爬虫入门：python爬取豆瓣影评及影片信息：影片评分、评论时间、用户ID、评论内容
思路分析元素定位完整代码
豆瓣网作为比较官方的电影评价网站，有很多对新上映影片的评价，不多说，直接进入正题。
思路分析
爬取的目标网站为豆瓣网，链接: https://movie.douban.com/chart。可以看到最新上映的电影的相关信息，但是含有电影评论的网址是一个二级链接，需要点击电影进入详细信息才可以查看，所以第一步需要获得影片的链接。观察后可以看到链接如下：
使用BeautifulSoup和正则表达式re库可以解析这个网站所在的class以及确定具体链接所在的位置，具体方式如下：
bs = BeautifulSoup(html.text,'html.parser')movie_list = bs.find_all(class_='item')#定位链接元素links = re.compile('class="nbg" href="(.*?)" title=')links = re.findall(links,str(movie_list))可以在控制台看到是否查询成功，得到的结果如下：
['https://movie.douban.com/subject/35118954/', 'https://movie.douban.com/subject/35414623/', 'https://movie.douban.com/subject/35230876/', 'https://movie.douban.com/subject/34477861/', 'https://movie.douban.com/subject/35507172/', 'https://movie.douban.com/subject/35700395/', 'https://movie.douban.com/subject/30362175/', 'https://movie.douban.com/subject/35240235/', 'https://movie.douban.com/subject/35073886/', 'https://movie.douban.com/subject/35056243/']在这里插入代码片拿到这些链接之后，在分别请求这些链接，分析页面，就可以拿到最后所需要的数据。
for item in links:#TODO 解析页面 定位元素...pass元素定位
分析页面 得到各个所需的信息所在位置 综合使用re和BeautifulSoup定位即可 以用户ID为例：（因为这里有短评和长评两种，所以分开查询）
#用户名称 user = comment.find_all(class_ = 'comment-info') user = re.findall('href.*?/">(.*?)</a>',str(user)) subscriber = re.findall('class="name".*?href.*?/">(.*?)</a>',str(long_comment)) #print(subscriber) 打印用户名称信息 #['CydenyLau', '斯宾诺莎画板', 'Zion', '莫选好片', '小小X', '今夜', 'Maggie_in_LA', 'Gary', '辉兔的爱与生活', '职业影迷']这里有一个小tips：查找元素的时候要由大到小查询，先查询大的包含的元素，在慢慢锁定自己需要的内容、有用的信息。理论上来说是可以直接用re精确定位到自己所需要的元素 但是这样定位的精度低、错误率高，不建议使用。
完整代码
完整代码如下，复制就可以直接使用，最后使用Dataframe存储数据，也可以保存到本地：
import requestsimport refrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = 'https://movie.douban.com/chart'#headers是将爬虫脚本伪装为浏览器请求 如果没有浏览器headers 请求结果是空的 所以一定要加headersheaders = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36'}html = requests.get( url , headers = headers)bs = BeautifulSoup(html.text,'html.parser')movie_list = bs.find_all(class_='item')#定位链接元素links = re.compile('class="nbg" href="(.*?)" title=')links = re.findall(links,str(movie_list))#为代码整洁 减少冗余代码 def collection_data(pakeage = None ,data = None): for item in data: item.replace(" " ,'') pakeage.append(item) return pakeage#声明容器movies_title,release_date,movies_rate,comment_user,movie_comment,comment_postline= [],[],[],[],[],[]#通过链接找到新的页面for item in links[:1]: page = requests.get(item,headers=headers) page = BeautifulSoup(page.text,'html.parser') #标题 title = page.find_all(id = 'content' ) set_title = re.compile('property="v:itemreviewed">(.*?)</span>') title = re.findall(set_title,str(title)) #年份 year = page.find_all(class_ = 'year') year = re.findall(">(.*?)</span>",str(year)) #评分 rate = page.find_all(class_ = 'll rating_num') rate = re.findall('"v:average">(.*?)</strong>',str(rate)) #短评信息 comment = page.find_all(class_="comment") comment = BeautifulSoup(str(comment),'html.parser') #发表时间 postline = comment.find_all(class_= 'comment-time') postline = re.findall('title="(.*?)"',str(postline)) #评论内容 short_commentary = comment.find_all(class_ = 'comment-content') short_commentary = re.findall('"short">(.*?)</span>',str(short_commentary)) #用户名称 user = comment.find_all(class_ = 'comment-info') user = re.findall('href.*?/">(.*?)</a>',str(user)) #正常影评 long_comment = page.find_all(class_ = 'main review-item' ) #用户 subscriber = re.findall('class="name".*?href.*?/">(.*?)</a>',str(long_comment)) #评论发表时间 long_comment = BeautifulSoup(str(long_comment),'html.parser') set_time = re.compile('main-meta".*?">(.*?)</span>') posttime = re.findall(set_time,str(long_comment)) # commentary = long_comment.find_all(class_ = 'short-content' ) set_comment = re.compile('"short-content">(.*?)\(<a.*?</a>',re.S) commentary = re.findall(set_comment,str(commentary)) comment_user = collection_data(comment_user,user) comment_user = collection_data(comment_user,subscriber) movie_comment = collection_data(movie_comment,short_commentary) movie_comment = collection_data(movie_comment,commentary) comment_postline = collection_data(comment_postline,postline) comment_postline = collection_data(comment_postline,posttime) for i in range(len(comment_postline)): movies_title = collection_data(movies_title,title) release_date = collection_data(release_date,year) movies_rate = collection_data(movies_rate,rate)dataframe = pd.DataFrame({ "title":movies_title, "release_date":release_date, "rate":movies_rate, "user":comment_user, "comment":movie_comment, "postline":comment_postline})#保存信息到本地#dataframe.tocsv("本地路径",encoding = 'gbk')如果对本文有任何疑问 欢迎讨论交流！点个赞再走哦！