团队-爬取豆瓣电影TOP250-需求分析

团队项目<爬取豆瓣电影TOP250>开发人员之一:张晓亮,性别男,15级软件技术专业学生,喜欢爱书和浏览网页信息.掌握的知识:Java语言开发,熟悉Python,C等开发语言.了解HTML5,CSS3,Javasprict等前端开发知识.可以熟练使用eclipse,Sequel Pro等软件开发工具. 在本次开发中担任:系统分析.对系统功能需求分析.用户体验设计进行归拢.对系统进度的控制,风险评估进有把控和人员的配置等

团队名称:极限定理 项目名称:爬取豆瓣电影Top250 组长:邵文强 成员:张晓亮.潘新宇.邵翰庆.宁培强.李国峰 关于功能:我们所做的是一个能够爬取豆瓣电影网的前250的排名程序,针对电影类别查询,统计,整合. 需求分析阶段:这个只是一个很小的程序,目的是为了帮助一部分懒人,当他们想找一下好看的电影的时候,又不想通过打开网页来一个一个翻,可以通过使用我们所做的一个小的程序很快爬取到前250的电影供参考,而且还有影片介绍等等可以进一步了解影片,可以供参考. 软件设计阶段: 分析设计:需求分析,项

一.爬取网页,获取需要内容 我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示: 我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西.直接进入主题吧! 知道我们需要的内容在哪里了,接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧!获取内容后,再使用一个好用的lxml库来分析网页内容,然后获取我们的内容就可以做下一步操作了.先贴出使用request库和lxml分析的代码 1 def get_page(i): 2 url = 'https://movie.d

1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # scrapy爬取豆瓣电影top250 3 4 import scrapy 5 from douban.items import DoubanItem 6 7 8 class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider): 9 name = "doubanspider" 10 # allowed_domains = ["movie.douban.com/top250"]注意这里的主页限制

对于scrapy我们前面已经介绍了简单的应用,今天我们用一个完整的例子,爬取豆瓣电影TOP250来做一个小的练习,把scrapy阶段做一个总结. 1 环境配置 语言:Python 3.6.1 IDE: Pycharm 浏览器:firefox 爬虫框架:Scrapy 1.5.0 操作系统:Windows 10 家庭中文版 2 爬取前分析 2.1 需要保存的数据 首先确定我们要获取的内容,在items中定义字段,来将非结构化数据生成结构化数据,获取的内容主要包括:排名.电影名称.得分.评论人数.如下

前言: 本次项目是使用scrapy框架,爬取豆瓣电影TOP250的相关信息.其中涉及到代理IP,随机UA代理,最后将得到的数据保存到mongoDB中.本次爬取的内容实则不难.主要是熟悉scrapy相关命令以及理解框架各部分的作用. 1.本次目标 爬取豆瓣电影TOP250的信息,将得到的数据保存到mongoDB中. 2.准备工作 需要安装好scrapy以及mongoDB,安装步骤这里不做赘述.(这里最好是先了解scrapy框架各个部分的基本作用和基础知识,这样方便后面的内容的理解.scrapy文档

豆瓣电影top250url:https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 首先f12进入检查CTRL +shift +c定位到标题 可以看到电影标题在<a>标签下,所以我们只要定位到a标签下就可以了,我们找到<a>标签的最上一级标签<div>标签属性class=item,好了现在我们大概有了思路了,现在让我来写代码吧 第一步:设置请求头headers headers = {'User-Agent': 'Mozil

这几天在学习selenium,顺便用selenium + python写了一个比较简陋的爬虫,现附上源码,有时间再补充补充: 1 from selenium import webdriver 2 from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait 3 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC 4 from selenium.webdriver.c

团队成员: 张晓亮,邵文强,宁培强,潘新宇,邵翰庆,李国峰,张立新 概要设计思路(https://github.com/Wooden-Robot/scrapy-tutorial): 声明item:Items(爬取的主要目标就是从非结构性的数据源提取结构性数据,例如网页. Scrapy spider可以以python的dict来返回提取的数据.虽然dict很方便,并且用起来也熟悉,但是其缺少结构性,容易打错字段的名字或者返回不一致的数据,尤其在具有多个spider的大项目中.为了定义常用的输出数据