【Python爬虫五十个小案例】爬取猫眼电影Top100

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本文专栏: Python爬虫五十个小案例

专栏简介：分享五十个Python爬虫小案例

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🐍引言

猫眼电影是国内知名的电影票务与资讯平台，其中Top100榜单是影迷和电影产业观察者关注的重点。通过爬取猫眼电影Top100的数据，我们可以分析当前最受欢迎的电影，了解电影市场的变化趋势。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现爬取猫眼电影Top100榜单的过程，并通过简单的数据分析展示电影的评分分布及其它相关信息。

🐍准备工作

在开始爬虫之前，我们需要做一些准备工作：

🐍安装必要的库：

首先，我们需要安装几个常用的Python库：

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn

🐍了解页面结构：

使用浏览器的开发者工具打开猫眼电影Top100的网页，观察页面的DOM结构，找到包含电影信息的元素

下面是页面的大概结构

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🐍分析猫眼电影Top100页面结构

猫眼电影Top100的URL通常是类似于 https://maoyan.com/board/4。我们可以通过浏览器开发者工具（F12）来查看HTML结构，识别出电影的名称、评分、上映时间等数据。通过<li class="board-item">标签，每个电影的信息都包含在这个标签下。我们需要提取出其中的子标签来获取所需的数据。

🐍 编写爬虫代码

接下来，我们编写爬虫代码，来抓取页面中的电影信息。爬虫的主要任务是获取电影的名称、评分、上映时间等数据，并处理分页逻辑，直到抓取完Top100。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 设置目标URL
url = 'https://maoyan.com/board/4'

# 发送请求
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'

# 使用BeautifulSoup解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 存储电影信息的列表
movies = []

# 提取电影列表
for item in soup.find_all('dd'):
    movie = {}
    movie['name'] = item.find('a').text.strip()  # 电影名称
    movie['score'] = item.find('p', class_='score').text.strip()  # 电影评分
    movie['release_time'] = item.find('p', class_='releasetime').text.strip()  # 上映时间
    
    movies.append(movie)

# 将数据保存到DataFrame
df = pd.DataFrame(movies)

# 输出前5行数据
print(df.head())

# 保存到CSV文件
df.to_csv('maoyan_top100.csv', index=False)

🐍数据清洗与存储

在爬取数据之后，我们需要进行数据清洗，确保抓取的数据是准确和完整的。例如：

清理电影名称中的空格和特殊字符
处理评分字段中缺失或非数字的情况
上映时间可能需要转换为标准日期格式

使用pandas可以方便地进行数据清洗：

# 清洗数据：去除空值
df.dropna(inplace=True)

# 转换上映时间为标准格式
df['release_time'] = pd.to_datetime(df['release_time'], errors='coerce')

# 处理评分数据，将评分转换为浮动类型
df['score'] = pd.to_numeric(df['score'], errors='coerce')

🐍数据分析与可视化

通过简单的数据分析，我们可以查看电影评分的分布、上映年份的趋势等：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制评分分布图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.histplot(df['score'], bins=20, kde=True)
plt.title('电影评分分布')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

# 电影上映年份分布
df['release_year'] = df['release_time'].dt.year
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='release_year', data=df)
plt.title('电影上映年份分布')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

🐍反爬虫机制与应对策略

猫眼电影网站有一定的反爬虫机制，比如限制频繁的请求。因此，在编写爬虫时，我们需要注意以下几个问题：

使用User-Agent：模拟浏览器请求头，避免被识别为爬虫
设置请求间隔：通过time.sleep()设置请求的间隔，防止过于频繁的请求
使用代理：避免IP封禁

import time
import random

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'
}

# 模拟延时，避免频繁请求
time.sleep(random.uniform(1, 3))

🐍完整源码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
import seaborn as sns
import re

# 设置Matplotlib使用的字体为SimHei（黑体），以支持中文显示
rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号 '-' 显示为方块的问题

# 设置目标URL
url = 'https://maoyan.com/board/4'

# 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'
}

# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'

# 使用BeautifulSoup解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 存储电影信息的列表
movies = []

# 提取电影列表
for item in soup.find_all('dd'):
    movie = {}

    # 获取电影名称，从a标签的title属性中提取
    movie['name'] = item.find('a')['title'].strip() if item.find('a') else 'N/A'

    # 获取评分，确保评分字段存在
    score_tag = item.find('p', class_='score')
    movie['score'] = score_tag.text.strip() if score_tag else 'N/A'

    # 获取上映时间，确保上映时间字段存在
    release_time_tag = item.find('p', class_='releasetime')
    release_time = release_time_tag.text.strip() if release_time_tag else 'N/A'

    # 使用正则表达式清洗数据，提取年份部分
    movie['release_time'] = re.findall(r'\d{4}', release_time)  # 匹配年份

    if movie['release_time']:
        movie['release_time'] = movie['release_time'][0]  # 只取第一个年份
    else:
        movie['release_time'] = 'N/A'  # 如果没有找到年份，设置为'N/A'

    # 将电影信息添加到列表中
    movies.append(movie)

# 将数据存储到pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(movies)

# 输出前5行数据
print("爬取的数据：")
print(df.head())

# 数据清洗：去除空值并处理评分数据
df.dropna(subset=['score', 'release_time'], inplace=True)  # 删除评分和上映时间为空的行

# 将评分转换为数值类型，无法转换的设置为NaN
df['score'] = pd.to_numeric(df['score'], errors='coerce')

# 删除评分为空的行
df.dropna(subset=['score'], inplace=True)

# 将release_time列转换为数值类型的年份
df['release_year'] = pd.to_numeric(df['release_time'], errors='coerce')

# 输出清洗后的数据
print("清洗后的数据：")
print(df.head())

# 保存数据为CSV文件
df.to_csv('maoyan_top100.csv', index=False)

# 数据分析：电影评分分布
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.histplot(df['score'], bins=20, kde=True)
plt.title('电影评分分布')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

# 数据分析：电影上映年份分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='release_year', data=df)
plt.title('电影上映年份分布')
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('电影数量')
plt.show()

# 结束
print("爬取和分析完成！数据已保存至 maoyan_top100.csv")

🐍翻页功能

我们完成了基本的功能，接下来我们为了爬取前100个电影（即10页数据），你需要构造爬虫来遍历每一页并合并数据。每一页的URL格式为https://www.maoyan.com/board/4?offset=n，其中n是每页的偏移量，分别为0、10、20、30等，

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
import seaborn as sns
import re

# 设置Matplotlib使用的字体为SimHei（黑体），以支持中文显示
rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号 '-' 显示为方块的问题

# 设置目标URL基础部分
base_url = 'https://www.maoyan.com/board/4?offset={}'

# 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'
}

# 存储所有电影信息的列表
movies = []

# 爬取10页数据，每页偏移量为0, 10, 20, ..., 90
for offset in range(0, 100, 10):
    url = base_url.format(offset)  # 构造每一页的URL
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    
    # 使用BeautifulSoup解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取电影列表
    for item in soup.find_all('dd'):
        movie = {}
        
        # 获取电影名称，从a标签的title属性中提取
        movie['name'] = item.find('a')['title'].strip() if item.find('a') else 'N/A'
        
        # 获取评分，确保评分字段存在
        score_tag = item.find('p', class_='score')
        movie['score'] = score_tag.text.strip() if score_tag else 'N/A'
        
        # 获取上映时间，确保上映时间字段存在
        release_time_tag = item.find('p', class_='releasetime')
        release_time = release_time_tag.text.strip() if release_time_tag else 'N/A'
        
        # 使用正则表达式清洗数据，提取年份部分
        movie['release_time'] = re.findall(r'\d{4}', release_time)  # 匹配年份

        if movie['release_time']:
            movie['release_time'] = movie['release_time'][0]  # 只取第一个年份
        else:
            movie['release_time'] = 'N/A'  # 如果没有找到年份，设置为'N/A'
        
        # 将电影信息添加到列表中
        movies.append(movie)
    
    # 随机延迟，避免频繁请求被封禁
    time.sleep(random.uniform(1, 3))

# 将数据存储到pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(movies)

# 输出前5行数据
print("爬取的数据：")
print(df.head())

# 数据清洗：去除空值并处理评分数据
df.dropna(subset=['score', 'release_time'], inplace=True)  # 删除评分和上映时间为空的行

# 将评分转换为数值类型，无法转换的设置为NaN
df['score'] = pd.to_numeric(df['score'], errors='coerce')

# 删除评分为空的行
df.dropna(subset=['score'], inplace=True)

# 将release_time列转换为数值类型的年份
df['release_year'] = pd.to_numeric(df['release_time'], errors='coerce')

# 输出清洗后的数据
print("清洗后的数据：")
print(df.head())

# 保存数据为CSV文件
df.to_csv('maoyan_top100.csv',encoding='utf-8-sig' ,index=False)

# 数据分析：电影评分分布
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.histplot(df['score'], bins=20, kde=True)
plt.title('电影评分分布')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

# 数据分析：电影上映年份分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='release_year', data=df)
plt.title('电影上映年份分布')
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('电影数量')
plt.show()

# 结束
print("爬取和分析完成！数据已保存至 maoyan_top100.csv")

遍历10页：

我们使用range(0, 100, 10)来设置偏移量，依次爬取从offset=0到offset=90的URL
每一页的URL由base_url.format(offset)生成。

随机延迟：

为了避免频繁请求导致被封禁，爬虫请求每一页后，加入了time.sleep(random.uniform(1, 3))，模拟随机延迟

爬取并合并数据：

所有电影信息都会存储到movies列表中，最后通过pandas的DataFrame进行数据整合

运行结果
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下图展示了电影评分分布情况还有电影上映年份的分布
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🐍结语

通过本篇博客，我们展示了如何使用Python爬虫技术抓取猫眼电影Top100的数据，并进行简单的数据清洗与分析。除了数据抓取和分析，我们还学习了如何应对反爬虫机制。通过这些知识，我们可以很好的进行后续的数据分析，或者可以查看自己喜欢哪个电影，当然本节主要还是为了练手，为了后续我们进行其他项目任务

若感兴趣可以访问并订阅我的专栏：Python爬虫五十个小案例：https://blog.csdn.net/null18/category_12840403.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12840403&sharerefer=PC&sharesource=null18&sharefrom=from_link