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💡专栏：python网络爬虫从基础到实战 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~
💡往期推荐：
⭐️首先，我们前面讲了多篇基础内容：
【Python爬虫开发基础①】Python基础（变量及其命名规范）
【Python爬虫开发基础②】Python基础（正则表达式）
【Python爬虫开发基础③】Python基础（文件操作方法汇总）
【Python爬虫开发基础④】爬虫原理
【Python爬虫开发基础⑤】HTML概述与基本标签详解
【Python爬虫开发基础⑥】计算机网络基础（Web和HTTP）
【Python爬虫开发基础⑦】urllib库的基本使用
【Python爬虫开发基础⑧】XPath库及其基本用法
【Python爬虫开发基础⑨】jsonpath和BeautifulSoup库概述及其对比
⭐️在本文章之前，上一篇实战的文章：
【Python爬虫开发实战①】使用urllib以及XPath爬取可爱小猫图片
大家可以复制代码感受一下爬虫的魅力~
💡本期内容：我们来接着上次的解析库jsonpath，以及前面的urllib，进行一个比较有趣的实战：获取即将上映的电影信息

跟上期一样，我们先来看一下效果：

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1 需要使用的库

• urllib

urllib是Python的一个标准库，用于处理URL（统一资源定位符）的模块。它提供了一些常用的功能，包括发送请求、处理响应、解析URL等。

• 可以点击之前文章链接学习基础知识【Python爬虫开发基础⑦】urllib库的基本使用

• json

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。它以易于阅读和编写的文本格式来表示结构化数据。JSON数据格式广泛用于互联网应用之间的数据传输，并且被各种编程语言支持。

• 使用python对json格式数据进行操作，可参考【Python爬虫开发基础③】Python基础（文件操作方法汇总）这篇文章

• jsonpath

JSONPath是一种用于从JSON数据中提取或查询数据的表达式语言。它最初由史蒂芬·摩根（Stephen Morgan）在2007年创建，并在2014年成为了IETF（互联网工程任务组）的标准。

• 大家可以通过上一篇文章了解一下jsonpath解析 【Python爬虫开发基础⑨】jsonpath和BeautifulSoup库概述及其对比

• csv

Python的csv是一个用于读取、写入和操作CSV（逗号分隔值）文件的模块。CSV文件是一种常见的用于存储和交换数据的文件格式，它将数据按照逗号进行分隔，并可使用文本编辑器进行查看和编辑。
在Python中，使用csv模块可以轻松地读取和写入CSV文件。它提供了一些用于处理CSV数据的函数和类，包括Reader、Writer和DictReader等。

• 大家同样可以通过这篇文章了解一下csv【Python爬虫开发基础③】Python基础（文件操作方法汇总）

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2 寻找接口并创建请求

首先打开首页，我们究竟从哪里能得到想要的数据呢？有两种方法，一、通过定位得到HTML代码，通过解析代码得到想要的内容；二、通过抓包，得到主要的接口，通过对这个接口发送请求，就可以得到数据。

在这里，我们通过第二种方法，也就是抓包获取。

1. 首先打开相应的网页，按F12打开开发者工具点击网络，并清除所有内容。

2. 刷新页面，抓取到响应的数据，找到json格式数据，该接口就是我们需要的
   

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3 发送请求并获取响应

下面我们开始写代码：

• 导入需要的库

import urllib.request
import json
import jsonpath
import csv

• 请求对象的定制

# 请求对象的定制
def create_request():
    url = '（自己复制过来）'
    
    headers = {
        'Cookie':'（自己复制过来）',
        'Referer':'（自己复制过来）',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    
    request = urllib.request.Request(url = url, headers = headers)
    
    return request

• 获取网页源码

# 获取网页的源码
def get_content(request):
    # 发送请求获取响应
    response = urllib.request.urlopen(request)
    # 对响应进行解码
    content = response.read().decode('utf-8')
#     print(content)
    # 返回
    return content

在这里得到的content就是获取到的响应数据

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4 使用jsonpath解析得到的json数据

def analyze(content):
    content = content.split('(')[1].split(')')[0]

    with open('tpp.json', 'w', encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(content)

    obj = json.load(open('tpp.json', 'r', encoding='utf-8'))

    return obj

• 最后将获得的数据写入到csv文件中

def down_load(obj):
    showName_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..showName')
    director_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..director') # 95
    leadingRole_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..leadingRole') # 90
    type_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..type')
    country_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..country')
    language_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..language')
    # duration_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..duration') # 57
    openDay_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..openDay')
    
    with open('./即将上映电影信息.csv', 'a', encoding='gbk', newline='') as f:
        a = csv.writer(f)
        field = ['电影名', '导演', '主演', '类型', '国家', '语言', '上映时间']
        a.writerow(field)
        print(['电影名', '导演', '主演', '类型', '国家', '语言', '上映时间'])

        for i in range(len(leadingRole_list)):
            list_data = [showName_list[i], director_list[i], leadingRole_list[i], type_list[i], country_list[i], language_list[i], openDay_list[i]]
            a.writerow(list_data)
            print(list_data)

• 最后，我们按顺序调用以上函数就可以实现了

# (1) 请求对象的定制
request = create_request()
# (2) 获取网页的源码
content = get_content(request)
# (3) 解析
obj = analyze(content)
# (4) 下载
down_load(obj)