用爬虫爬取网页内容实验

引自免费微信小程序：皆我百晓生

这是一个涉及多个步骤的爬虫实验。我将逐步指导你完成这个实验。由于无法直接进行实际操作，我会以文字描述和提供代码示例来帮助你。以下是实验步骤和相应的代码示例：

1. 导入合适的爬虫模块

首先，我们需要使用Python中的requests模块来发送HTTP请求获取网页内容，使用BeautifulSoup模块来解析HTML页面。此外，还需要使用xlwt模块将数据写入Excel文件。请确保已经安装了这些模块，如果没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install requests beautifulsoup4 xlwt

2. 选取恰当的网页请求方法，并创建请求头信息

豆瓣电影网站可能会对爬虫进行反爬虫策略，因此我们需要模拟浏览器行为。一般来说，我们会使用GET方法请求网页，并设置请求头信息。

import requests
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/版本号（这里填写你的浏览器版本）'
}

3. 选取etree模块解析获取到的源代码字符串

这里我们使用BeautifulSoup来解析HTML页面。

4. 提取电影信息，包括评论者昵称、评论时间、评价内容

我们需要分析豆瓣电影网站的页面结构来定位评论信息。假设我们已经获取了网页内容，接下来是如何提取所需信息。

from bs4 import BeautifulSoup
import re

# 假设response是获取到的网页响应内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comments = soup.find_all('div', class_='comment-item')  # 这里需要根据实际的页面结构来选择正确的选择器

for comment in comments:
    nickname = comment.find('span', class_='user-info a-size').text  # 评论者昵称
    timestamp = comment.find('span', class_='timestamp').text  # 评论时间
    content = comment.find('p', class_='short').text  # 评论内容（可能需要根据实际情况调整）
    # 这里你可以添加代码将昵称、时间和内容存储起来，以便后续写入Excel文件。

5. 将电影评论信息中评论者昵称、评论时间、评价内容写入excel文件。

我们可以使用xlwt模块将数据写入Excel文件。以下是一个简单的示例：

import xlwt
workbook = xlwt.Workbook()  # 创建工作簿对象
worksheet = workbook.add_sheet('Comments')  # 创建工作表对象
row = 0  # 设置初始行号
col = 0  # 设置初始列号（根据实际需要调整）假设上述步骤中提取的数据已经存储在一个列表中，如comments_data。接下来将数据写入Excel文件：for data in comments_data:worksheet.write(row, col, data[昵称列索引]) # 评论者昵称worksheet.write(row + 评论行号增量值, col + 评论时间列索引, data[评论时间列索引]) # 评论时间worksheet.write(row + 评论行号增量值, col + 评论内容列索引, data[评论内容列索引]) # 评论内容 row += 评论行号增量值 # 移动到下一行继续写入数据workbook.save('movie_comments.xls') # 保存文件```请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据实际情况调整列索引和增量值等参数。此外，由于豆瓣网站的结构可能会发生变化，选择器也可能需要相应地调整。此外还需要注意网站的robots协议和反爬虫策略。### 最后需要注意的几点：* 由于网站结构可能会发生变化，选择器也可能需要相应调整。请根据实际情况检查页面结构并使用合适的选择器。* 在爬取网站数据时请遵守网站的robots协议和相关法律法规，尊重网站的数据和服务。* 由于反爬虫策略的存在，可能需要设置更多的请求头信息或使用其他技术来绕过反爬虫机制。希望这些步骤和代码示例能帮助你完成实验。如果有任何进一步的问题或需要进一步的帮助，请随时提问。