1. 爬虫和代理IP的关系

爬虫是指通过编写程序自动获取互联网上的信息的技术。爬虫可以模拟人的行为，在网页上浏览、点击、输入数据等，从而获取网页上的各种信息，如文本、图片、视频等。爬虫可以用于各种目的，如搜索引擎的索引、数据分析、信息监测等。

代理IP是指通过中间服务器转发网络请求的技术。在爬虫中，使用代理IP可以隐藏真实的访问源，防止被目标网站封禁或限制访问。代理IP可以分为正向代理和反向代理。正向代理是由客户端主动使用代理服务器来访问目标网站，而反向代理是目标网站使用代理服务器来处理客户端的请求。

图片.png

2. 使用代理IP的好处

使用代理IP可以带来以下好处：

隐藏真实的访问源，保护个人或机构的隐私和安全。
绕过目标网站的访问限制，如IP封禁、地区限制等。
分散访问压力，提高爬取效率和稳定性。
收集不同地区或代理服务器上的数据，用于数据分析和对比。

然而，使用代理IP也存在一些挑战和注意事项：

代理IP的质量参差不齐，有些代理服务器可能不稳定、速度慢或存在安全风险。
一些目标网站会检测和封禁常用的代理IP，需要不断更换和验证代理IP的可用性。
使用代理IP可能增加网络请求的延迟和复杂性，需要合理配置和调整爬虫程序。
使用代理IP需要遵守相关法律法规和目标网站的使用规则，不得进行非法活动或滥用代理IP服务。

博主这里使用的亮数据家的动态代理IP，IP质量很高个人感觉还不错，公司用户可以免费使用：点击试用

图片.png

3. 爬取目标

这次爬虫实战的目标是某瓣电影Top250排行榜，爬取的字段：排名、电影名、评分、评价人数、制片国家、电影类型、上映时间、主演、影片链接

图片.png

预期效果写入Excel：
图片.png

4. 准备工作

Python：3.10

编辑器：PyCharm

第三方模块，自行安装：

pip install requests # 网页数据爬取
pip install pandas # 数据处理
pip install xlwt # 写入Excel
pip install lxml # 提取网页数据

5. 爬虫实现

5.1 获取代理IP

1、打开亮数据的官网，点击立刻使用：点击试用

图片.png

2、输入账号密码注册账号：

图片.png

3、注册后以后点击查看代理IP产品：

图片.png

4、选择适合自己ide产品，如果你使用公司邮件注册，可以找客服开通免费试用：

图片.png

5、获取代理IP后通过proxies参数添加代理发送请求，案例代码：

proxies = {
  "http": "http://IP地址:端口号",   # http型
  "https": "https://IP地址:端口号"   # https型
}
response = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies)

5.2 导入模块

import re # 正则，用于提取字符串
import pandas as pd # pandas，用于写入Excel文件
import requests  # python基础爬虫库
from lxml import etree  # 可以将网页转换为Elements对象
import time  # 防止爬取过快可以睡眠一秒

5.3 设置翻页

首先我们来分析一下网站的翻页，一共有10页：

图片.png

第一页主页为：

https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=

第二页：

https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=

第三页：

https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=

可以看出每页只有start=后面的参数每次上涨25，所以用循环来构造10页网页链接：

def main():
    data_list = [] # 空列表用于存储每页获取到的数据
    for i in range(10):
        url = 'https://movie.douban.com/top250?start='+str(i*25)+'&filter='

5.4 发送请求

这里我们创建一个get_html_str(url)函数传入网页url链接，通过添加请求头和代理IP发送请求获取网页源码（注意：这里代理IP这里需要看5.1 获取代理IP自己去获取，博主的已过期）：

def get_html_str(url):
    """发送请求，获取响应"""
    # 请求头模拟浏览器
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}

    # 添加代理IP（这里代理IP这里需要看`5.1 获取代理IP`自己去获取，博主的已过期）
    proxies = {
        "http": "http://183.134.17.12:9181",
    }
    # 添加请求头和代理IP发送请求
    response = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies)
    # 获取网页源码
    html_str = response.content.decode()
    # 返回网页源码
    return html_str

5.5 提取数据

当我们拿到网页源码后，创建一个get_data(html_str,data_list)函数传入html_str也就是网页源码、data_list用于存储数据，就可以使用xpath开始解析数据了

1、分析网页结构，可以看到每一个电影都在ol标签下的li标签下：

图片.png

2、然后我们看li标签的数据是否完整，可以看到我们需要的字段都有：

图片.png

3、接下来开始写解析代码：

def get_data(html_str, data_list):
    """提取数据写入列表"""
    # 将html字符串转换为etree对象方便后面使用xpath进行解析
    html_data = etree.HTML(html_str)
    # 利用xpath取到所有的li标签
    li_list = html_data.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")
    # 打印一下li标签个数看是否和一页的电影个数对得上
    print(len(li_list))  # 输出25，没有问题
    # 遍历li_list列表取到某一个电影的对象
    for li in li_list:
        # 用xpath获取每一个字段信息
        # 排名
        ranking = li.xpath(".//div[@class='pic']/em/text()")[0]
        # 电影名
        title = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/span[1]/text()")[0]
        # 评分
        score = li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")[0]
        # 评价人数
        evaluators_number = li.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")[0]
        evaluators_number = evaluators_number.replace('人评价', '')  # 将'人评价'替换为替换为空，更美观
        # 导演、主演
        str1 = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]//text()")[0]
        # 利用正则提取导演名
        try:
            director = re.findall("导演: (.*?)主演", str1)[0]
            director = re.sub('\xa0', '', director)
        except:
            director = None
        # 利用正则提取主演
        try:
            performer = re.findall("主演: (.*)", str1)[0]
            performer = re.sub('\xa0', '', performer)
        except:
            performer = None
        # 上映时间、制片国家、电影类型都在这里标签下
        str2 = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]//text()")[1]
        #
        try:
            # 通过斜杠进行分割
            str2_list = str2.split(' / ')
            # 年份
            year = re.sub('[\n ]', '', str2_list[0])
            # 制片国家
            country = str2_list[1]
            # 影片类型
            type = re.sub('[\n ]', '', str2_list[2])
        except:
            year = None
            country = None
            type = None
        url = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/@href")[0]
        print({'排名': ranking, '电影名': title, '评分': score, '评价人数': evaluators_number, '导演': director,
               '主演': performer, '年份': year, '制片国家': country, '影片类型': type, '影片主页链接': url})
        data_list.append(
            {'排名': ranking, '电影名': title, '评分': score, '评价人数': evaluators_number, '导演': director,
             '主演': performer, '年份': year, '制片国家': country, '影片类型': type, '影片主页链接': url})

运行结果：

图片.png

5.6 保存数据

当我们提取完数据以后就可以写入用pandas写入Excel表格中，创建into_excel(data_list)函数，将存储数据的data_list列表作为参数传入，然后用pandas的to_excel函数写入excel表格：

def into_excel(data_list):
    # 创建DataFrame对象
    df = pd.DataFrame(data_list)
    # 写入excel文件
    df.to_excel('电影Top250排行.xlsx')

5.7 调用主函数

第一步设置翻页，然后获取网页源码，接着提取数据，限制爬取的速度，最后写入Excel文件

def main():
    data_list = []  # 空列表用于存储每页获取到的数据
    # 1. 设置翻页
    for i in range(10):
        url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(i * 25) + '&filter='
        # 2. 获取网页源码
        html_str = get_html_str(url)
        # 3. 提取数据
        get_data(html_str, data_list)
        # 4. 限制爬取的速度
        time.sleep(5)
    # 5. 写入excel
    into_excel(data_list)

5.8 完整源码

这里附上完整源码（注意：get_html_str(url)函数中的代理IP这里需要看5.1 获取代理IP自己去获取，博主的已过期），然后直接运行程序即可：

import re # 正则，用于提取字符串
import pandas as pd # pandas，用于写入Excel文件
import requests  # python基础爬虫库
from lxml import etree  # 可以将网页转换为Elements对象
import time  # 防止爬取过快可以睡眠一秒


def get_html_str(url):
    """发送请求，获取响应"""
    # 请求头模拟浏览器
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}

    # 添加代理IP（这里代理IP这里需要看`5.1 获取代理IP`自己去获取，博主的已过期）
    proxies = {
        "http": "http://183.134.17.12:9181",
    }
    # 添加请求头和代理IP发送请求
    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)  #
    # 获取网页源码
    html_str = response.content.decode()
    # 返回网页源码
    return html_str


def get_data(html_str, data_list):
    """提取数据写入列表"""
    # 将html字符串转换为etree对象方便后面使用xpath进行解析
    html_data = etree.HTML(html_str)
    # 利用xpath取到所有的li标签
    li_list = html_data.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")
    # 打印一下li标签个数看是否和一页的电影个数对得上
    print(len(li_list))  # 输出25，没有问题
    # 遍历li_list列表取到某一个电影的对象
    for li in li_list:
        # 用xpath获取每一个字段信息
        # 排名
        ranking = li.xpath(".//div[@class='pic']/em/text()")[0]
        # 电影名
        title = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/span[1]/text()")[0]
        # 评分
        score = li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")[0]
        # 评价人数
        evaluators_number = li.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")[0]
        evaluators_number = evaluators_number.replace('人评价', '')  # 将'人评价'替换为替换为空，更美观
        # 导演、主演
        str1 = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]//text()")[0]
        # 利用正则提取导演名
        try:
            director = re.findall("导演: (.*?)主演", str1)[0]
            director = re.sub('\xa0', '', director)
        except:
            director = None
        # 利用正则提取主演
        try:
            performer = re.findall("主演: (.*)", str1)[0]
            performer = re.sub('\xa0', '', performer)
        except:
            performer = None
        # 上映时间、制片国家、电影类型都在这里标签下
        str2 = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]//text()")[1]
        #
        try:
            # 通过斜杠进行分割
            str2_list = str2.split(' / ')
            # 年份
            year = re.sub('[\n ]', '', str2_list[0])
            # 制片国家
            country = str2_list[1]
            # 影片类型
            type = re.sub('[\n ]', '', str2_list[2])
        except:
            year = None
            country = None
            type = None
        url = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/@href")[0]
        print({'排名': ranking, '电影名': title, '评分': score, '评价人数': evaluators_number, '导演': director,
               '主演': performer, '年份': year, '制片国家': country, '影片类型': type, '影片主页链接': url})
        data_list.append(
            {'排名': ranking, '电影名': title, '评分': score, '评价人数': evaluators_number, '导演': director,
             '主演': performer, '年份': year, '制片国家': country, '影片类型': type, '影片主页链接': url})


def into_excel(data_list):
    # 创建DataFrame对象
    df = pd.DataFrame(data_list)
    # 写入excel文件
    df.to_excel('电影Top250排行.xlsx')


def main():
    data_list = []  # 空列表用于存储每页获取到的数据
    # 1. 设置翻页
    for i in range(10):
        url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(i * 25) + '&filter='
        # 2. 获取网页源码
        html_str = get_html_str(url)
        # 3. 提取数据
        get_data(html_str, data_list)
        # 4. 限制爬取的速度
        time.sleep(5)
    # 5. 写入excel
    into_excel(data_list)


if __name__ == "__main__":
    main()

程序运行完毕后生成excel文件：

图片.png

6. 获取免费定制数据

上面我们讲了如何利用Python爬虫获取数据，博主估摸着还是有很多小伙伴不知道怎么写爬虫代码，博主使用亮数据代理IP时偶然发现竟然还有免费的数据集可以下载，不会爬虫和想偷懒的小伙伴可以省事了：

1、进入亮数据官网，点击网络数据，然后点击获取获取免费样本：点击免费领取
图片.png

2、输入好个人信息和需要的数据集名称后，点击提交：

图片.png

3、然后等着客服免费送数据集就可以啦，欧耶：

图片.png

Python爬虫实战：利用代理IP爬取某瓣电影排行榜并写入Excel（附上完整源码）

1. 爬虫和代理IP的关系

2. 使用代理IP的好处

3. 爬取目标

4. 准备工作

5. 爬虫实现

5.1 获取代理IP

5.2 导入模块

5.3 设置翻页

5.4 发送请求

5.5 提取数据

5.6 保存数据

5.7 调用主函数

5.8 完整源码

6. 获取免费定制数据

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Python爬虫实战：利用代理IP爬取某瓣电影排行榜并写入Excel（附上完整源码）

1. 爬虫和代理IP的关系

2. 使用代理IP的好处

3. 爬取目标

4. 准备工作

5. 爬虫实现

5.1 获取代理IP

5.2 导入模块

5.3 设置翻页

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5.7 调用主函数

5.8 完整源码

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