1. Python爬虫实战，Python多线程抓取5千多部最新电影下载链接
利用Python多线程爬了5000多部最新电影下载链接，废话不多说~
让我们愉快地开始吧~
Python版本： 3.6.4
相关模块：
requests模块；
re模块；
csv模块；
以及一些Python自带的模块。
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
拿到链接之后，接下来就是继续访问这些链接，然后拿到电影的下载链接
但是这里还是有很多的小细节，例如我们需要拿到电影的总页数，其次这么多的页面，一个线程不知道要跑到什么时候，所以我们首先先拿到总页码，然后用多线程来进行任务的分配
我们首先先拿到总页码，然后用多线程来进行任务的分配
总页数其实我们用re正则来获取
爬取的内容存取到csv，也可以写个函数来存取
开启4个进程来下载链接
您学废了吗？最后祝大家天天进步！！学习Python最重要的就是心态。我们在学习过程中必然会遇到很多难题，可能自己想破脑袋都无法解决。这都是正常的，千万别急着否定自己，怀疑自己。如果大家在刚开始学习中遇到困难，想找一个python学习交流环境，可以加入我们，领取学习资料，一起讨论，会节约很多时间，减少很多遇到的难题。
2. 怎样避开豆瓣对爬虫的封锁，从而抓取豆瓣上电影内容
在互联网中，有网络爬虫的地方，绝对少不了反爬虫的身影。网站反爬虫的拦截前提是要正确区分人类访问用户和网络机器人，当发现可疑目标时，通过限制IP地址等措施阻止你继续访问。爬虫该如何突破反爬虫限制？
一、构建合理的HTTP请求头
HTTP的请求头是在你每次向网络服务器发送请求时，传递的一组属性和配置信息。由于浏览器和Python爬虫发送的请求头不同，有可能被反爬虫检测出来。
二、设置cookie的学问
Cookie是一把双刃剑，有它不行，没它更不行。网站会通过cookie跟踪你的访问过程，如果发现你有爬虫行为会立刻中断你的访问，比如你特别快的填写表单，或者短时间内浏览大量页面。而正确地处理cookie，又可以避免很多采集问题，建议在采集网站过程中，检查一下这些网站生成的cookie，然后想想哪一个是爬虫需要处理的。
三、正常的时间访问路径
合理控制采集速度，是Python爬虫不应该破坏的规则，尽量为每个页面访问时间增加一点儿间隔，可以有效帮助你避免反爬虫。
四、使用http
对于分布式爬虫和已经遭遇反爬虫的人来说，使用http将成为你的首选。Ipidea分布地区广，可满足分布式爬虫使用需要。支持api提取，对Python爬虫来说再适合不过。
3. python爬去电影用什么解释器
python爬取电影用Anaconda解释器。根据查询相关公开信息显示，在Win10系统下用python集成开发环境实现Scrapy框架网络爬取电影解释器用Anaconda，借助网页的结构和属性等特性来解析网页，只需要简单的几条语句，，就可以用来方便的从网页中爬取电影。
4. Python爬虫之《电影天堂》电影详情+下载地址爬取
纪念自学Python以来，自己成功写出的第一个爬虫程序......
5. Python爬虫实战（1）requests爬取豆瓣电影TOP250
爬取时间：2020/11/25
系统环境：Windows 10
所用工具：Jupyter NotebookPython 3.0
涉及的库：requestslxmlpandasmatplotlib
umpy
蛋肥想法： 先将电影名称、原名、评分、评价人数、分类信息从网站上爬取下来。
蛋肥想法： print数据列表后发现电影原名、分类信息等存在不需要的字符，需预先处理；同时因为后续想做一个豆瓣电影TOP250的维度分布图，而同一电影存在多个发行国家、类型（如“法国 美国 / 剧情 动作 犯罪”），为了简（偷）便（懒），这里均取第一个作为记入的数据；最后将数据保存为xlsx。
蛋肥想法： 蛋肥想知道在豆瓣电影TOP250中年份、国家、类型的维度数据，为了练手，使用刚才保存成xlsx的数据，并分别画成雷达图、柱形图、扇形图。