python爬虫项目——豆瓣Top250

我们今天讲一个爬虫项目案例，实现对豆瓣电影top榜的爬取 。把爬取的数据存到我们电脑本地文件当中。通过这个项目可以让我们真正感受到爬虫的带给我们的乐趣。现在我来讲一下思路以及实现方法，因为豆瓣电影的这个反爬机制不高，所以我们可以通过这个案列快速上手，感受爬虫的乐趣！！！！

我们主要思路是爬取豆瓣电影Top250页面上的电影名称和评分，并将它们存储到本地文件或Excel文件中。
具体步骤如下：

发送HTTP请求获取豆瓣电影Top250页面的HTML内容。
使用BeautifulSoup库对HTML内容进行解析，获取每部电影的名称和评分。
将每部电影的名称和评分存储到一个列表中。
使用pandas库将列表中的数据存储到本地文件或Excel文件中。

在这个过程中，我们使用了以下模型和方法：
requests模块：用于发送HTTP请求获取网页内容。
 

BeautifulSoup库：用于解析HTML内容，提取所需的信息。
 

pandas库：用于将数据存储到本地文件或Excel文件中。

不多说 直接上代码，代码里我加上了最详细的步骤，看不懂，评论区告诉我！！！

import requests  # 导入requests模块，用于发送HTTP请求
from bs4 import BeautifulSoup  # 导入BeautifulSoup库，用于解析HTML
import pandas as pd  # 导入pandas库，用于数据处理

url = 'https://movie.douban.com/top250'  # 定义要爬取的网页URL
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}  # 定义HTTP请求头部信息，模拟浏览器行为
response = requests.get(url, headers=headers)  # 发送HTTP请求，获取网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # 使用BeautifulSoup库解析HTML内容

movies = soup.find_all('div', class_='info')  # 获取所有电影信息块
movie_list = []  # 定义一个空列表，用于存储电影名称和评分
for movie in movies:
    title = movie.find('span', class_='title').get_text()  # 获取电影名称
    rating = movie.find('span', class_='rating_num').get_text()  # 获取电影评分
    movie_list.append((title, rating))  # 将电影名称和评分添加到列表中

df = pd.DataFrame(movie_list, columns=['电影名称', '评分'])  # 将列表转换为DataFrame格式，指定列名
df.to_excel('douban_top50.xlsx', index=False)  # 将DataFrame存储到Excel文件中，不包括行索引

代码很少，所以还不赶快练起来！！！tips：要先导入我们要用的库哟！！！！