人间马戏团1. 项目概述：爬取豆瓣电影Top250榜单
最近在整理电影观看清单时，发现豆瓣Top250榜单是个很好的参考。但每次都要打开网页查看不太方便，于是决定用Python写个爬虫把数据抓取下来。这个项目看似简单，但涉及网页解析、反爬应对、数据存储等多个技术点，是个不错的Python实战案例。
豆瓣Top250页面包含了电影排名、名称、评分、评价人数等关键信息，我们需要把这些数据完整抓取并结构化存储。本文将详细介绍从页面分析到数据存储的完整流程，包括使用Requests获取页面、BeautifulSoup解析HTML、应对反爬机制、数据清洗和存储等关键环节。
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2. 技术选型与准备工作
2.1 工具选择
对于这个项目，我们主要需要以下几个Python库：
- Requests：用于发送HTTP请求获取网页内容
- BeautifulSoup：用于解析HTML页面
- Pandas：用于数据清洗和存储
- Time：用于控制请求频率
选择这些库的原因是：
- Requests比urllib更简单易用
- BeautifulSoup的HTML解析功能强大且灵活
- Pandas可以方便地将数据转为DataFrame并导出为CSV
安装命令：
bash复制pip install requests beautifulsoup4 pandas
2.2 页面分析
首先我们需要分析豆瓣Top250页面的结构：
- 页面URL：https://movie.douban.com/top250
- 分页机制：每页显示25部电影，共10页
- 数据位置：每部电影信息都在class为"item"的div中
- 包含信息：排名、电影名、评分、评价人数、短评等
通过浏览器开发者工具可以查看具体HTML结构，这对后续编写解析代码很有帮助。
3. 核心代码实现
3.1 获取单页数据
首先实现获取单页数据的函数：
python复制import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def get_one_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windo