这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么用python爬取豆瓣前一百电影，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
python是什么意思
Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
网站爬取的流程图：
实现项目我们需要运用以下几个知识点
一、获取网页
1.找网页规律；
2.使用 for 循环语句获得网站前4页的网页链接；
3.使用 Network 选项卡查找Headers信息；
4.使用 requests.get() 函数带着 Headers 请求网页。
二、解析网页
1.使用 BeautifulSoup 解析网页；
2.使用 BeautifulSoup 对象调用 find_all() 方法定位包含单部电影全部信息的标签；
3.使用 Tag.text 提取序号、电影名、评分、推荐语；
4.使用 Tag['属性名'] 提取电影详情链接。
三、存储数据
1.使用 with open() as … 创建要写入内容的 csv 文件；
2.使用 csv.DictWriter() 将文件对象转换为 DictWriter 对象；
3.参数 fieldnames 用来设置 csv 文件的表头；
4.使用 writeheader() 写入表头；
5.使用 writerows() 将内容写入 csv 文件。
实现代码：
import csvimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 设置列表，用以存储每部电影的信息data_list = []# 设置请求头headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'}# 使用 for 循环遍历取值范围为 0~3 的数据for page_number in range(4): # 设置要请求的网页链接 url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(page_number * 25) # 请求网页 movies_list_res = requests.get(url, headers=headers) # 解析请求到的网页内容 bs = BeautifulSoup(movies_list_res.text, 'html.parser') # 搜索网页中所有包含单部电影全部信息的 Tag movies_list = bs.find_all('div', class_='item') # 使用 for 循环遍历搜索结果 for movie in movies_list: # 提取电影的序号 movie_num = movie.find('em').text # 提取电影名 movie_name = movie.find('span').text # 提取电影的评分 movie_score = movie.find("span",class_='rating_num').text # 提取电影的推荐语 movie_instruction = movie.find("span",class_='inq').text # 提取电影的链接 movie_link = movie.find('a')['href'] # 将信息添加到字典中 movie_dict = { '序号': movie_num, '电影名': movie_name, '评分': movie_score, '推荐语': movie_instruction, '链接': movie_link } # 打印电影的信息 print(movie_dict) # 存储每部电影的信息 data_list.append(movie_dict)# 新建 csv 文件，用以存储电影信息with open('movies.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as f: # 将文件对象转换成 DictWriter 对象 f_csv = csv.DictWriter(f, fieldnames=['序号', '电影名', '评分', '推荐语', '链接']) # 写入表头与数据 f_csv.writeheader() f_csv.writerows(data_list)代码分析：
（1）通过观察网站一页的电影数，可以发现一页只有 25 部电影的信息。
也就是说我们需要爬取网站前4页（100 = 25*4）的电影信息。
这里我们使用了遍历，爬取前四页的数据。
（2）通过快捷键打开网页的开发者工具（Windows 用户可以在浏览器页面下按 Ctrl + Shift + I 键或者直接F12唤出浏览器开发者工具，Mac 用户的快捷键为 command + option + I）。
接着使用开发者工具中的指针工具，大致查看一下前两部电影中，需爬取的信息所在位置，观察一下其中是否有什么规律。
可以发现第一部电影里序号、电影名、评分、推荐语以及详情链接在class属性值为"item"的标签里。
（3）豆瓣电影 Top250 的 Robots 协议
并没有看到Disallow: /Top250，这说明可以对这个网页进行爬取。
（4）在互联网世界中，网络请求会将浏览器信息储存在请求头（Request Header）当中。
只要我们将浏览器信息复制下来，在爬虫程序只要在发起请求时，设置好与请求头对应的参数，即可成功伪装成浏览器。
（5）代码思路
1）熟练地使用开发者工具的指针工具，可以很方便地帮助我们定位数据。
2）用指针工具定位到各个数据所在位置后，查看它们的规律。
3）想要提取的标签如果具有属性，可以使用 Tag.find(HTML元素名, HTML属性名='')来提取；没有属性的话，可以在这个标签附近找到一个有属性的标签，然后再进行 find() 提取。
通过上述步骤将信息爬取下来后，就走到我们爬虫的最后一步——存储数据。
（6）存储数据
1）调用 csv 模块中类 DictWriter 的语法为：csv.DictWriter(f, fieldnames)。语法中的参数 f 是 open() 函数打开的文件对象；参数 fieldnames 用来设置文件的表头；
2）执行csv.DictWriter(f, fieldnames)后会得到一个 DictWriter 对象；
3）得到的 DictWriter 对象可以调用 writeheader() 方法，将 fieldnames 写入 csv 的第一行；
4）最后，调用 writerows() 方法将多个字典写进 csv 文件中。
运行结果：
生成的CSV文件：
上述就是小编为大家分享的怎么用python爬取豆瓣前一百电影了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。
