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查看源码


1 下载页面并处理

DOWNLOAD_URL = 'http://movie.douban.com/top250/'
html = requests.get(url).text
tree = lxml.html.fromstring(html)

2 提取数据

观察该网站html结构
观察该网站html结构

可知该页面下所有电影包含在 ol 标签下。每个 li 标签包含单个电影的内容。

使用XPath语句获取该ol标签

movies = tree.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")

在ol标签中遍历每个li标签获取单个电影的信息。
图片描述

以电影名字为例

for movie in movies:
    name_num = len(movie.xpath("descendant::span[@class='title']"))
    name = ''
    for num in range(0, name_num):
        name += movie.xpath("descendant::span[@class='title']")[num].text.strip()
    name = ' '.join(name.replace('/', '').split())  # 清洗数据

其余部分详见源码


3 页面跳转

图片描述

检查“后页”标签。跳转到下一页面

next_page = DOWNLOAD_URL + tree.xpath("//span[@class='next']/a/@href")[0]

返回None则已获取所有页面。


4 导入csv

创建csv文件

writer = csv.writer(open('movies.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8'))
fields = ('rank',  'name', 'score', 'country', 'year', 'category', 'votes', 'douban_url')
writer.writerow(fields)

其余部分详见源码


5 导入数据库(以mysql为例)

  1. 先在mysql中创建数据库与表,表的属性应与要插入的数据保持一致
  2. 连接数据库db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd=PWD, db='douban',charset='utf8')
    创建游标cur = db.cursor()
  3. 将获取的电影信息导入数据库
sql = "INSERT INTO test(rank, NAME, score, country, year, " \
          "category, votes, douban_url) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
    try:
        cur.executemany(sql, movies_info)
        db.commit()
    except Exception as e:
        print("Error:", e)
        db.rollback()

6 效果显示

图片描述
图片描述

因Windows系统默认以ANSI编码打开Excel,所以直接用Excel打开csv文件会出现乱码,需对其重新编码。

以上所有内容可以在80行Python代码内完成,很简单吧。(`・ω・´)


homura
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Python,Data Analysis,Machine Learing