python爬虫代码加实训报告，python儿童代码

Python爬虫代码实训报告

一、项目概述

本实训项目主要是利用Python语言编写一个爬虫，实现对指定网站数据的抓取，并将数据存入数据库。本项目选用了豆瓣电影作为示例网站，通过爬虫程序获取了豆瓣电影Top250的数据，并使用MongoDB作为数据库，将数据存储到数据库中。

二、技术实现

在本次项目中，主要使用了以下技术：

1、requests库

Requests是Python语言中一个简单而实用的HTTP库，可以用来发送请求和处理响应。在本次项目中，使用requests库作为主要的爬虫库，发送HTTP请求并获取响应数据。

2、BeautifulSoup库

BeautifulSoup是Python语言中一个解析HTML和XML文档的库，在本次项目中，使用BeautifulSoup作为解析网页信息的工具，将爬虫所得的html文本进行解析，提取所需数据。

3、MongoDB数据库

MongoDB是一个NoSQL数据库，数据以JSON格式存储，具有高性能、高可用、易于扩展、灵活的数据模型等优点。在本项目中，使用MongoDB作为数据库，将爬虫所得的数据存储到MongoDB中。

三、爬虫实现

1、获取页面信息

```python

import requests

url = 'https://movie.douban.com/top250'

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'}

response = requests.get(url=url, headers=headers)

html = response.text

```

首先导入requests库，设置请求网址并使用requests的get方法向网站发送请求，同时增加headers以模拟浏览器访问。获取响应后，将响应的文本数据保存到html变量中。

2、解析页面信息

```python

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

movie_list_soup = soup.find('ol', attrs={'class': 'grid_view'})

movie_name_list = []

for movie_li in movie_list_soup.find_all('li'):

detail = movie_li.find('div', attrs={'class': 'hd'})

movie_name = detail.find('span', attrs={'class': 'title'}).getText()

movie_name_list.append(movie_name)

```

利用BeautifulSoup对html文本进行解析，首先设置解析器为html.parser，然后通过find方法找到网页中class为'grid_view'的ol标签，再循环处理每个li标签中的信息，提取每个电影的名称。将结果保存到movie_name_list中返回。

3、存储数据到MongoDB中

```python

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

db = client['douban']

collection = db['movie_top250']

for movie_name in movie_name_list:

movie = {"name": movie_name}

collection.insert_one(movie)

```

利用pymongo库连接到MongoDB数据库，首先创建一个client实例，然后获取对应的数据库和集合，并使用insert_one方法将数据存入集合中。

四、实验结果及分析

运行以上代码后，可以看到程序已经成功运行，对豆瓣电影Top250网站进行了抓取，并将电影名称存入了MongoDB数据库中。可以使用MongoDB客户端对数据库进行查询，查看已存储的数据。在此过程中，我们还可以体验到使用Python编写爬虫程序的过程，充分利用Python工具进行数据抓取和存储操作。

五、注意事项

1、网站robots规则

有些网站会在robots.txt中定义对爬虫的访问规则，需要仔细了解并决定是否遵守这些规则。

2、反爬虫机制

为了避免被爬虫抓取，有些网站会设置反爬虫机制，如设置验证码、IP限制等。需要针对不同的反爬虫机制进行处理。

3、数据处理

在爬取数据过程中，需要进行一定的数据处理，如对HTML代码进行过滤和解析、处理页面跳转等。数据处理需要有一定的技术基础和经验。

六、总结

本次实训项目中，我们基于Python编写了一个爬虫程序，成功地抓取了指定网站的数据，并将数据存储到MongoDB数据库中。在实现的过程中，我们掌握了Python中requests、BeautifulSoup和MongoDB等技术，对Python编写爬虫程序有了初步的认识。同时，我们也了解了在实际爬虫操作中可能遇到的问题和解决方法，为后续的爬虫开发打下了一定的基础。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/