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Python 网络爬虫实习报告

Python 网络爬虫实习（报告）

目录

一、

选题背景

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二、

爬虫原理

-2-

三、

爬虫历史和分类

-2-

四、

常用爬虫框架比较

-2-

五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）

-3-

1分析网页.

3-

2爬取数据.

3-

3数据整理、转换.

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4数据保存、展示.

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5技术难点关键点.

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六、总结

-13-

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Python 网络爬虫实习（报告）

选题背景

二、爬虫原理

三、爬虫历史和分类四、常用爬虫框架比较

Scrapy 框架：Scrapy 框架是一套比较成熟的 Python 爬虫框架，是使用

Python 开发的快速、高层次的信息爬取框架，可以高效的爬取 web页面并提取出结构化数据。Scrapy 应用范围很广，爬虫开发、数据挖掘、 数据监测、自动化测试等。

Crawley 框架：Crawley 也是Python 开发出的爬虫框架，该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。

Portia 框架:Portia 框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化 地爬取网

页的爬虫框架。

newspaper 框架：newspaper 框架是一个用来提取新闻、文章以及内容 分析

的Python爬虫框架。

Python-goose框架：Python-goose框架可提取的信息包括：＜1＞文章主体内容;＜2＞文章主要图片；＜3＞文章中嵌入的任heYoutube/Vimeo视频;＜4＞元描述;＜5＞元标签

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Python 网络爬虫实习（报告）

五、数据爬取实战（豆瓣网爬取电影数据）

分析网页

#获取html源代码

def getHtml():data=[]pageNum=1

pageSize=0try:

while(pageSize=125):

#headers={User-Agent:Mozilla/5.0(WindowsNT6.1)AppleWebKit/537.11(KHTML,likeGecko)Chrome/23.0.1271.64Safari/537.11,

#Referer:None#

可以设置抓取网站的

host

注意如果依然不能抓取的话，这里

# }

# opener=urllib.request.build_opener()# opener.addheaders=[headers]

url=/top250?start=+str(pageSize)+filter=+str(pageNum)

# data[html%s%

i]=urllib.request.urlopen(url).read().decode(utf-8)

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data.append(urllib.request.urlopen(url).read().decode(utf-8))

pageSize+=25

pageNum+=1

print(pageSize,pageNum)exceptExceptionase:

raiseereturndata

爬取数据

def getData(html):

title=[] #电影标题

#rating_num=[]#

range_num=[]

评分

#排名

#rating_people_num=[]#

movie_author=[]

评价人数

#导演

data={}

#bs4 解析html

soup=BeautifulSoup(html,html.parser)

forliinsoup.find(ol,attrs 二 {class:grid_view}).find_all(li):title.append(li.find(span,class_=title).text)

#rating_num.append(li.find(div,

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Python 网络爬虫实习（报告）

class_=star).find(span,class_=rating_num).text)

range_num.append(li.find(div,class_=pic).find(em).text)

#spans=li.find(div,class_=star).find_all(span)

#forxinrange(len(sp