豆瓣电影top250爬虫及可视化分析
人类社会已经进入大数据时代，大数据深刻改变着我们的工作和生活。随着互联网、移动互联网、社交网络等的迅猛发展，各种数量庞大、种类繁多、随时随地产生和更新的大数据，蕴含着前所未有的社会价值和商业价值！！！
前言
本文是一篇爬虫实战学习笔记，记录近些时日对爬虫的认识和学习心得，主要使用了 requests、 re 、Beautifulsoup 和pandas库，初学爬虫，代码写的有点烂，望包涵！
实例引入
假设由于工作或者项目要求，我们需要获取豆瓣电影 Top250 的影片数据，进行可视化分析。
数据包括 影片名 上映年份 评分 导演 主演 电影类别 上映地区 影片名言 等
原始的数据存放在豆瓣的网页上，像这样。
我们需要将数据采集下来，存放在一张 excel 表里像这样！
然后对其进行可视化分析像这样
这样
.......
试想一下，我们该怎么做？
天大寒，砚冰坚，手指不可屈伸，弗之怠，录毕，走送之，不敢稍逾约？
我想极少数的人会选择人工摘录，这是一个极不明智的选择。在信息时代，我们有计算机，我们有python，我们应该想些办法让计算机去做这些事情。
爬虫
爬虫，其实就是代替人力去完成信息抓取工作的一门技术，他能按照一定的规则，从互联网上抓取任何我们想要的信息。
爬取思路
如何写爬虫？我们写爬虫的思路是什么？
前文提到，爬虫是代替人去完成信息抓取工作的，那么接下我们需要思考的问题便是，人是如何完成信息抓取工作的。
首先，我们打开豆瓣电影 TOP250 排行榜，分析我们需要的数据存放在哪里，然后复制粘贴，把我们的数据存放在excel表格里，依次重复如此枯燥乏味的工作对吧。
是的，其实爬虫要做的工作也是如此，写爬虫的大致思路如下。
确定URL——>发起请求获得服务器响应数据——>解析数据——> 数据存储
爬虫实战
单页爬取
先把单页爬取的代码放在这里，稍后我会做详细解释。
"""
-*- coding: utf-8 -*-
@Time : 2021/11/6 下午 4:59
@Author : SunGuoqi
@Website : https://sunguoqi.com
@Github: https://github.com/sun0225SUN
"""
# 导入一些模块
import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 首先确定URL
url = 'https://movie.douban.com/top250'
# UA伪装
headers = {
'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'
}
# 发起请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 获得响应文件文本
# print(response.text)
html = response.text
# 创建BeautifulSoup对象，方便解析
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
# 找出所有的li标签
all_li = soup.find('ol', {'class': 'grid_view'}).find_all('li')
# 创建一个空列表，存放我们的数据。
datas = []
for item in all_li:
# 提取影片名称（只提取了中文名称）
name = item.find('span', {'class': 'title'}).text
# 提取影片评分
score = item.find('span', {'property': 'v:average'}).text
# 提取影片经典语录
quote = item.find('span', {'class': "inq"}).text
# 下面提取影片信息部分
info = item.find_all('p', {'class': ''})
# print(info.text)
# 返回的是一个列表，列表里是一个元组
# print(info[0].text)
info_contents = info[0].text
# 分割影片信息，提取影片 导演 || 主演 || 上映年份 || 国家/地区 || 类型
result = re.findall(
'^.*?\u5bfc\u6f14:\s(.*?)\s.*?\u4e3b\u6f14:\s(.*?)\s.*?(\d{4})\s.*?([\u4e00-\u9fa5].*)\xa0.*?\u002f.*?([\u4e00-\u9fa5].*?)\s\s.*$',
info_contents, re.S)
# 把数据按找字典的格式存放到列表里
datas.append({
'片名': name,
'年份': result[0][2],
'评分': score,
'导演': result[0][0],
'主演': result[0][1],
'类型': result[0][4],
'国家/地区': result[0][3],
'经典台词': quote
})
print("爬取完成！！！")
# 写入到文件
df = pd.DataFrame(datas)
df.to_csv("豆瓣电影.csv", index=False, header=True, encoding='utf_8_sig')
print("已写入豆瓣.csv文件")导入模块
首先我们需要导入四个模块，没有下面库的同学需要PIP安装下。
import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd确定URL
我们请求的URL是明确的，就是https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=,其后面的参数是和多页爬取和过滤相关的，这个我们后面会用到。
url = 'https://movie.douban.com/top250'发起请求
我们打开浏览器，输入网址，按下enter键后便可获得精美的页面，但其实在这期间，计算机和浏览器为我们做了很多事情。
不妨我们试一下，打开我们的浏览器，输入网址https://movie.douban.com/top250，然后按下我们电脑上的F12键，打开开发者工具，选择Network选项卡，刷新一下页面，你会看到很多数据包。这便是我们按下enter键后获得的数据本身，浏览器根据相应的规则对这些数据包进行解析和渲染，便生成了我们见到的网页。
我们是通过浏览器去获取和解析数据的，那么爬虫如何像浏览器一样去请求数据呢？
站在巨人的肩膀上，Python大牛们已经解决了这个问题，并把它封装成了一个库，这个库便是requests库，我们只需要调用库里面封装好的函数就可以模拟浏览器请求数据了。
似乎还需要讲一个东西，就是请求头 请求体和响应头 响应体的问题。
打开我们的开发者工具，点击一条数据，选择headers选项卡，我们便可以看到此次请求的请求头，其中包括我们请求的URL 请求方法 UA标识 请求参数等等
包裹是有身份的，就像我们收到的快递一样，数据包也是如此，我们需要知道这个数据是谁发送的，要干嘛，所以我们需要请求头 请求体这样一个东西。
一些网站会设置反爬虫机制，如果服务器发现请求是python发送的，便不会正常响应，所以我们需要伪装一下身份。
解决方法就是利用请求头进行UA伪装
# 首先确定URL
url = 'https://movie.douban.com/top250'
# UA伪装
headers = {
'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
}
# 发起请求
response = requests.get(url, headers=headers) 如何查看自己电脑的UA表示呢？打开开发者工具，找到我们headers选项卡，展开第三条数据即可看到我们电脑的UA
获得响应
如果程序正常运行，便会发送URL对应的资源文件，我们可以打印一下他的响应内容。
print(response.text)屏幕应该会打印一大堆HTML文本，我们的数据就存放在里面。
数据解析
我们成功获取了HTML文件，我们需要的数据就存放在里面，但是如何过滤掉我们不需要的东西呢？
当米开朗琪罗被问及如何完成《大卫》这样匠心的雕刻作品时，他有一段著名的回答: ”很简单，你需要用锤子把石头上不像大卫的地方敲掉就行了。“
再次站在前人的肩膀上，BeautifulSoup库闪亮出场。
在使用BeautifulSoup库之前，我们应该很清楚的知道我们需要的数据存放在什么位置。
很显然，我们需要的数据存放在一个ol有序列表里，每条数据的便是一个列表项li，每个li标签又长什么样子呢？
因为豆瓣后台源代码有点乱，我们把它复制到vscode里格式化一下再看。
我们需要的数据存放的位置就更加明显了。好了，现在我们可以喝一碗美味的汤了（BeautifulSoup）
先将我们获取的HTML文本封装成BeautifulSoup对象，对象里包含了很多属性和方法，方便我们查找和获取我们需要的数据。
# print(response.text)
html = response.text
# 创建BeautifulSoup对象，方便解析
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') 这里我们首先获取所有的li标签，然后遍历all_li 获得每个li里的数据，在进行解析就可以了。
# 找出所有的li标签
all_li = soup.find('ol', {'class': 'grid_view'}).find_all('li')我们创建一个空列表，将以后获得得每条数据，都存放在里面。
datas = []我们通过上面的分析发现，影片名称存放在下面这一小块。
<div class="hd">
<a href="https://movie.douban.com/subject/1292052/" class="">
<span class="title">肖申克的救赎</span>
<span class="title"> / The Shawshank Redemption</span>
<span class="other"> / 月黑高飞(港) / 刺激1995(台)</span>
</a>
<span class="playable">[可播放]</span>
</div> 其对应的解析便是name = item.find('span', {'class': 'title'}).text
影片得分，存放在下面这一小块。
<div class="star">
<span class="rating5-t"></span>
<span class="rating_num" property="v:average">9.7</span>
<span property="v:best" content="10.0"></span>
<span>2478010人评价</span>
</div> 其对应的解析便是name = item.find('span', {'class': 'title'}).text
影片语录存放在下面这一小块。
<p class="quote">
<span class="inq">希望让人自由。</span>
</p> 其对应的解析便是quote = item.find('span', {'class': "inq"}).text
其他内容都在这里面，
<p class="">
导演: 弗兰克·德拉邦特 Frank Darabont 主演: 蒂姆·罗宾斯 Tim Robbins /...<br>
1994 / 美国 / 犯罪 剧情
</p> 有些同学可能会发现，如果我们依旧按照上面的方式去解析，我们只能获得p标签里面的内容，没法把导演哇，主演哇，等等分离出来，emmm，怎么办呢？
魔法终究可以被魔法打败，我们有最强的字符串处理工具，就是正则表达式。在使用之前，我们应该先引用先导入此模块。
首先我们获取的p标签里的内容，它长下面这个样子。
导演: 弗兰克·德拉邦特 Frank Darabont 主演: 蒂姆·罗宾斯 Tim Robbins /...
1994 / 美国 / 犯罪 剧情 其对应的解析便是 result = re.findall('^.*?\u5bfc\u6f14:\s(.*?)\s.*?\u4e3b\u6f14:\s(.*?)\s.*?(\d{4})\s.*?([\u4e00-\u9fa5].*)\xa0.*?\u002f.*?([\u4e00-\u9fa5].*?)\s\s.*$',info_contents, re.S)
这里关于正则表达式就不多说了，有兴趣的同学可以研究研究。
计算机科学领域有一个笑话，如果你有一个问题打算用正则表达式来解决，那么就是两个问题了。
于是，程序就变成下面这样了。
for item in all_li:
# 提取影片名称（只提取了中文名称）
name = item.find('span', {'class': 'title'}).text
# 提取影片评分
score = item.find('span', {'property': 'v:average'}).text
# 提取影片经典语录
quote = item.find('span', {'class': "inq"}).text
# 下面提取影片信息部分
info = item.find_all('p', {'class': ''})
# print(info.text)
# 返回的是一个列表，列表里是一个元组
# print(info[0].text)
info_contents = info[0].text
# 分割影片信息，提取影片 导演 || 主演 || 上映年份 || 国家/地区 || 类型
result = re.findall(
'^.*?\u5bfc\u6f14:\s(.*?)\s.*?\u4e3b\u6f14:\s(.*?)\s.*?(\d{4})\s.*?([\u4e00-\u9fa5].*)\xa0.*?\u002f.*?([\u4e00-\u9fa5].*?)\s\s.*$',
info_contents, re.S)接着我们把数据以字典的方式存放到列表里。
# 把数据按找字典的格式存放到列表里
datas.append({
'片名': name,
'年份': result[0][2],
'评分': score,
'导演': result[0][0],
'主演': result[0][1],
'类型': result[0][4],
'国家/地区': result[0][3],
'经典台词': quote
})OK，这样其实我们就把单张的豆瓣影片数据爬取完成了！
写入文件
写入文件用的是强大的pandas库，这里需要注意下编码格式，否则打开的可能是乱码。
df = pd.DataFrame(datas)
df.to_csv("豆瓣电影.csv", index=False, header=True, encoding='utf_8_sig')我是如何“放弃”爬取多页数据的
接下来我们要做的问题就是多页爬取了，单页爬取对应的是一个URL，多页爬取对应的当然就是多个URL了
emmm，不太严格，严格来说应该是我们每次请求的URL附加的参数变了，我们找到每次请求附加的参数变化规律就可以了。
第一页对应的URL：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=
第二页对应的URL：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
…
第十页对应的URL：https://movie.douban.com/top250?start=225&filter=
很简单就发现了对吧，就是start参数的值变了，于是我们可以这样构造URL
url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(k * 25) 用for循环遍历就好了。（当然还要注意data=[]要放在最外面，要不然获取每页数据时，data就被清空了）
for k in range(10):
print("正在抓取第{}页数据...".format(k+1))
url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(k * 25)
......再把之前的代码加上去就可以了。大功告成！！！
可是，真的这样么，我太天真了，现实给我来了当头一棒。
第二页数据就报错了，没有result[0][2]条数据，也就是年份，emmm，其实不是年份，是因为我们写的正则表达式没有捕捉到主演信息，所以列表索引超了。仔细查找下问题，看下图！
好吧，我确实忽略这个问题了，因为这个top榜主要是简介，字数什么的有限制，并不能完成主演等等详细数据的爬取任务，而且我们也没有去写异常处理。
仔细分析后，网页内容不只这一条不符合规范，如果要加入异常处理的话，需要加入很多，况且数据也不全，所以我放弃爬取多页了？？？
我是如何完成爬取多页数据的
在参考了其他同类的爬虫文章后，我发现，top 250 页面只是电影简介，详情都在点开电影链接之后。
比如，我们打开《肖申克的救赎》这部电影，该电影的所有信息都会按规范的格式展现在了我们的面前。
我们再写一个爬虫，爬取每个电影的链接，然后打开电影详情链接，去解析详情文本就可以了。
具体代码如下，这个我就不做具体分析了，思路和上面差不多，最复杂的就是解析数据和数据清洗那里，需要一点点尝试。
"""
-*- coding: utf-8 -*-
@Time : 2021/11/7 下午 4:25
@Author : SunGuoqi
@Website : https://sunguoqi.com
@Github: https://github.com/sun0225SUN
"""
import re
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 数据存放在列表里
datas = []
# 遍历十页数据
for k in range(10):
print("正在抓取第{}页数据...".format(k + 1))
url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(k * 25)
headers = {
'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'
}
r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
# 查找电影链接
lists = soup.find_all('div', {'class': 'hd'})
# 遍历每条电影链接
for item in lists:
href = item.a['href']
# 休息一下，防止被封
time.sleep(0.5)
# 请求每条电影，获得详细信息
response = requests.get(href, headers=headers)
# 把获取好的电影数据打包成BeautifulSoup对象
movie_soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
# 解析每条电影数据
# 片名
name = movie_soup.find('span', {'property': 'v:itemreviewed'}).text.split(' ')[0]
# 上映年份
year = movie_soup.find('span', {'class': 'year'}).text.replace('(', '').replace(')', '')
# 评分
score = movie_soup.find('strong', {'property': 'v:average'}).text
# 评价人数
votes = movie_soup.find('span', {'property': 'v:votes'}).text
infos = movie_soup.find('div', {'id': 'info'}).text.split('\n')[1:11]
# infos返回的是一个列表，我们只需要索引提取就好了
# 导演
director = infos[0].split(': ')[1]
# 编剧
scriptwriter = infos[1].split(': ')[1]
# 主演
actor = infos[2].split(': ')[1]
# 类型
filmtype = infos[3].split(': ')[1]
# 国家/地区
area = infos[4].split(': ')[1]
# 数据清洗一下
if '.' in area:
area = infos[5].split(': ')[1].split(' / ')[0]
# 语言
language = infos[6].split(': ')[1].split(' / ')[0]
else:
area = infos[4].split(': ')[1].split(' / ')[0]
# 语言
language = infos[5].split(': ')[1].split(' / ')[0]
if '大陆' in area or '中国香港' in area or '台湾' in area:
area = '中国'
if '戛纳' in area:
area = '法国'
# 时长
times0 = movie_soup.find(attrs={'property': 'v:runtime'}).text
times = re.findall('\d+', times0)[0]
# 将数据写入列表
datas.append({
'片名': name,
'上映年份': year,
'评分': score,
'评价人数': votes,
'导演': director,
'编剧': scriptwriter,
'主演': actor,
'类型': filmtype,
'国家/地区': area,
'语言': language,
'时长(分钟)': times
})
print("电影《{0}》已爬取完成...".format(name))
# 写入到文件
df = pd.DataFrame(datas)
df.to_csv("豆瓣电影top250.csv", index=False, header=True, encoding='utf_8_sig') infos那里直接提取这个div里面所有的子孙节点的文本，返回的是一个列表，像下面这样，然后用索引去提取，再清洗下就可以存储到字典列表里了，还有要注意豆瓣反爬机制，不要请求过快，time.sleep(0.5)
['',
'导演: 弗兰克·德拉邦特',
'编剧: 弗兰克·德拉邦特 / 斯蒂芬·金',
'主演: 蒂姆·罗宾斯 / 摩根·弗里曼 / 鲍勃·冈顿 / 威廉姆·赛德勒 / 克兰西·布朗 / 吉尔·贝罗斯 / 马克·罗斯顿 / 詹姆斯·惠特摩 / 杰弗里·德曼 / 拉里·布兰登伯格 / 尼尔·吉恩托利 / 布赖恩·利比 / 大卫·普罗瓦尔 / 约瑟夫·劳格诺 / 祖德·塞克利拉 / 保罗·麦克兰尼 / 芮妮·布莱恩 / 阿方索·弗里曼 / V·J·福斯特 / 弗兰克·梅德拉诺 / 马克·迈尔斯 / 尼尔·萨默斯 / 耐德·巴拉米 / 布赖恩·戴拉特 / 唐·麦克马纳斯',
'类型: 剧情 / 犯罪',
'制片国家/地区: 美国',
'语言: 英语',
'上映日期: 1994-09-10(多伦多电影节) / 1994-10-14(美国)',
'片长: 142分钟',
'又名: 月黑高飞(港) / 刺激1995(台) / 地狱诺言 / 铁窗岁月 / 消香克的救赎',
'IMDb: tt0111161',
'']因为我们这次请求的链接，解析的文本确实比较多，所以我们需要稍等一会才可以拿到我们的数据了，不妨去喝杯咖啡~
数据可视化分析 Echarts
关于数据爬取我们就完成了，接下来我们要做的就是可视化分析。
可视化分析这块我还没有系统学习，以下内容是借鉴其他博主的。
参考链接：
https://blog.csdn.net/weixin_42512684/article/details/90708037
https://blog.csdn.net/weixin_42152811/article/details/115366846
导入pyecharts模块
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar各地区上映电影数量前十
在线演示地址：https://box.sunguoqi.com/douban/01.html
源代码
data = pd.read_csv('top250.csv')
year_counts = data['上映年份'].value_counts()
year_counts.columns = ['上映年份', '数量']
year_counts = year_counts.sort_index()
c = (
Bar()
.add_xaxis(list(year_counts.index))
.add_yaxis('上映数量', year_counts.values.tolist())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='各年份上映电影数量'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映数量'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份'),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_='inside')], )
.render('各年份上映电影数量.html')
)电影评价人数前二十
在线演示地址：https://box.sunguoqi.com/douban/02.html
源代码
data = pd.read_csv('top250.csv')
df = data.sort_values(by='评价人数', ascending=True)
c = (
Bar()
.add_xaxis(df['片名'].values.tolist()[-20:])
.add_yaxis('评价人数', df['评价人数'].values.tolist()[-20:])
.reversal_axis()
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='电影评价人数'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='片名'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='人数'),
datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='inside'),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
.render('电影评价人数前二十.html')
)各年份上映电影数量
在线演示地址：https://box.sunguoqi.com/douban/03.html
源代码
data = pd.read_csv('top250.csv')
country_counts = data['国家/地区'].value_counts()
country_counts.columns = ['国家/地区', '数量']
country_counts = country_counts.sort_values(ascending=True)
c = (
Bar()
.add_xaxis(list(country_counts.index)[-10:])
.add_yaxis('地区上映数量', country_counts.values.tolist()[-10:])
.reversal_axis()
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='地区上映电影数量'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='国家/地区'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映数量'),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
.render('各地区上映电影数量前十.html')
)其他可视化分析实例
在线演示地址：https://box.sunguoqi.com/douban/04.html
在线演示地址：https://box.sunguoqi.com/douban/05.html
在线演示地址：https://box.sunguoqi.com/douban/06.html
后记
数据可视化还是很酷的，大家可以点进去网址查看，图表是可以动态交互的。
到此，本文就结束了！爬虫代码写的确实比较烂，并没有进行模块化编写以及异常处理，仅供交流！