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python使用代理IP爬取貓眼電影專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù)

 更新時間：2024年03月15日 09:37:13   作者：碼銀  
在編寫爬蟲程序的過程中,IP封鎖無疑是一個常見且棘手的問題,盡管網(wǎng)絡(luò)上存在大量的免費IP代理網(wǎng)站,但其質(zhì)量往往參差不齊,令人堪憂,本篇文章中介紹一下如何使用Python的Requests庫和BeautifulSoup庫來抓取貓眼電影網(wǎng)站上的專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù),需要的朋友可以參考下

前言 

我們?yōu)槭裁葱枰褂肐P代理服務(wù)？

在編寫爬蟲程序的過程中，IP封鎖無疑是一個常見且棘手的問題。盡管網(wǎng)絡(luò)上存在大量的免費IP代理網(wǎng)站，但其質(zhì)量往往參差不齊，令人堪憂。許多代理IP的延遲過高，嚴(yán)重影響了爬蟲的工作效率；更糟糕的是，其中不乏大量已經(jīng)失效的代理IP，使用這些IP不僅無法繞過封鎖，反而可能使爬蟲陷入更深的困境。

本篇文章中介紹一下如何使用Python的Requests庫和BeautifulSoup庫來抓取貓眼電影網(wǎng)站上的專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù)。

正文

1、導(dǎo)包

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Requests庫是一個簡單易用的HTTP庫，用于發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請求和獲取響應(yīng)數(shù)據(jù)。BeautifulSoup庫則是一個用于解析HTML和XML文檔的Python庫，可以幫助我們從網(wǎng)頁中提取所需的數(shù)據(jù)。

2、設(shè)置代理

設(shè)置代理和代理信息可以在這里獲取：IP代理服務(wù)

# 設(shè)置代理信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "your_proxy_user"
proxyPass = "your_proxy_password"
 
# 設(shè)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、設(shè)置請求頭

請求頭的獲取方式可以參考這篇文章：python使用請求頭部headers處理403錯誤_python_腳本之家 (jb51.net)

當(dāng)然不用自己的也行哈哈 

 
# 設(shè)置請求頭，模擬瀏覽器訪問
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、發(fā)起請求

# 發(fā)起請求，獲取網(wǎng)頁內(nèi)容
url = 'https://maoyan.com/films?showType=3'
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)  # 添加proxies參數(shù)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

5、解析網(wǎng)頁內(nèi)容

# 解析網(wǎng)頁內(nèi)容，提取專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù)
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'}).text
    score = movie.find('span', attrs={'class': 'integer'}).text + movie.find('span', attrs={'class': 'fraction'}).text
    movie_names.append(movie_name)
    professional_scores.append(score)
 
# 將數(shù)據(jù)存儲到DataFrame中
data = {'電影名稱': movie_names, '專業(yè)評分': professional_scores}
df = pd.DataFrame(data)

6、數(shù)據(jù)可視化

# 數(shù)據(jù)可視化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['電影名稱'], df['專業(yè)評分'], color='skyblue')
plt.title('貓眼電影專業(yè)評分排行榜')
plt.xlabel('電影名稱')
plt.ylabel('專業(yè)評分')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

上述代碼片段展示了如何運用Python中的Requests庫與BeautifulSoup庫，精準(zhǔn)地抓取貓眼電影網(wǎng)站上的專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù)。隨后，通過Pandas庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分析，再借助Matplotlib庫進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。這一數(shù)據(jù)采集、處理與可視化的完整流程。

完整代碼如下：

# 導(dǎo)入所需的庫
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 設(shè)置代理信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "your_proxy_user"
proxyPass = "your_proxy_password"
 
# 設(shè)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,
}
 
# 設(shè)置請求頭，模擬瀏覽器訪問
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'
}
 
# 發(fā)起請求，獲取網(wǎng)頁內(nèi)容
url = 'https://maoyan.com/films?showType=3'
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)  # 添加proxies參數(shù)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 解析網(wǎng)頁內(nèi)容，提取專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù)
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'}).text
    score = movie.find('span', attrs={'class': 'integer'}).text + movie.find('span', attrs={'class': 'fraction'}).text
    movie_names.append(movie_name)
    professional_scores.append(score)
 
# 將數(shù)據(jù)存儲到DataFrame中
data = {'電影名稱': movie_names, '專業(yè)評分': professional_scores}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 數(shù)據(jù)可視化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['電影名稱'], df['專業(yè)評分'], color='skyblue')
plt.title('貓眼電影專業(yè)評分排行榜')
plt.xlabel('電影名稱')
plt.ylabel('專業(yè)評分')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

當(dāng)然，如果你自己要使用的話得用自己專屬的IP代理信息，而且具體情況得具體分析。如果你買了代理IP的話，不會的直接問客服，直接給你服務(wù)的服服帖帖的。

小結(jié)

本文詳細(xì)闡述了如何利用Python爬蟲技術(shù)從貓眼電影網(wǎng)站獲取專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù)的過程，并通過代碼實例展示了從設(shè)置代理、發(fā)起請求、解析網(wǎng)頁內(nèi)容到數(shù)據(jù)提取與可視化的完整流程。

首先，文章介紹了必要的庫導(dǎo)入，包括requests用于發(fā)起網(wǎng)絡(luò)請求，BeautifulSoup用于解析HTML頁面，pandas用于數(shù)據(jù)處理，以及matplotlib用于數(shù)據(jù)可視化。接著，通過設(shè)置代理和請求頭，模擬了瀏覽器訪問，成功繞過了可能存在的反爬蟲機(jī)制，獲取了目標(biāo)網(wǎng)頁的內(nèi)容。

在解析網(wǎng)頁內(nèi)容方面，文章通過BeautifulSoup的find_all方法定位到包含電影信息的div元素，并提取了電影名稱和專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被存儲在一個列表中，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供了基礎(chǔ)。

為了更直觀地展示數(shù)據(jù)，文章還利用pandas庫將提取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成了DataFrame格式，并使用matplotlib庫繪制了專業(yè)評分排行榜的條形圖。這不僅有助于讀者更好地理解數(shù)據(jù)分布情況，還能為后續(xù)的深入分析提供直觀的參考。

以上就是python使用代理IP爬取貓眼電影專業(yè)評分?jǐn)?shù)據(jù)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python代理IP爬取貓眼數(shù)據(jù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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