python爬虫之豆瓣音乐top250

简介: 回家很久了,实在熬不住,想起来爬点数据玩一玩,之前自己笔记本是win7加ubuntu16.04双系统,本打算在ubuntu里写代码的,可是回到家ubuntu打开一直是紫屏,百度知乎方法用了也没解决,厉害的兄弟可以教下我哦,过年有红包哦!!然后就还是在win7下开始写代码了(电脑太卡,一直不想装Python),今天爬的是豆瓣音乐top250,比较简单,主要是练练手。

回家很久了,实在熬不住,想起来爬点数据玩一玩,之前自己笔记本是win7加ubuntu16.04双系统,本打算在ubuntu里写代码的,可是回到家ubuntu打开一直是紫屏,百度知乎方法用了也没解决,厉害的兄弟可以教下我哦,过年有红包哦!!然后就还是在win7下开始写代码了(电脑太卡,一直不想装Python),今天爬的是豆瓣音乐top250,比较简单,主要是练练手。

代码

import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import pymongo

client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
douban = client['douban']
musictop = douban['musictop']

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'
}
urls = ['https://music.douban.com/top250?start={}'.format(str(i)) for i in range(0,250,25)]

def get_url_music(url):
    wb_data = requests.get(url,headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml')
    music_hrefs = soup.select('a.nbg')
    for music_href in music_hrefs:
        get_music_info(music_href['href'])
        time.sleep(2)

def get_music_info(url):
    wb_data = requests.get(url,headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml')
    names = soup.select('h1 > span')
    authors = soup.select('span.pl > a')
    styles = re.findall('<span class="pl">流派:</span> (.*?)<br />',wb_data.text,re.S)
    times = re.findall('<span class="pl">发行时间:</span> (.*?)<br />',wb_data.text,re.S)
    contents = soup.select('span.short > span')
    if len(names) == 0:
        name = '缺失'
    else:
        name = names[0].get_text()
    if len(authors) == 0:
        author = '佚名'
    else:
        author = authors[0].get_text()
    if len(styles) == 0:
        style = '未知'
    else:
        style = styles[0].split('\n')[0]
    if len(times) == 0:
        time = '未知'
    else:
        time = times[0].split('-')[0]
    if len(contents) == 0:
        content = '无'
    else:
        content = contents[0].get_text()
    info = {
        'name':name,
        'author':author,
        'style':style,
        'time':time,
        'content':content
    }
    musictop.insert_one(info)

for url in urls:
    get_url_music(url)

1加了请求头(本来没加,调试几次突然没数据了,加了请求头开始也没好,后来又好了,可能是网络原因)
2这次是进入信息页爬的数据(上次爬电影没采用这种方法,缺少了部分数据)
3数据的预处理用了很多if函数,厉害的兄弟有什么优化的方法。

相关文章
|
10天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫定义入门知识
Python爬虫是用于自动化抓取互联网数据的程序。其基本概念包括爬虫、请求、响应和解析。常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。工作流程包括发送请求、接收响应、解析数据和存储数据。注意事项包括遵守Robots协议、避免过度请求、处理异常和确保数据合法性。Python爬虫强大而灵活,但使用时需遵守法律法规。
|
11天前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
12天前
|
数据采集 Web App开发 监控
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
|
19天前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
60 6
|
1月前
|
数据采集 缓存 Java
Python vs Java:爬虫任务中的效率比较
Python vs Java:爬虫任务中的效率比较
|
13天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发中的分析与方案制定
Python爬虫开发中的分析与方案制定
|
18天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中,网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库,一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能(如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应)、高级功能(如会话管理和文件上传)以及实际应用场景。通过本文,你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
37 7
|
20天前
|
数据采集 Web App开发 前端开发
Python爬虫进阶:Selenium在动态网页抓取中的实战
【10月更文挑战第26天】动态网页抓取是网络爬虫的难点,因为数据通常通过JavaScript异步加载。Selenium通过模拟浏览器行为,可以加载和执行JavaScript,从而获取动态网页的完整内容。本文通过实战案例,介绍如何使用Selenium在Python中抓取动态网页。首先安装Selenium库和浏览器驱动,然后通过示例代码展示如何抓取英国国家美术馆的图片信息。
43 6
|
17天前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
|
17天前
|
数据采集 存储 XML
Python实现网络爬虫自动化:从基础到实践
本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫,从最基础的请求与解析,到自动化爬取并处理复杂数据。我们将通过实例展示如何抓取网页内容、解析数据、处理图片文件等常用爬虫任务。
107 1