手把手教你爬豆瓣Top250的电影
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小编最近沉迷于python无法自拔，毕竟刚刚接触python，所有的一切都是那么的新鲜。在了解了python的基础之后，就对爬虫深深着迷。于是在网上找了各种经验贴和视频，在这里，小编极力推荐在MOOC上北京理工大学嵩天老师的【Python网络爬虫与信息提取】这门课，老师讲得简单，清晰，非常适合有了一定python的同学来进行学习爬虫。
虽然小编目前还没有上完老师的课，只是跟着老师的敲了代码，但是已经蠢蠢欲动想要自己来爬一个网站了。作为一枚新手，当然会选择豆瓣，因为这个网站不仅没有设置反爬，而且源代码简单，容易操作。
首先介绍一下接下来会经常调用的模块，分别是 requests和re。
1. Requests
Requests模块是一个用于网络访问的模块，通过使用它，可以向站点服务器发送网页请求,相关的信息请戳requests中文使用文档：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html.
2. re
正则表达式本身是一种小型的、高度专业化的编程语言，而在python中，通过内嵌集成re模块，程序员们可以直接调用来实现正则匹配。我们可以用来匹配字符串中的python中使用。详情请戳：https://blog.csdn.net/jb19900111/article/details/20641801.
我们爬取的具体思路为：
1. 得到豆瓣Top250所有的网站链接（allurl()）。
2. 从每个网站中获取源代码内容(getHTMLText(url))。
3. 提取网页中符合我们要求的数据信息(getFilmInfo(url))。
4. 将三个函数整合成一个函数(main(filename))。
一、爬取所有的网址（allurl()）
我们观察一下豆瓣电影Top250的网址
第一页：
https://movie.douban.com/top250?start=第一页也可以是：
https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=第二页：
https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=第三页：
https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=通过上面的网站信息我们可以发现，提交的get参数中，只有start=后面的数字会发生变化，而且是有规律地变化，规律为25*（i-1），其中i为当前的页码。
于是我们就可以着手开始写allurl()这个函数了。
def allurl():
html = []
for i in range(10):
url = 'https://movie.douban.com/top250?start='+str(i*25)+'&filter='html.append(url)
return html当然在url赋值时，也可以这样操作：
url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter='%(i*25)
即格式化字符串，它能将字符串中的变量单独在尾部列出，减少犯错的概率，方便调试更改。
由于i的取值范围为（0,10），所以在拼接链接时，只需要（i*25）即可，并将每个链接都加到html这个列表中。最终得到结果为：
二、
从每个网页中获取源代码内容(getHTMLText(url))对于所有的网站，爬取的第一步都是这个。首先通过requests.get()的方法得到关于本次请求的返回包，并放在r这个变量中，r有一个属性变量r.status_code，存储的是本次请求的状态码，如果该值为200，表示访问成功，如果为404或者其他，则表示访问失败。在这里我们就以第一个网页链接为例：
url = 'https://movie.douban.com/top250?start=0&filter='
r = requests.get(url)
print(r.status_code)得到：
这就说明我们可以顺利地访问这个网页，接下来我们就可以得到源代码啦。只需要键入：
print(r.text)得到：
该网站的所有内容都在r.text中。
最后将它编写成一个函数：
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url,timeout = 30)
return r.text
except:
print("获取网页失败")加入try和except是为了运行时的稳定性，如果try部分的代码运行正常，则在执行完毕后不会执行except内的内容，如果出现各种类型的ERROR，则会直接跳转到except下执行代码，而不会因为报错而终止程序的运行。
通过这两个函数getHTMLText()和allurl()我们就可以将所有的网页源代码爬取下来，接下来的一篇文章将介绍我们如何使用re模块处理已经得到的网页源代码。并整理出最终的csv数据文件。
注：此推文中的图片及封面（除操作部分的）均来源于网络！如有雷同，纯属巧合！
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文字编辑：赵宇亮
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