1. Beautiful Soup

前面介绍了Beautiful Soup的基本使用方法，请参考文章 爬虫利器BeautifulSoup之CSS选择器的基本使用和Beautiful Soup之find()和find_all()的基本使用，现在搞个实例来验证一下。就以爬取豆瓣电影信息为例吧。

2. 分析请求链接

打开豆瓣电影top250首页信息如下：

下滑到最下方，可以看到一共有10页，F12或右键检查每页的具体链接，可以发现如下规律：

#第1页：
https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=
#第2页：
https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
#第3页：
https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=
#第4页：
https://movie.douban.com/top250?start=75&filter=
......
#第10页：
https://movie.douban.com/top250?start=225&filter=

不难发现每一页的链接不同之处在于start参数值不一样。随着页数的增加，start每次增加25，一直到最后一页为225，故可以轻松的构造前十页的链接。

base_url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='
url_list = [base_url.format(i) for i in range(0, 250, 25)]

3.使用requests获取每个链接的网页源码

只需伪装一下请求头即可，代码如下：

def get_html(url):
    header = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.114 Safari/537.36'
    }
    return requests.get(url=url, headers=header).text

4. 使用Beautiful Soup解析网页

使用Beautiful Soup提取电影信息，提取的信息包括：电影图片链接src、电影详情页链接href、电影标题title、导演和主演信息以及上映年份等direct、电影评分score、电影评论人数comment_num、电影概述quote等。

def parser_html(response):
    soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
    # 获取包含25个电影信息的li标签
    li_list = soup.select('ol.grid_view li')
    info = []
    # 解析每一个li标签中的电影信息
    for li in li_list:
        src = li.select('img')[0].get('src')
        href = li.select('a[href]')[0].get('href')
        title = li.select('span')[0].string
        direct = li.select('div.bd p')[0].get_text().replace('\n', '').replace(' ', '')
        score = li.select('span.rating_num')[0].string
        comment_num = li.select('div.star span')[3].string
        # 因为后面几部电影没有概述quote，会发生数组越界，这里捕获一下。
        try:
            quote = li.select('span.inq')[0].string
        except IndexError:
            quote = None

        print(src, href, title, direct, score, comment_num, quote)
        info.append({'src': src, 'href': href, 'title': title, 'direct': direct, 'score': score, 'comment_num': comment_num, 'quote': quote})
    # 每一页的25个电影信息都在info变量中了。
    return info

5.把信息保存至mongodb数据库

使用mongo数据库保存电影信息，这里把信息保存到Douban数据库，集合名称为douban.

def save_info_to_mongo(info):
    client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
    collection = Collection(Database(client, 'Douban'), 'douban')
    for info in info:
        collection.insert_one(info)
    client.close()

6.全部代码如下

没有安装mongo数据库的可以不使用save_info_to_mongo函数，或者自己使用其他数据库保存一下也可以！

import pymongo
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pymongo.database import Database
from pymongo.collection import Collection


def get_html(url):
    header = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.114 Safari/537.36'
    }
    return requests.get(url=url, headers=header).text


def parser_html(response):
    soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
    li_list = soup.select('ol.grid_view li')
    info = []
    for li in li_list:
        src = li.select('img')[0].get('src')
        href = li.select('a[href]')[0].get('href')
        title = li.select('span')[0].string
        direct = li.select('div.bd p')[0].get_text().replace('\n', '').replace(' ', '')
        score = li.select('span.rating_num')[0].string
        comment_num = li.select('div.star span')[3].string
        try:
            quote = li.select('span.inq')[0].string
        except IndexError:
            quote = None

        print(src, href, title, direct, score, comment_num, quote)
        info.append({'src': src, 'href': href, 'title': title, 'direct': direct, 'score': score, 'comment_num': comment_num, 'quote': quote})
    return info


def save_info_to_mongo(info):
    client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
    collection = Collection(Database(client, 'Douban'), 'douban')
    for info in info:
        collection.insert_one(info)
    client.close()



if __name__ == '__main__':
    base_url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='
    url_list = [base_url.format(i) for i in range(0, 250, 25)]
    for page_url in url_list:
        info = parser_html(get_html(page_url))
        # 没有mongo数据库就把这一行注释一下
        save_info_to_mongo（info）

7.成果展示