本节通过一个具体的实例来看下编写爬虫的具体过程。以爬取豆瓣网 top250 电影的信息为例，top250 电影的网址为：https://movie.douban.com/top250。在浏览器的地址栏里输入 https://movie.douban.com/top250，我们会看到如下内容：
对于每一部电影需要爬取的内容如下图所示：
如上图所示，爬取的内容包括电影排名、电影名称、电影评分、电影属于哪个国家、电影类型、电影的上映时间以及电影的导演、主演。了解了要爬取哪些内容之后，接下来需要知道这些内容对应的 html 内容。
知道了对应的 html 内容之后，接下来就是解析 html，获取我们想要的内容。下面我们就逐步介绍爬取的过程：
1.获取 html
如上图所示，由于每页只展示 25 个电影的信息，要想获取所有电影的信息，需要通过一个循环来获取全部 10 页的内容。
1.1 导入所需的第三方库
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport timeimport csv
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1.2 发送请求
1.2.1 设置 headers
由于豆瓣网会有反扒的机制，所以在请求网页的时候，需要设置 headers。headers 的内容如下：
headers = { 'User-Agent': ******, 'Cookie': ******}
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在实际运行时，需要将 ** 改成真实的 User-Agent 和 Cookie。
1.2.2 生成 url
第一页的 url 为：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=。第二页的 url 为：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=。第三页的 url 为：https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=。从上面三个 url 的组成可以看出，只有 start 后面的数字在变，其他的都不变。我们可以根据这个规律来获取所有的 url。
1.2.3 发送请求获取响应
for i in range(10): response = requests.get( 'https://movie.douban.com/top250?'+'start='+str(25*i)+'&filter=', headers=headers)
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2.解析 html
2.1 响应解析
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') ol = soup.ol all_li = ol.find_all('li') for li in all_li: rank = li.find('em', class_="").string title = li.find('span', class_="title").string rating = li.find('span', class_="rating_num").string info = li.find('div', class_="bd").p.get_text().strip() country = info.split('/')[-2] genre = info.split('/')[-1] release_time = info.split('\n')[1].split('/')[0].replace(" ", "") director_actor = li.find('div', class_="bd").p.next_element.replace( "\n", "").replace(" ", "")
ranks.append(rank) titles.append(title) ratings.append(rating) countrys.append(country) genres.append(genre) release_times.append(release_time) director_actors.append(director_actor)
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由上面的 html 内容可以看到，每部电影的信息处于<li></li>标签内，而所有的<li></li>标签又位于<ol></ol>标签内。于是，首先获取 ol 标签的内容，然后再获取所有的 li 标签的内容。获取到所有的 li 标签之后，对每个 li 标签进行遍历，获取我们想要的内容。在所有的内容获取完成后，将内容加入到相应的存储列表中。
3.存储内容
在获取我们想要的内容之后，将内容存储到 csv 文件。代码如下：
with open('top250.csv', 'w') as file: writer = csv.writer(file, delimiter=',')
writer.writerow(["排名", "名称", "评分", "国家", "类型", "上映时间", "导演&主演"])
for i in range(250): writer.writerow([ ranks[i], titles[i], ratings[i], countrys[i], genres[i], release_times[i], director_actors[i] ])
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4.完整代码
综合上面每一步的代码之后，便可以得到完整的代码：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport timeimport csv
headers = { 'User-Agent': ******, 'Cookie': ******}
ranks = []titles = []ratings = []inqs = []countrys = []genres = []release_times = []director_actors = []
for i in range(10): response = requests.get( 'https://movie.douban.com/top250?'+'start='+str(25*i)+'&filter=', headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') ol = soup.ol all_li = ol.find_all('li') for li in all_li: rank = li.find('em', class_="").string title = li.find('span', class_="title").string rating = li.find('span', class_="rating_num").string info = li.find('div', class_="bd").p.get_text().strip() country = info.split('/')[-2] genre = info.split('/')[-1] release_time = info.split('\n')[1].split('/')[0].replace(" ", "") director_actor = li.find('div', class_="bd").p.next_element.replace( "\n", "").replace(" ", "")
ranks.append(rank) titles.append(title) ratings.append(rating) countrys.append(country) genres.append(genre) release_times.append(release_time) director_actors.append(director_actor)
time.sleep(3)
with open('top250.csv', 'w') as file: writer = csv.writer(file, delimiter=',')
writer.writerow(["排名", "名称", "评分", "国家", "类型", "上映时间", "导演&主演"])
for i in range(250): writer.writerow([ ranks[i], titles[i], ratings[i], countrys[i], genres[i], release_times[i], director_actors[i] ])
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5.结果
将获取到的内容存储到 csv 文件中。csv 文件的部分内容如下图所示：
这样我们便完成了豆瓣 top250 电影信息的爬取。
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