python爬虫豆瓣电影前250数据采集与预处理
时间: 2025-05-06 17:38:35 浏览: 24
在Python中,爬取豆瓣电影Top250的数据并进行预处理通常涉及以下几个步骤:
1. **安装必要的库**:首先需要安装`requests`库用于发送HTTP请求,`BeautifulSoup`或`lxml`库用于解析HTML内容,以及可能用到的`pandas`库用于数据处理。
2. **获取网页源码**:使用`requests.get('https://movie.douban.com/top250')`这样的URL向豆瓣电影Top250页面发送GET请求,并保存响应的HTML内容。
3. **解析HTML**:使用BeautifulSoup解析HTML文档,找到包含电影信息的部分,如电影名、评分、导演等。这通常涉及到查找特定的CSS或XPath选择器。
4. **提取数据**:遍历解析后的DOM结构,将每部电影的信息存储在一个列表或字典中,例如每个元素可以是一个字典,键对应电影属性,值则是对应的文本。
```python
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
response = requests.get("https://movie.douban.com/top250")
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
movies = soup.find_all('div', class_='hd')
data = []
for movie in movies:
title = movie.find('span', class_='title').text
rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
# 提取更多细节...
data.append({'title': title, 'rating': rating})
```
5. **数据清洗**:对提取的数据进行预处理,比如删除不必要的字符、统一格式、填充缺失值,可能还需要转换数字评级为浮点数以便后续分析。
6. **保存数据**:最后将数据存储为CSV、JSON或其他适合进一步分析的格式,可以使用pandas的`to_csv()`或`to_json()`函数。
```python
import pandas as pd
df_movies = pd.DataFrame(data)
df_movies.to_csv('douban_top250.csv', index=False)
```
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