学习爬虫之路，必经的一个小项目就是爬取豆瓣的TOP250了，首先我们进入TOP250的界面看看。

可以看到每部电影都有比较全面的简介。其中包括电影名、导演、评分等。

接下来，我们就爬取这些数据，并将这些数据制成EXCEL表格方便查看。

首先，我们用requests库请求一下该网页，并返回他的text格式。

请求并返回成功！

接下来，我们提取我们所需要的网页元素。

点击“肖申克救赎”的检查元素。

发现它在div class = "hd" -> span class = "title"里，所以我们import beautifulsoup，来定位该元素。

同时，用相同的方法定位电影的评价人数和评分以及短评。

代码如下：

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

names=[]

scores=[]

comments=[]

result=[]#获取电影的所有名字

res_name = soup.find_all('div',class_="hd")for i inres_name:

a=i.a.span.text

names.append(a)#获取电影的评分

res_scores = soup.find_all('span',class_='rating_num')for i inres_scores:

a=i.get_text()

scores.append(a)#获取电影的短评

ol = soup.find('ol', class_='grid_view')for i in ol.find_all('li'):

info= i.find('span', attrs={'class': 'inq'}) #短评

ifinfo:

comments.append(info.get_text())else:

comments.append("无")return names,scores,comments

Ok，现在，我们所需要的数据都存在三个列表里面，names,scores,comments。

我们将这三个列表存入EXCEL文件里，方便查看。

调用WorkBook方法

wb =Workbook()

filename= 'top250.xlsx'ws1=wb.active

ws1.title= 'TOP250'

for (i, m, o) inzip(names,scores,comments):

col_A= 'A%s' % (names.index(i) + 1)

col_B= 'B%s' % (names.index(i) + 1)

col_C= 'C%s' % (names.index(i) + 1)

ws1[col_A]=i

ws1[col_B]=m

ws1[col_C]=o

wb.save(filename=filename)

运行结束后，会生成一个.xlsx的文件，我们来看看效果：

Very Beatuful！ 以后想学习之余想放松一下看看好的电影，就可以在上面直接查找啦。

以下是我的源代码：

importrequestsfrom bs4 importBeautifulSoupfrom openpyxl importWorkbookdefopen_url(url):

res=requests.get(url)returnresdefget_movie(res):

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

names=[]

scores=[]

comments=[]

result=[]#获取电影的所有名字

res_name = soup.find_all('div',class_="hd")for i inres_name:

a=i.a.span.text

names.append(a)#获取电影的评分

res_scores = soup.find_all('span',class_='rating_num')for i inres_scores:

a=i.get_text()

scores.append(a)#获取电影的短评

ol = soup.find('ol', class_='grid_view')for i in ol.find_all('li'):

info= i.find('span', attrs={'class': 'inq'}) #短评

ifinfo:

comments.append(info.get_text())else:

comments.append("无")returnnames,scores,commentsdefget_page(res):

soup= BeautifulSoup(res.text,'html.parser')#获取页数

page_num = soup.find('span',class_ ='next').previous_sibling.previous_sibling.textreturnint(page_num)defmain():

host= 'https://movie.douban.com/top250'res=open_url(host)

pages=get_page(res)#print(pages)

names =[]

scores=[]

comments=[]for i inrange(pages):

url= host + '?start='+ str(25*i)+'&filter='

#print(url)

result =open_url(url)#print(result)

a,b,c =get_movie(result)#print(a,b,c)

names.extend(a)

scores.extend(b)

comments.extend(c)#print(names)

#print(scores)

#print(comments)

wb =Workbook()

filename= 'top250.xlsx'ws1=wb.active

ws1.title= 'TOP250'

for (i, m, o) inzip(names,scores,comments):

col_A= 'A%s' % (names.index(i) + 1)

col_B= 'B%s' % (names.index(i) + 1)

col_C= 'C%s' % (names.index(i) + 1)

ws1[col_A]=i

ws1[col_B]=m

ws1[col_C]=o

wb.save(filename=filename)if __name__ == '__main__':

main()

生成EXCEL文件还有很多种方法，下次分享Pandas生成EXCEL文件的方法~

原文出处：https://www.cnblogs.com/lesliechan/p/11739897.html

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4400196/blog/3249150