影；
5. 对每个电影信息进行匹配，使用正则表达式提取需要的信息并保存到一个列表中；
6. 将每个电影信息的列表保存到总列表中。

        效果展示：

源代码：

from bs4 import BeautifulSoup
import  re  #正则表达式，进行文字匹配
import urllib.request,urllib.error #指定URL，获取网页数据
import xlwt  #进行excel操作def main():baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="datalist= getdata(baseurl)savepath = ".\\豆瓣电影top250.xls"savedata(datalist,savepath)#compile返回的是匹配到的模式对象
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 正则表达式模式的匹配，影片详情
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)  # re.S让换行符包含在字符中,图片信息
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')  # 影片片名
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')  # 找到评分
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')  # 找到评价人数 #\d表示数字
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')  # 找到概况
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)  # 找到影片的相关内容，如导演，演员等##获取网页数据
def  getdata(baseurl):datalist=[]for i in range(0,10):url = baseurl+str(i*25)     ##豆瓣页面上一共有十页信息，一页爬取完成后继续下一页html = geturl(url)soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") #构建了一个BeautifulSoup类型的对象soup，是解析html的for item in soup.find_all("div",class_='item'): ##find_all返回的是一个列表data=[]  #保存HTML中一部电影的所有信息item = str(item) ##需要先转换为字符串findall才能进行搜索link = re.findall(findLink,item)[0]  ##findall返回的是列表，索引只将值赋值data.append(link)imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]data.append(imgSrc)titles=re.findall(findTitle,item)  ##有的影片只有一个中文名，有的有中文和英文if(len(titles)==2):onetitle = titles[0]data.append(onetitle)twotitle = titles[1].replace("/","")#去掉无关的符号data.append(twotitle)else:data.append(titles)data.append(" ")  ##将下一个值空出来rating = re.findall(findRating, item)[0]  # 添加评分data.append(rating)judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]  # 添加评价人数data.append(judgeNum)inq = re.findall(findInq, item)  # 添加概述if len(inq) != 0:inq = inq[0].replace("。", "")data.append(inq)else:data.append(" ")bd = re.findall(findBd, item)[0]bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', " ", bd)bd = re.sub('/', " ", bd)data.append(bd.strip())  # 去掉前后的空格datalist.append(data)return  datalist##保存数据
def  savedata(datalist,savepath):workbook = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) ##style_compression=0不压缩worksheet = workbook.add_sheet("豆瓣电影top250",cell_overwrite_ok=True) #cell_overwrite_ok=True再次写入数据覆盖column = ("电影详情链接", "图片链接", "影片中文名", "影片外国名", "评分", "评价数", "概况", "相关信息")  ##execl项目栏for i in range(0,8):worksheet.write(0,i,column[i]) #将column[i]的内容保存在第0行，第i列for i in range(0,250):data = datalist[i]for j in range(0,8):worksheet.write(i+1,j,data[j])workbook.save(savepath)##爬取网页
def geturl(url):head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ""AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36"}req = urllib.request.Request(url,headers=head)try:   ##异常检测response = urllib.request.urlopen(req)html = response.read().decode("utf-8")except urllib.error.URLError as e:if hasattr(e,"code"):    ##如果错误中有这个属性的话print(e.code)if hasattr(e,"reason"):print(e.reason)return htmlif __name__ == '__main__':main()print("爬取成功！！！")

二、爬取百度热搜排行榜Top50+可视化

2.1  代码思路：

导入所需的库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openpyxl

BeautifulSoup 库用于解析HTML页面的内容。

openpyxl 库用于创建和操作Excel文件。

 2.发起HTTP请求获取百度热搜页面内容：

url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime'
response = requests.get(url)
html = response.content

这里使用了 requests.get() 方法发送GET请求，并将响应的内容赋值给变量 html。

        3.使用BeautifulSoup解析页面内容：

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

创建一个 BeautifulSoup 对象，并传入要解析的HTML内容和解析器类型。

   4.提取热搜数据：

hot_searches = []
for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):hot_searches.append(item.text)

这段代码通过调用 soup.find_all() 方法找到所有 <div> 标签，并且指定 class 属性为 'c-single-text-ellipsis' 的元素。

然后，将每个元素的文本内容添加到 hot_searches 列表中。

  5.保存热搜数据到Excel：

workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active
sheet.title = 'Baidu Hot Searches'

使用 openpyxl.Workbook() 创建一个新的工作簿对象。

调用 active 属性获取当前活动的工作表对象，并将其赋值给变量 sheet。

使用 title 属性给工作表命名为 'Baidu Hot Searches'。

        6.设置标题：

sheet.cell(row=1, column=1, value='百度热搜排行榜—博主:郭wes代码')

使用 cell() 方法选择要操作的单元格，其中 row 和 column 参数分别表示行和列的索引。

将标题字符串 '百度热搜排行榜—博主:郭wes代码' 写入选定的单元格。

        7.写入热搜数据：

for i in range(len(hot_searches)):sheet.cell(row=i+2, column=1, value=hot_searches[i])

使用 range() 函数生成一个包含索引的范围，循环遍历 hot_searches 列表。

对于每个索引 i，使用 cell() 方法将对应的热搜词写入Excel文件中。

        8.保存Excel文件：

workbook.save('百度热搜.xlsx')

使用 save() 方法将工作簿保存到指定的文件名 '百度热搜.xlsx'。

        9.输出提示信息：

print('热搜数据已保存到 百度热搜.xlsx')

在控制台输出保存成功的提示信息

 

源代码

 
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openpyxl# 发起HTTP请求获取百度热搜页面内容
url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime'
response = requests.get(url)
html = response.content# 使用BeautifulSoup解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 提取热搜数据
hot_searches = []
for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):hot_searches.append(item.text)# 保存热搜数据到Excel
workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active
sheet.title = 'Baidu Hot Searches'# 设置标题
sheet.cell(row=1, column=1, value='百度热搜排行榜—博主:郭wes代码')# 写入热搜数据
for i in range(len(hot_searches)):sheet.cell(row=i+2, column=1, value=hot_searches[i])workbook.save('百度热搜.xlsx')
print('热搜数据已保存到 百度热搜.xlsx')

 可视化代码：

        

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt# 发起HTTP请求获取百度热搜页面内容
url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime'
response = requests.get(url)
html = response.content# 使用BeautifulSoup解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 提取热搜数据
hot_searches = []
for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):hot_searches.append(item.text)# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(15, 10))
x = range(len(hot_searches))
y = list(reversed(range(1, len(hot_searches)+1)))
plt.barh(x, y, tick_label=hot_searches, height=0.8)  # 调整条形图的高度# 添加标题和标签
plt.title('百度热搜排行榜')
plt.xlabel('排名')
plt.ylabel('关键词')# 调整坐标轴刻度
plt.xticks(range(1, len(hot_searches)+1))# 调整条形图之间的间隔
plt.subplots_adjust(hspace=0.8, wspace=0.5)# 显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()

 三、爬取酷狗音乐Top500排行榜

          从酷狗音乐排行榜中提取歌曲的排名、歌名、歌手和时长等信息

总体思路：

import requests  # 发送网络请求，获取 HTML 等信息
from bs4 import BeautifulSoup  # 解析 HTML 信息，提取需要的信息
import time  # 控制爬虫速度，防止过快被封IPheaders = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36"# 添加浏览器头部信息，模拟请求
}def get_info(url):# 参数 url ：要爬取的网页地址web_data = requests.get(url, headers=headers)  # 发送网络请求，获取 HTML 等信息soup = BeautifulSoup(web_data.text, 'lxml')  # 解析 HTML 信息，提取需要的信息# 通过 CSS 选择器定位到需要的信息ranks = soup.select('span.pc_temp_num')titles = soup.select('div.pc_temp_songlist > ul > li > a')times = soup.select('span.pc_temp_tips_r > span')# for 循环遍历每个信息，并将其存储到字典中for rank, title, time in zip(ranks, titles, times):data = {"rank": rank.get_text().strip(),  # 歌曲排名"singer": title.get_text().replace("\n", "").replace("\t", "").split('-')[1],  # 歌手名"song": title.get_text().replace("\n", "").replace("\t", "").split('-')[0],  # 歌曲名"time": time.get_text().strip()  # 歌曲时长}print(data)  # 打印获取到的信息if __name__ == '__main__':urls = ["https://www.kugou.com/yy/rank/home/{}-8888.html".format(str(i)) for i in range(1, 24)]# 构造要爬取的页面地址列表for url in urls:get_info(url)  # 调用函数，获取页面信息time.sleep(1)  # 控制爬虫速度，防止过快被封IP