我想爬取豆瓣评分关于肖申克的救赎这部电影

时间: 2023-07-29 14:15:11 浏览: 219
您可以使用 Python 中的网络爬虫库来实现豆瓣电影评分的爬取。以下是一个示例代码,使用 BeautifulSoup 和 requests 库来爬取《肖申克的救赎》的评分: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 豆瓣电影《肖申克的救赎》的链接 url = "https://movie.douban.com/subject/1292052/" # 发送 GET 请求获取网页内容 response = requests.get(url) # 使用 BeautifulSoup 解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 获取电影评分的标签 rating_tag = soup.find("strong", class_="ll rating_num") # 提取评分 rating = rating_tag.text.strip() # 打印评分 print("《肖申克的救赎》的豆瓣评分为:", rating) ``` 请注意,爬取网页数据时需要遵守网站的使用规则,避免对网站造成过大的压力或违反相关法律法规。在实际使用中,请确保合法合规,并尊重网站的爬虫策略。
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我想爬取豆瓣评论关于肖申克的救赎这部电影

要爬取豆瓣电影《肖申克的救赎》的评论,你可以使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库。首先,你需要安装这两个库(如果尚未安装): ``` pip install requests pip install beautifulsoup4 ``` 接下来,你可以使用以下代码来爬取豆瓣评论: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/comments' # 肖申克的救赎的豆瓣评论链接 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } # 设置请求头,模拟浏览器访问 response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') comments = soup.find_all('span', class_='short') # 获取评论内容 for comment in comments: print(comment.text) ``` 上述代码将打印出豆瓣电影《肖申克的救赎》的评论内容。请注意,爬取网站数据需要遵守网站的规则和法律法规。此代码仅供学习和参考使用,请勿滥用。

编写一个Python程序,爬取豆瓣电影"肖申克的救赎"的所有评论。 将爬取的评论数据保存到CSV文件中。

要编写一个Python程序爬取豆瓣电影《肖申克的救赎》的所有评论并将数据保存到CSV文件中,你需要使用一些网络抓取库,如`requests`和`BeautifulSoup`。这里是一个基本的步骤说明: 1. **安装所需库**: 首先确保已经安装了 `requests`, `beautifulsoup4`, 和 `pandas`,如果没有,可以使用下面的命令安装: ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas ``` 2. **获取网页内容**: 使用`requests.get`请求豆瓣电影页面,并解析HTML内容。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://movie.douban.com/subject/1292052/" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ``` 3. **定位评论区域**: 找到评论列表的HTML元素,这通常在一个类似于`.commentlist`或`.comments`的class里。 ```python comments_container = soup.find('div', {'class': 'commentlist'}) ``` 4. **解析评论**: 遍历每个评论,提取关键信息如用户昵称、评分和评论内容。 ```python comment_elements = comments_container.find_all('li', {'class': 'comment-item'}) comments_data = [] for element in comment_elements: username = element.find('span', {'class': 'comment-info'}).text.strip() rating = element.find('span', {'class': 'rating_nums'}).text content = element.find('div', {'class': 'short'}).text.strip() comments_data.append((username, rating, content)) ``` 5. **保存到CSV**: 最后,使用`pandas`将数据保存到CSV文件。 ```python import pandas as pd df_comments = pd.DataFrame(comments_data, columns=['用户名', '评分', '评论']) df_comments.to_csv('肖申克的救赎评论.csv', index=False) ``` 注意:网络抓取需遵守网站的robots.txt协议,尊重版权,不要频繁请求以免对服务器造成压力。实际操作时,可能需要登录豆瓣或其他网站才能访问某些数据,也可能有反爬虫策略,所以结果可能会因具体情况而异。
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