電影網站的數據怎麼爬取

㈠ 做電影網站怎麼採集別的網站的視頻資源

自己做站，一開始沒有數據比較煩。可以考慮採集，比如專業的網站數據採集，數據農場，你去網路搜一下，可以採集任何網站的任何數據。
但是過了一開始的階段，就不要只是採集了。採集為輔，原創為主吧。自己去搜集，或者讓網友上傳，如果100%的都是採集，這樣做不好的。

㈡ Python爬蟲實戰（1）requests爬取豆瓣電影TOP250

爬取時間：2020/11/25
系統環境：Windows 10
所用工具：Jupyter NotebookPython 3.0
涉及的庫：requestslxmlpandasmatplotlib umpy

蛋肥想法： 先將電影名稱、原名、評分、評價人數、分類信息從網站上爬取下來。

蛋肥想法： print數據列表後發現電影原名、分類信息等存在不需要的字元，需預先處理；同時因為後續想做一個豆瓣電影TOP250的維度分布圖，而同一電影存在多個發行國家、類型（如「法國 美國 / 劇情 動作 犯罪」），為了簡（偷）便（懶），這里均取第一個作為記入的數據；最後將數據保存為xlsx。

蛋肥想法： 蛋肥想知道在豆瓣電影TOP250中年份、國家、類型的維度數據，為了練手，使用剛才保存成xlsx的數據，並分別畫成雷達圖、柱形圖、扇形圖。

㈢ 如何抽取網站上的電影

我教你一個方法，是從快播電影網站上下載電影的 比如像CCV5影院這些，影片多，質量好的

快播下載電影步驟：
1 裝好快播以後，到有快播資源的一些網站，比如CCV5影院那些，點播你想下的電影
2等連接上以後暫停，快播會自動接收正個影片的數據
3等全部接收完以後（看電腦右下角快播圖標，打開，網路任務那，下好的影片提示是：接收完成），然後右鍵，找到打開文件所在位置選項，打開那個文件夾，然後COPY出來就行

㈣ 如何使用Excel完成網站上的數據爬取

注意：本章節主要講解數據獲取部分

將網頁中展示的數據爬取到可以編輯的文本工具中從而實現批量操作。在具體的爬取過程中，經常使用的根據有Excel和Python。

該板塊由三個模塊組成：

在爬蟲過程中，最為常用的瀏覽器為谷歌瀏覽器和火狐瀏覽器。

實操步驟：

1.獲取瀏覽器標識
以谷歌瀏覽器為例：
打開瀏覽器輸入目標網站後，右鍵點擊檢查（快捷鍵Ctrl+Shift+I(註：不是L,是I)），在檢查頁面中點擊Network後重新載入頁面，在檢查Network頁面中單擊第一個網頁信息：index.html。在右邊出現的窗口Headers中，將頁面拉至底部可查找到瀏覽器標識UserAgent，復制UserAgent信息即可。

2.設置響應時間（位置用戶瀏覽）
新建Excel並打開，點擊自網站，在彈出的窗口中選擇高級選項，將我們需要爬取的目標網址信息粘貼到Url位置處，同時在響應時間欄中設置1分鍾的響應時間，

3.設置瀏覽器標識
在HTTP請求標頭參數中下拉選擇UserAgent，粘貼瀏覽器的UserAgent信息。

4.將數據載入到Power Query中進行預處理，建立網頁鏈接後，選擇數據Table0，選擇編輯進入Power Query中進行數據預處理。處理完數據後，依照慣例，製作可視化地圖。

㈤ 怎樣用python獲取電影

實驗室這段時間要採集電影的信息，給出了一個很大的數據集，數據集包含了4000多個電影名，需要我寫一個爬蟲來爬取電影名對應的電影信息。

其實在實際運作中，根本就不需要爬蟲，只需要一點簡單的Python基礎就可以了。

前置需求：

Python3語法基礎

HTTP網路基礎

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第一步，確定API的提供方。IMDb是最大的電影資料庫，與其相對的，有一個OMDb的網站提供了API供使用。這家網站的API非常友好，易於使用。

第二步，確定網址的格式。

第三步，了解基本的Requests庫的使用方法。

㈥ 第5課 實例二：爬取電影

1. 選擇一個網站： https://www.douban.com

2. 在進行爬取之前，我們先去看看它的robots協議。

協議網址： https://www.douban.com /robots.txt

3. 進入首頁  https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=  ，打開檢查工具，在Elements里查看這個網頁，是什麼結構。

點擊開發者工具左上角的小箭頭，選中「肖申克的救贖」，這樣就定位了電影名的所在位置，審查元素中顯示<span class="title">：<span>標簽內的文本，class屬性；推薦語和評分也是如此，<span class='inq'>，<span class='rating_num'>；序號：<em class>，<em>標簽內的文本，class屬性；推薦語<span class='inq'>；鏈接是<a>標簽里href的值。最後，它們最小共同父級標簽，是<li>。

4. 我們再換個電影驗證下找的規律是否正確。

5. check後，我們再看一共10頁，每頁的url有什麼相關呢？

第1頁： https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=

第3頁： https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=

第7頁： https://movie.douban.com/top250?start=150&filter=

發現只有start後面是有變化，規律就是第N頁，start=(N-1)*25

6. 基於以上分析，我們有兩種寫爬蟲的思路。

思路一：先爬取最小共同父級標簽 <li>，然後針對每一個父級標簽，提取裡面的序號/電影名/評分/推薦語/鏈接。

思路二：分別提取所有的序號/所有的電影名/所有的評分/所有的推薦語/所有的鏈接，然後再按順序一一對應起來。

import requests# 引用requests庫

from bs4 import BeautifulSoup# 引用BeautifulSoup庫

res_films=requests.get('https://movie.douban.com/')# 獲取數據

bs_films=BeautifulSoup(res_films.text,'html.parser')# 解析數據

fil_title=bs_films.find_all(class_='title')

fil_num=bs_films.find_all(class_="")

list_all=[]# 創建一個空列表，用於存儲信息

for x in range(len(fil_num)):

    list_films=[fil_num[x].text[18:-14],fil_title[x].find('a')['href']]

    list_all.append(list_films)

    print(list_all)