网站备案更改,南京价格网站建设,国外平面设计素材网站,百度智能建站适合优化吗前言
我们为什么需要使用IP代理服务#xff1f;
在编写爬虫程序的过程中#xff0c;IP封锁无疑是一个常见且棘手的问题。尽管网络上存在大量的免费IP代理网站#xff0c;但其质量往往参差不齐#xff0c;令人堪忧。许多代理IP的延迟过高#xff0c;严重影响了爬虫的工作…前言
我们为什么需要使用IP代理服务
在编写爬虫程序的过程中IP封锁无疑是一个常见且棘手的问题。尽管网络上存在大量的免费IP代理网站但其质量往往参差不齐令人堪忧。许多代理IP的延迟过高严重影响了爬虫的工作效率更糟糕的是其中不乏大量已经失效的代理IP使用这些IP不仅无法绕过封锁反而可能使爬虫陷入更深的困境。
本篇文章中介绍一下如何使用Python的Requests库和BeautifulSoup库来抓取猫眼电影网站上的专业评分数据。
正文
1、导包
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
Requests库是一个简单易用的HTTP库用于发送网络请求和获取响应数据。BeautifulSoup库则是一个用于解析HTML和XML文档的Python库可以帮助我们从网页中提取所需的数据。
2、设置代理
设置代理和代理信息可以在这里获取IP代理服务
# 设置代理信息
proxyHost www.16yun.cn
proxyPort 5445
proxyUser your_proxy_user
proxyPass your_proxy_password# 设置代理
proxyMeta http://%(user)s:%(pass)s%(host)s:%(port)s % {host: proxyHost,port: proxyPort,user: proxyUser,pass: proxyPass,
}
proxies {http: proxyMeta,https: proxyMeta,
}
3、设置请求头
请求头的获取方式可以参考这篇文章爬虫入门学习三请求headers处理-CSDN博客
当然不用自己的也行哈哈 # 设置请求头模拟浏览器访问
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3
}
4、发起请求
# 发起请求获取网页内容
url https://maoyan.com/films?showType3
response requests.get(url, headersheaders, proxiesproxies) # 添加proxies参数
soup BeautifulSoup(response.text, html.parser)
5、解析网页内容
# 解析网页内容提取专业评分数据
movie_names []
professional_scores []for movie in soup.find_all(div, attrs{class: movie-item film-channel}):movie_name movie.find(span, attrs{class: name}).textscore movie.find(span, attrs{class: integer}).text movie.find(span, attrs{class: fraction}).textmovie_names.append(movie_name)professional_scores.append(score)# 将数据存储到DataFrame中
data {电影名称: movie_names, 专业评分: professional_scores}
df pd.DataFrame(data)
6、数据可视化
# 数据可视化
plt.figure(figsize(10, 6))
plt.bar(df[电影名称], df[专业评分], colorskyblue)
plt.title(猫眼电影专业评分排行榜)
plt.xlabel(电影名称)
plt.ylabel(专业评分)
plt.xticks(rotation45)
plt.show()上述代码片段展示了如何运用Python中的Requests库与BeautifulSoup库精准地抓取猫眼电影网站上的专业评分数据。随后通过Pandas库对数据进行整理与分析再借助Matplotlib库进行可视化呈现。这一数据采集、处理与可视化的完整流程。
完整代码如下
# 导入所需的库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 设置代理信息
proxyHost www.16yun.cn
proxyPort 5445
proxyUser your_proxy_user
proxyPass your_proxy_password# 设置代理
proxyMeta http://%(user)s:%(pass)s%(host)s:%(port)s % {host: proxyHost,port: proxyPort,user: proxyUser,pass: proxyPass,
}
proxies {http: proxyMeta,https: proxyMeta,
}# 设置请求头模拟浏览器访问
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3
}# 发起请求获取网页内容
url https://maoyan.com/films?showType3
response requests.get(url, headersheaders, proxiesproxies) # 添加proxies参数
soup BeautifulSoup(response.text, html.parser)# 解析网页内容提取专业评分数据
movie_names []
professional_scores []for movie in soup.find_all(div, attrs{class: movie-item film-channel}):movie_name movie.find(span, attrs{class: name}).textscore movie.find(span, attrs{class: integer}).text movie.find(span, attrs{class: fraction}).textmovie_names.append(movie_name)professional_scores.append(score)# 将数据存储到DataFrame中
data {电影名称: movie_names, 专业评分: professional_scores}
df pd.DataFrame(data)# 数据可视化
plt.figure(figsize(10, 6))
plt.bar(df[电影名称], df[专业评分], colorskyblue)
plt.title(猫眼电影专业评分排行榜)
plt.xlabel(电影名称)
plt.ylabel(专业评分)
plt.xticks(rotation45)
plt.show()
当然如果你自己要使用的话得用自己专属的IP代理信息而且具体情况得具体分析。如果你买了代理IP的话不会的直接问客服直接给你服务的服服帖帖的。
小结
本文详细阐述了如何利用Python爬虫技术从猫眼电影网站获取专业评分数据的过程并通过代码实例展示了从设置代理、发起请求、解析网页内容到数据提取与可视化的完整流程。
首先文章介绍了必要的库导入包括requests用于发起网络请求BeautifulSoup用于解析HTML页面pandas用于数据处理以及matplotlib用于数据可视化。接着通过设置代理和请求头模拟了浏览器访问成功绕过了可能存在的反爬虫机制获取了目标网页的内容。
在解析网页内容方面文章通过BeautifulSoup的find_all方法定位到包含电影信息的div元素并提取了电影名称和专业评分数据。这些数据被存储在一个列表中为后续的数据处理和分析提供了基础。
为了更直观地展示数据文章还利用pandas库将提取的数据转换成了DataFrame格式并使用matplotlib库绘制了专业评分排行榜的条形图。这不仅有助于读者更好地理解数据分布情况还能为后续的深入分析提供直观的参考。
