一、 python爬虫初探（使用BeautifulSoup爬取豆瓣电影排行榜）

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前言

学习爬虫的第一次实践，在这里记录下
以 https://movie.douban.com/chart 网页数据为例

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1. requests

（1）get()方法

使用requests的get方法像服务器发送请求并得到一个Response对象
	eg：res = requests.get("https://movie.douban.com/chart")  res的类型为：

（2）Response对象四大常用属性

1、response.status_code	查看请求后的状态码
2、response.content		可得到response对象的二进制数据
3、response.text		可得到response对象的字符串数据
4、response.encoding	可转换response对象的编码方式

2.BeautifulSoup初步使用

（1）通过BeautifulSoup来解析文本，格式如：

bs对象 = BeautifulSoup(要解析的文本，解析器)
eg：datas = BeautifulSoup(res_text,'html.parser')

（2）通过BeautifulSoup中提取数据的两大知识点

一、	find()、find_all()方法
	find_all()可以提取出 所有的 符合条件的数据，返回的是一个bs4.element.ResultSet对象
	ResultSet类继承自list ， ResultSet中的一个数据就是一个Tag对象
	用法：	BeautifulSoup对象.find_all(标签，属性)
	
	find()可以提取出 第一条 符合条件的数据，返回的是一个bs4.element.Tag对象，
	find()方法底层就是调用了find_all()方法，然后取第一条数据返回
	用法：	BeautifulSoup对象.find(标签，属性)
	
	eg：movie = datas.find('div', class_='pl2')		（取出第一个数据）
			movie = datas.find_all('div', class_='pl2')	（取出所有数据）



二、	Tag对象
	Tag对象是通过BeautifulSoup对于网页数据提取后得到的，其三个常用的属性和方法对为：
	1、 Tag.find()与Tag,find_all()   用法与上面的find()与find_all()相同（使用Tag.find()方法得到的对象类型还是Tag）
	
	2、Tag.text	可以提取出Tag中的文字
		eg：movie.find('p', class_='pl').text	（可获取到class=pl 的p标签下的文字内容，即去掉所有标签及其属性）
		
	3、Tag['属性名']	可以提取Tag中属性的值
		eg： movie_a['href']  （就可得到a标签中 href属性对应的链接地址）

一、先爬取网页第一个影片信息

爬取内容：

2.代码如下：

初次尝试，所以这里的代码比较繁琐、不够简洁，旨在理清各个环节

import  requests
from bs4 import  BeautifulSoup

# 爬取地址
url = "https://movie.douban.com/chart"

# 访问头，模拟浏览器
header={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.79 Safari/537.36'}

# 得到原始网页数据
res = requests.get(url,headers=header)

# 将Response得到的数据转换为text文本 （转换为'str'类型）
res_text = res.text

# 用html.parser 解析器来解析文本
datas = BeautifulSoup(res_text,'html.parser')

# 查找第一个最小父级标签
#  movie的类型为  Tag类继承自PageElement ，而PageElement继承自Object
movie = datas.find('div', class_='pl2')

# 找到父级标签中的标签信息
movie_a = movie.find('a')

"""
print(movie_a) 可以看到：
	
                        釜山行2：半岛
                        / 釜山行2 / 半岛
	
————————————可以看到以上数据仍然不够纯粹，还要进一步提纯
"""

# text获取标签中的内容，再使用replace方法去掉多余的空格及换行符 （Tag类中的text=property(get_text) 使用property方法来清洗标签）
#  print(name) 得到结果   釜山行2：半岛/釜山行2/半岛
movie_name = movie_a.text.replace(' ', '').replace('\n', '')

# 获取中电影的url地址信息
movie_url = movie_a['href']

# 根据网页信息获取基本信息（上映时间，演员表，时长等等），并清洗数据
movie_info = movie.find('p', class_='pl').text

# 根据网页信息获取电影星级、评价数，并清洗数据
tag1_evaluate = movie.find('div', class_= 'star clearfix')
movie_evaluate = tag1_evaluate.text.replace(' ', '').replace('\n', '')

# 打印影片信息
print(movie_name)
print(movie_url)
print(movie_info)
print(movie_evaluate)

3.最终结果：

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二、爬取所有影片信息

在第一步的基础上进行了优化，把网页中的目标数据全爬下来并保存到本地

（这里就直接上代码了）

1.代码

import  requests
from bs4 import  BeautifulSoup

# 爬取地址
url = "https://movie.douban.com/chart"

# 访问头文件，模拟浏览器
headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.79 Safari/537.36'}

# 得到原始网页数据
res = requests.get(url,headers=headers)

# 用html.parser解析器 来解析文本
datas = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

# 查找所有最小父级标签
#  list_movies的类型为  ResultSet类继承自list  所以list_moves是所有为：
的标签的数据
list_movies = datas.find_all('div',class_='pl2')

lists = []
for movie in list_movies:
    # 获取name，url,info,evaluate
    movie_name = movie.find('a').text.replace(' ','').replace('\n','')
    movie_url = movie.find('a')['href']
    movie_info = movie.find('p',class_='pl').text
    movie_evaluate = movie.find('div',class_='star clearfix').text.replace(' ','').replace('\n','')

    # 将数据放入lists
    lists.append([movie_name,movie_url,movie_info,movie_evaluate])

with open(r'movie.txt','w+',encoding='utf-8') as file:
    for i in lists:
        file.write(str(i)+'\n')

2.查看文件内容

成功爬下想要的数据

总结

整个爬取过程：

获取数据
	 1.通过url发起请求
解析数据
	 2.服务器返回的数据放入一个Response对象中
	 3.将数据转换为字符串
筛选数据
	 4.通过BeautifulSoup把字符串解析为BeautifulSoup对象
	 5.有两种情况：
		（1）使用find()方法得到Tag对象
		（2）使用find_all()方法得到ResultSet对象，实际上就是list/dict

python还是非常有趣并且有用的，就拿爬虫来说，如果用得好，那么在平时的生活工作中就是一大助力；当然它也是一柄双利剑，爬取数据要遵守相应的规则，知道哪些是不能爬的，不然也可能给自己带来麻烦。
其次就是通过这次的记录，让原本对于BeautifulSoup模糊的认识更加清晰。学习知识要知其然，也应该知其所以然，这条路还有很长要走。