这篇文章主要介绍Python爬虫中爬取猫眼电影排行的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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我们利用requests库和正则表达式来抓取猫眼电影TOP100的相关内容。requests比urllib使用更加方便，而且目前我们还没有系统学习HTML解析库，所以这里就选用正则表达式来作为解析工具。

1. 本节目标

本节中，我们要提取出猫眼电影TOP100的电影名称、时间、评分、图片等信息，提取的站点URL为http://maoyan.com/board/4，提取的结果会以文件形式保存下来。

2. 准备工作

在本节开始之前，请确保已经正确安装好了requests库。如果没有安装，可以参考第1章的安装说明。

3. 抓取分析

我们需要抓取的目标站点为http://maoyan.com/board/4，打开之后便可以查看到榜单信息，如图3-11所示。

排名第一的电影是霸王别姬，页面中显示的有效信息有影片名称、主演、上映时间、上映地区、评分、图片等信息。

将网页滚动到最下方，可以发现有分页的列表，直接点击第2页，观察页面的URL和内容发生了怎样的变化，如图3-12所示。

可以发现页面的URL变成http://maoyan.com/board/4?offset=10，比之前的URL多了一个参数，那就是offset=10，而目前显示的结果是排行11~20名的电影，初步推断这是一个偏移量的参数。再点击下一页，发现页面的URL变成了http://maoyan.com/board/4?offset=20，参数offset变成了20，而显示的结果是排行21~30的电影。

由此可以总结出规律，offset代表偏移量值，如果偏移量为n，则显示的电影序号就是n+1到n+10，每页显示10个。所以，如果想获取TOP100电影，只需要分开请求10次，而10次的offset参数分别设置为0、10、20、…90即可，这样获取不同的页面之后，再用正则表达式提取出相关信息，就可以得到TOP100的所有电影信息了。

4. 抓取首页

接下来用代码实现这个过程。首先抓取第一页的内容。我们实现了get_one_page()方法，并给它传入url参数。然后将抓取的页面结果返回，再通过main()方法调用。初步代码实现如下：

import requests
def get_one_page(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
def main():
    url = 'http://maoyan.com/board/4'
    html = get_one_page(url)
    print(html)
main()

这样运行之后，就可以成功获取首页的源代码了。获取源代码后，就需要解析页面，提取出我们想要的信息。

5. 正则提取

接下来，回到网页看一下页面的真实源码。在开发者模式下的Network监听组件中查看源代码，如图3-13所示。

注意，这里不要在Elements选项卡中直接查看源码，因为那里的源码可能经过JavaScript操作而与原始请求不同，而是需要从Network选项卡部分查看原始请求得到的源码。

查看其中一个条目的源代码，如图3-14所示。

可以看到，一部电影信息对应的源代码是一个dd节点，我们用正则表达式来提取这里面的一些电影信息。首先，需要提取它的排名信息。而它的排名信息是在class为board-index的i节点内，这里利用非贪婪匹配来提取i节点内的信息，正则表达式写为：

.*?board-index.*?>(.*?)

随后需要提取电影的图片。可以看到，后面有a节点，其内部有两个img节点。经过检查后发现，第二个img节点的data-src属性是图片的链接。这里提取第二个img节点的data-src属性，正则表达式可以改写如下：

.*?board-index.*?>(.*?).*?data-src="(.*?)"

再往后，需要提取电影的名称，它在后面的p节点内，class为name。所以，可以用name做一个标志位，然后进一步提取到其内a节点的正文内容，此时正则表达式改写如下：

.*?board-index.*?>(.*?).*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)

再提取主演、发布时间、评分等内容时，都是同样的原理。最后，正则表达式写为：

.*?board-index.*?>(.*?).*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?).*?star.*?>(.*?)
.*?releasetime.*?>
(.*?)
.*?integer.*?>(.*?).*?fraction.*?>(.*?).*?

这样一个正则表达式可以匹配一个电影的结果，里面匹配了7个信息。接下来，通过调用findall()方法提取出所有的内容。

接下来，我们再定义解析页面的方法parse_one_page()，主要是通过正则表达式来从结果中提取出我们想要的内容，实现代码如下：

def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile(
        '
.*?board-index.*?>(.*?).*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?).*?star.*?>(.*?)
.
        *?releasetime.*?>(.*?)
.*?integer.*?>(.*?).*?fraction.*?>(.*?).*?
',re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    print(items)

这样就可以成功地将一页的10个电影信息都提取出来，这是一个列表形式，输出结果如下：

[('1', 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c', '霸王别姬', '\n
主演：张国荣,张丰毅,巩俐\n
', '上映时间：1993-01-01(中国香港)', '9.', '6'),
('2', 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', '肖申克的救赎', '\n
主演：蒂姆·罗宾斯,摩根·弗里曼,鲍勃·冈顿\n
', '上映时间：1994-10-14(美国)', '9.', '5'),
('3', 'http://p0.meituan.net/movie/fc9d78dd2ce84d20e53b6d1ae2eea4fb1515304.jpg@160w_220h_1e_1c', '这个杀手不太冷', '\n
主演：让·雷诺,加里·奥德曼,娜塔莉·波特曼\n
', '上映时间：1994-09-14(法国)', '9.', '5'), 
('4', 'http://p0.meituan.net/movie/23/6009725.jpg@160w_220h_1e_1c', '罗马假日', '\n
主演：格利高利·派克,奥黛丽·赫本,埃迪·艾伯特\n
', '上映时间：1953-09-02(美国)', '9.', '1'), 
('5', 'http://p0.meituan.net/movie/53/1541925.jpg@160w_220h_1e_1c', '阿甘正传', '\n
主演：汤姆·汉克斯,罗宾·怀特,加里·西尼斯\n
', '上映时间：1994-07-06(美国)', '9.', '4'), 
('6', 'http://p0.meituan.net/movie/11/324629.jpg@160w_220h_1e_1c', '泰坦尼克号', '\n
主演：莱昂纳多·迪卡普里奥,凯特·温丝莱特,比利·赞恩\n
', '上映时间：1998-04-03', '9.', '5'), 
('7', 'http://p0.meituan.net/movie/99/678407.jpg@160w_220h_1e_1c', '龙猫', '\n
主演：日高法子,坂本千夏,糸井重里\n
', '上映时间：1988-04-16(日本)', '9.', '2'), 
('8', 'http://p0.meituan.net/movie/92/8212889.jpg@160w_220h_1e_1c', '教父', '\n
主演：马龙·白兰度,阿尔·帕西诺,詹姆斯·凯恩\n
', '上映时间：1972-03-24(美国)', '9.', '3'), 
('9', 'http://p0.meituan.net/movie/62/109878.jpg@160w_220h_1e_1c', '唐伯虎点秋香', '\n
主演：周星驰,巩俐,郑佩佩\n
', '上映时间：1993-07-01(中国香港)', '9.', '2'), 
('10', 'http://p0.meituan.net/movie/9bf7d7b81001a9cf8adbac5a7cf7d766132425.jpg@160w_220h_1e_1c', '千与千寻', '\n
主演：柊瑠美,入野自由,夏木真理\n
', '上映时间：2001-07-20(日本)', '9.', '3')]

但这样还不够，数据比较杂乱，我们再将匹配结果处理一下，遍历提取结果并生成字典，此时方法改写如下：

def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile(
        '
.*?board-index.*?>(.*?).*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?).*?star.*?>(.*?)

        .*?releasetime.*?>(.*?)
.*?integer.*?>(.*?).*?fraction.*?>(.*?).*?
',re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    for item in items:
        yield {
            'index': item[0],
            'image': item[1],
            'title': item[2].strip(),
            'actor': item[3].strip()[3:] if len(item[3]) > 3 else '',
            'time': item[4].strip()[5:] if len(item[4]) > 5 else '',
            'score': item[5].strip() + item[6].strip()
        }

这样就可以成功提取出电影的排名、图片、标题、演员、时间、评分等内容了，并把它赋值为一个个的字典，形成结构化数据。运行结果如下：

{'image': 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'张国荣,张丰毅,巩俐', 'score': '9.6', 'index': '1', 'title': '霸王别姬', 'time': '1993-01-01(中国香港)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'蒂姆·罗宾斯,摩根·弗里曼,鲍勃·冈顿', 'score': '9.5', 'index': '2', 'title': 
'肖申克的救赎', 'time': '1994-10-14(美国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/fc9d78dd2ce84d20e53b6d1ae2eea4fb1515304.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'让·雷诺,加里·奥德曼,娜塔莉·波特曼', 'score': '9.5', 'index': '3', 'title': '这个杀手不太冷', 'time': 
'1994-09-14(法国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/23/6009725.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'格利高利·派克,奥黛丽·赫本,埃迪·艾伯特', 'score': '9.1', 'index': '4', 'title': '罗马假日', 'time': 
'1953-09-02(美国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/53/1541925.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'汤姆·汉克斯,罗宾·怀特,加里·西尼斯', 'score': '9.4', 'index': '5', 'title': '阿甘正传', 'time': 
'1994-07-06(美国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/11/324629.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'莱昂纳多·迪卡普里奥,凯特·温丝莱特,比利·赞恩', 'score': '9.5', 'index': '6', 'title': '泰坦尼克号', 'time': 
'1998-04-03'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/99/678407.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'日高法子,坂本千夏,糸井重里', 'score': '9.2', 'index': '7', 'title': '龙猫', 'time': '1988-04-16(日本)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/92/8212889.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'马龙·白兰度,阿尔·帕西诺,詹姆斯·凯恩', 'score': '9.3', 'index': '8', 'title': '教父', 'time': '1972-03-24(美国)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/62/109878.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': 
'周星驰,巩俐,郑佩佩', 'score': '9.2', 'index': '9', 'title': '唐伯虎点秋香', 'time': '1993-07-01(中国香港)'}
{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/9bf7d7b81001a9cf8adbac5a7cf7d766132425.jpg@160w_220h_1e_1c', 
'actor': '柊瑠美,入野自由,夏木真理', 'score': '9.3', 'index': '10', 'title': '千与千寻', 'time': '2001-07-20(日本)'}

到此为止，我们就成功提取了单页的电影信息。

6. 写入文件

随后，我们将提取的结果写入文件，这里直接写入到一个文本文件中。这里通过JSON库的dumps()方法实现字典的序列化，并指定ensure_ascii参数为False，这样可以保证输出结果是中文形式而不是Unicode编码。代码如下：

def write_to_json(content):
    with open('result.txt', 'a') as f:
        print(type(json.dumps(content)))
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False,).encode('utf-8'))

通过调用write_to_json()方法即可实现将字典写入到文本文件的过程，此处的content参数就是一部电影的提取结果，是一个字典。

7. 整合代码

最后，实现main()方法来调用前面实现的方法，将单页的电影结果写入到文件。相关代码如下：

def main():
    url = 'http://maoyan.com/board/4'
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page(html):
        write_to_json(item)

到此为止，我们就完成了单页电影的提取，也就是首页的10部电影可以成功提取并保存到文本文件中了。

8. 分页爬取

因为我们需要抓取的是TOP100的电影，所以还需要遍历一下，给这个链接传入offset参数，实现其他90部电影的爬取，此时添加如下调用即可：

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        main(offset=i * 10)

这里还需要将main()方法修改一下，接收一个offset值作为偏移量，然后构造URL进行爬取。实现代码如下：

def main(offset):
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page(html):
        print(item)
        write_to_file(item)

到此为止，我们的猫眼电影TOP100的爬虫就全部完成了，再稍微整理一下，完整的代码如下：

import json
import requests
from requests.exceptions import RequestException
import re
import time
def get_one_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except RequestException:
        return None
def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile('
.*?board-index.*?>(\d+).*?data-src="(.*?)".*?name">(.*?).*?star">(.*?)
.*?releasetime">(.*?)
'
                         + '.*?integer">(.*?).*?fraction">(.*?).*?
', re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    for item in items:
        yield {
            'index': item[0],
            'image': item[1],
            'title': item[2],
            'actor': item[3].strip()[3:],
            'time': item[4].strip()[5:],
            'score': item[5] + item[6]
        }
def write_to_file(content):
    with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')
def main(offset):
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page(html):
        print(item)
        write_to_file(item)
if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        main(offset=i * 10)
        time.sleep(1)

现在猫眼多了反爬虫，如果速度过快，则会无响应，所以这里又增加了一个延时等待。

9. 运行结果

最后，我们运行一下代码，输出结果类似如下：

{'index': '1', 'image': 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c', 
'title': '霸王别姬', 'actor': '张国荣,张丰毅,巩俐', 'time': '1993-01-01(中国香港)', 'score': '9.6'}
{'index': '2', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title': 
'肖申克的救赎', 'actor': '蒂姆·罗宾斯,摩根·弗里曼,鲍勃·冈顿', 'time': '1994-10-14(美国)', 'score': '9.5'}
...
{'index': '98', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/76/7073389.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title': '东京物语', 
'actor': '笠智众,原节子,杉村春子', 'time': '1953-11-03(日本)', 'score': '9.1'}
{'index': '99', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/52/3420293.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title': '我爱你', 
'actor': '宋在河,李彩恩,吉海延', 'time': '2011-02-17(韩国)', 'score': '9.0'}
{'index': '100', 'image': 'http://p1.meituan.net/movie/__44335138__8470779.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title': 
'迁徙的鸟', 'actor': '雅克·贝汉,菲利普·拉波洛,Philippe Labro', 'time': '2001-12-12(法国)', 'score': '9.1'}

这里省略了中间的部分输出结果。可以看到，这样就成功地把TOP100的电影信息爬取下来了。

这时我们再看下文本文件，结果如图3-15所示。

可以看到，电影信息也已全部保存到了文本文件中了，大功告成！

以上是Python爬虫中爬取猫眼电影排行的方法的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

当前标题：Python爬虫中爬取猫眼电影排行的方法
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