这是一个入门级的Python爬虫，结构易于理解。本文对编写此爬虫的全过程进行了讲述。希望对大家的Python爬虫学习有所帮助。
一、目标
爬取猫眼电影榜单Top100，将数据存入Excel文件中，并利用pyecharts库进行数据可视化得到.html文件和.png文件。
二、内容
主要包括四个阶段：爬取网页全部数据、获取数据并进行处理、数据存储、数据可视化。
1、 爬取网页全部数据
通过requests.get()获得页面数据，使用etree.HTML()将字符串数据转变成_Element对象，并存储在列表中。
使用循环获得全部页面（共10页）的数据。
2、 获取数据并进行处理
使用xpath()方法对_Element对象进行解析，以获得所需要的信息。通过此方法可以获得所有电影的信息：电影名、主演、上映时间、评分（整数部分及小数部分）。
对数据进行进一步的处理：
将主演原始数据中的反义字符’\n’、空格’ '以及“主演：”去除；将上映时间原始数据中的“上映时间：”去除；将评分的整数部分以及小数部分合并。
最后，将处理过的数据存储在列表中。
3、 数据存储
将爬取的数据放入一个Excel文件中，以实现对数据的长期存储。
4、数据可视化
利用pyecharts实现数据可视化。
统计猫眼电影Top100榜单中电影上映月份，生成echarts柱状图，并对图片进行渲染，将生成的文件存储到工程文件目录下。
三、运行结果
运行程序，控制台输出情况：
工程文件夹下生成了“好片月份分布.html”、“好片月份分布.png”以及“猫眼电影榜单Top100.xls”文件：
“猫眼电影榜单Top100.xls”文件内容（部分截图）：
“好片月份分布.html”文件内容（去掉一个不含月份信息的数据，共99部电影分布情况）：
“好片月份分布.png”文件内容：
观察生成的柱状图，可以发现在榜单中的电影竟然没有一部是在2月上映的，9月和12月上映的好片最多。
四、过程
1、爬取网页全部数据实现过程
观察网页地址找出榜单地址变化规律。每页十部电影，共10页。切换页面‘offset=’后的数字发生变化，为[0,10,20,…,90]。因此所有页面的网址为：
board_urls = ['/board/4?offset={0}'.format(i) for i in range(0, 100, 10)]
按F12进入元素审查，选择Network选型卡，找到“4?offset=0”文件。
查看此文件的Headers内容，找到‘User-Agent’和 ‘Cookie’。
请求数据时将由‘User-Agent’和 ‘Cookie’组成的headers一起传入即可模拟浏览器对网站进行访问，并绕过滑块拼图验证。
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36','Cookie': 'mta=222214055.1603977692790.1605667197555.1605667216476.84; uuid_n_v=v1; uuid=A8B9B7F019E911EB9D95490677AB0FF651894580EC0942CDA95D1D5CD9BEE13D; _lxsdk_cuid=175748545b3c8-0d6dc6ca2c5b4d-3c634103-144000-175748545b3c8; _lxsdk=A8B9B7F019E911EB9D95490677AB0FF651894580EC0942CDA95D1D5CD9BEE13D; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=222214055.1603977692790.1605606918555.1605606922430.33; _csrf=e50e37a20022fed414d7d479d61fb627bd72f61c2be692b12edc786fdb91dea2; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1604192299,1605603303,1605612340,1605665922; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1605667216; _lxsdk_s=175d9259dda-76-0bc-84b%7C%7C32'}
使用etree.HTML()将获取的数据转换成_Element对象存入列表中。使用循环，将10页的全部内容都存入此列表中。
# 从网页爬取数据def scraping():board_urls = ['/board/4?offset={0}'.format(i) for i in range(0, 100, 10)]# 'User-Agent'：模拟浏览器访问# 'Cookie'：模拟登录，绕过滑动拼图验证headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36','Cookie': 'mta=222214055.1603977692790.1605667197555.1605667216476.84; uuid_n_v=v1; uuid=A8B9B7F019E911EB9D95490677AB0FF651894580EC0942CDA95D1D5CD9BEE13D; _lxsdk_cuid=175748545b3c8-0d6dc6ca2c5b4d-3c634103-144000-175748545b3c8; _lxsdk=A8B9B7F019E911EB9D95490677AB0FF651894580EC0942CDA95D1D5CD9BEE13D; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=222214055.1603977692790.1605606918555.1605606922430.33; _csrf=e50e37a20022fed414d7d479d61fb627bd72f61c2be692b12edc786fdb91dea2; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1604192299,1605603303,1605612340,1605665922; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1605667216; _lxsdk_s=175d9259dda-76-0bc-84b%7C%7C32'}# 获得全部页面信息存入列表中board_html = []for board_url in board_urls:board_url_data = requests.get(board_url, headers=headers)board_url_html = etree.HTML(board_url_data.content.decode('UTF-8'))if board_url_html == None:print("爬取失败。。。")else:print(board_url + '爬取成功')board_html.append(board_url_html)time.sleep(0.5)return board_html
第一部分到此结束。
2、 获取数据并进行处理实现过程
查看HTML文件，可以看到我们准备爬取的相关信息。
在需要获取的内容上点击右键，即可复制此属性的XPath。
例如：//*[@id=“app”]/div/div/div[1]/dl/dd[1]/div/div/div[1]/p[1]/a
但这只是第一个电影的属性及内容。将‘dd’后的下标删除后即可获得本页所有电影的相同信息。
即：//*[@id=“app”]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[1]/a即可。
同理可以获得电影名称、主演、上映时间以及评分（整数及小数部分）的全部数据。
获取原始数据后，需要对数据进行处理：
将主演原始数据中的反义字符’\n’、空格’ '以及“主演：”去除；
star.append(str(star_org[i]).replace('\n', '').strip()[3:])
将上映时间原始数据中的“上映时间：”去除；
releastime.append(str(releastime_org[i])[5:])
将评分的整数部分以及小数部分合并。
score.append(str(float(integer[i][0]) + float(fraction[i]) * 0.1))
最终获得干净整洁的数据。
# 处理数据def data_processing(board_html):# 解析排名、电影名、主演、上映时间、评分数据index = [i for i in range(1, 101)]name = []star_org = []star = []releastime_org = []releastime = []integer = []fraction = []score = []# 数据预处理for page_html in board_html:name.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[1]/a/@title'))star_org.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[2]/text()'))releastime_org.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[3]/text()'))integer.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[2]/p/i[1]/text()'))fraction.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[2]/p/i[2]/text()'))# 对数据精细处理for i in range(0, 100):# 将star_org中的反义字符'\n'、空格' '以及“主演：”去除star.append(str(star_org[i]).replace('\n', '').strip()[3:])# 将releastime_org中的“上映时间：”去除releastime.append(str(releastime_org[i])[5:])# 将评分的整数部分以及小数部分合并score.append(str(float(integer[i][0]) + float(fraction[i]) * 0.1))# data中存入经过处理的所有数据data = [index, name, star, releastime, score]return data
至此，第二阶段结束。
3、 数据存储实现过程
通过参数传递获取第二阶段取得的数据，使用xlwt库将数据写入Excel文件中。
将数据存入Excel文件的本质就是将数据一个单元格一个单元格的存入表格中。最后将文件保存即可。
# 将爬取到的数据存入Excel文件中import xlwtdef build_excel_file(data):# 创建一个Excel文件f = xlwt.Workbook(encoding='UTF-8')# 创建一个sheetsheet1 = f.add_sheet(u'猫眼电影榜单Top100', cell_overwrite_ok=True)title = ['排名', '电影名称', '主演', '上映时间', '评分']# 写入列名for i in range(len(title)):sheet1.write(0, i, title[i])# 填写数据for i in range(1, 101):for j in range(len(title)):sheet1.write(i, j, data[j][i - 1])f.save('猫眼电影榜单Top100.xls')
第三阶段的数据存储结束。
4、数据可视化实现过程
观察获取到的数据，思考可以进行哪些分析。
我对“榜单中的电影上映时间的月份分布”比较感兴趣，遂将其定为可视化分析目标。
首先，从第二阶段获得的数据中的上映时间获取出月份信息，并统计每个月份的出现次数。由于有电影的上映时间里并没有月份，所以要对获取的数据进行处理，将不含月份信息的数据剔除。
然后使用pyecharts.charts中的Bar生成柱状图。值得注意的是pyecharts的0.5.x版本与1以上版本不兼容，并且有很大的变化。
关于pyecharts更多内容请查看pyecharts项目的Github网页。
采用链式调用方式添加柱状图的数据及配置项，并使用 snapshot-selenium渲染图片，生成.html文件和.png文件，存储在项目文件下。
snapshot-selenium 是 pyecharts + selenium 渲染图片的扩展，使用 selenium 需要配置 browser driver。
# 可视化from pyecharts.charts import Barimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.render import make_snapshotfrom snapshot_selenium import snapshotdef build_bar_chart(data) -> Bar:# 设置行名columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]# 分析上映时间数据num = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]for time in data[3]:# 提取电影上映的月份month = time[5:7]# 若没有月份数据就跳过if month.isdigit():num[int(month) - 1] += 1# 添加柱状图的数据及配置项c = (Bar()# 设置X轴内容.add_xaxis(columns)# 设置Y轴内容.add_yaxis("上映电影数量", num)# 设置主标题以及副标题.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="好片月份分布", subtitle="猫眼电影榜单Top100上映的月份分布情况")))return c
至此，整个项目就都结束了。
五、完整代码
import timeimport requestsfrom lxml import etree# 从网页爬取数据def scraping():board_urls = ['/board/4?offset={0}'.format(i) for i in range(0, 100, 10)]# 'User-Agent'：模拟浏览器访问# 'Cookie'：模拟登录，绕过滑动拼图验证headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36','Cookie': 'mta=222214055.1603977692790.1605667197555.1605667216476.84; uuid_n_v=v1; uuid=A8B9B7F019E911EB9D95490677AB0FF651894580EC0942CDA95D1D5CD9BEE13D; _lxsdk_cuid=175748545b3c8-0d6dc6ca2c5b4d-3c634103-144000-175748545b3c8; _lxsdk=A8B9B7F019E911EB9D95490677AB0FF651894580EC0942CDA95D1D5CD9BEE13D; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; __mta=222214055.1603977692790.1605606918555.1605606922430.33; _csrf=e50e37a20022fed414d7d479d61fb627bd72f61c2be692b12edc786fdb91dea2; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1604192299,1605603303,1605612340,1605665922; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1605667216; _lxsdk_s=175d9259dda-76-0bc-84b%7C%7C32'}# 获得全部页面信息存入列表中board_html = []for board_url in board_urls:board_url_data = requests.get(board_url, headers=headers)board_url_html = etree.HTML(board_url_data.content.decode('UTF-8'))if board_url_html == None:print("爬取失败。。。")else:print(board_url + '爬取成功')board_html.append(board_url_html)time.sleep(0.5)return board_html# 处理数据def data_processing(board_html):# 解析排名、电影名、主演、上映时间、评分数据index = [i for i in range(1, 101)]name = []star_org = []star = []releastime_org = []releastime = []integer = []fraction = []score = []# 数据预处理for page_html in board_html:name.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[1]/a/@title'))star_org.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[2]/text()'))releastime_org.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[3]/text()'))integer.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[2]/p/i[1]/text()'))fraction.extend(page_html.xpath('//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[2]/p/i[2]/text()'))# 对数据精细处理for i in range(0, 100):# 将star_org中的反义字符'\n'、空格' '以及“主演：”去除star.append(str(star_org[i]).replace('\n', '').strip()[3:])# 将releastime_org中的“上映时间：”去除releastime.append(str(releastime_org[i])[5:])# 将评分的整数部分以及小数部分合并score.append(str(float(integer[i][0]) + float(fraction[i]) * 0.1))# data中存入经过处理的所有数据data = [index, name, star, releastime, score]return data# 将爬取到的数据存入Excel文件中import xlwtdef build_excel_file(data):# 创建一个Excel文件f = xlwt.Workbook(encoding='UTF-8')# 创建一个sheetsheet1 = f.add_sheet(u'猫眼电影榜单Top100', cell_overwrite_ok=True)title = ['排名', '电影名称', '主演', '上映时间', '评分']# 写入列名for i in range(len(title)):sheet1.write(0, i, title[i])# 填写数据for i in range(1, 101):for j in range(len(title)):sheet1.write(i, j, data[j][i - 1])f.save('猫眼电影榜单Top100.xls')# 可视化from pyecharts.charts import Barimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.render import make_snapshotfrom snapshot_selenium import snapshotdef build_bar_chart(data) -> Bar:# 设置行名columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]# 分析上映时间数据num = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]for time in data[3]:# 提取电影上映的月份month = time[5:7]# 若没有月份数据就跳过if month.isdigit():num[int(month) - 1] += 1# 添加柱状图的数据及配置项c = (Bar()# 设置X轴内容.add_xaxis(columns)# 设置Y轴内容.add_yaxis("上映电影数量", num)# 设置主标题以及副标题.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="好片月份分布", subtitle="猫眼电影榜单Top100上映的月份分布情况")))return cdef main():print("################程序运行开始################")print("<---------------开始爬取数据--------------->")board_html = scraping()print("<---------------数据爬取完成--------------->")print("<---------------开始处理数据--------------->")data = data_processing(board_html)print("<---------------数据处理完成--------------->")print("<---------------开始存储数据--------------->")print("将爬取数据存入Excel文件：")build_excel_file(data)print("<---------------数据存储完成--------------->")print("<--------------开始可视化数据-------------->")print("生成echarts柱状图(.html && .png)")print("渲染图片中。。。")make_snapshot(snapshot, build_bar_chart(data).render("好片月份分布.html"), "好片月份分布.png")print("<--------------数据可视化完成-------------->")print("################程序运行结束################")if __name__ == '__main__':main()
