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python爬虫(正则+豆瓣top250)

2026-09-07 18:59:35

https://movie.douban.com/top250

接下来我们就可以开始写代码了。

代码部分

首先肯定是导入我们要用到的库，re、requests和csv。

import reimport requestsimport csv

我们来简单说明一下为什么要导入这些东西：

requests → 请求网页，获取 HTML
re → 用正则从 HTML 中提取电影信息
csv → 将结果保存到 CSV 文件

接下来，我们可以写请求了：

url = "https://movie.douban.com/top250"headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36 Edg/138.0.0.0"}resp = requests.get(url,headers=headers)page_content = resp.text

在之前的文章里面有相关的写请求的内容，这里不再赘述。

查看源码，并针对其编写正则

打开豆瓣Top的网址，按Ctrl+U查看其源码。再按Ctrl+F搜索源码，找到网页中出现的内容，我们需要据此来定位。

我们就按照导演（导演: 弗兰克·德拉邦特）来在源码中查找，可以看到我们成功在源码中找到相关的内容。

我们可以很容易的注意到这一段html代码的格式大致是这样的：

<li>  <divclass="item">    <divclass="hd">      <a>        <spanclass="title">肖申克的救赎</span>      </a>  </div>  <divclass="bd">    <p>      导演: 弗兰克·德拉邦特...<br>1994&nbsp...    </p>      <div>        <spanclass="rating5-t"></span>        <spanclass="rating_num"property="v:average">9.7</span>        <spanproperty="v:best"content="10.0"></span>        <span>3319412人评价</span>      </div>    </div>  </div></li>

据此，再根据我们的需求开始写我们的正则，假如现在我需要这个页面的电影的名称、发行年份、评分、以及评价人数，可以写出如下正则：

obj = re.compile(r'<li>.*?<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em>.*?</em>.*?<a href=".*?">.*?<img width="100" alt="(?P<name>.*?)" src=".*?">.*?</a>.*?</div>'                  r'.*?<div class="bd">.*?<p>.*?<br>.*?(?P<year>.*?)&nbsp;.*?</p>.*?'                  r'<span class="rating_num" property="v:average">(?P<score>.*?)</span>.*?'                  r'<span>(?P<vote>.*?)</span>',re.S)

原因如下：

每一部电影数据都包裹在<li>标签内，开头锚定<li>；

.*? 非贪婪：尽可能少吃字符，防止一次性匹配跨到下一个 li 条目；如果写成.*贪婪，会把多条电影数据吞到同一个匹配结果。
.*?<em>.*?</em>：跳过 div 内部，吃掉排名 em 标签内容，不需要提取排名，只做定位锚点；
alt="(?P<name>.*?)" ：alt属性里面正好是中文电影名称，使用命名捕获组(?P<name>.*?)把电影名字抓出来；
(?P<year>.*?)  ：br 之后，第一个 前面就是电影年份1994；用 做锚定分隔符，把年份捕获到year分组。
class+property 两个属性一起写，精准锚定评分标签，防止页面其他同名 span 干扰；
网页源码有换行，普通.不能匹配换行符；加上re.S之后 . 可以匹配换行，否则遇到换行正则直接匹配不到任何结果。

正则写完我们就可以爬取页面内容，并存放到csv中了：

res = obj.finditer(page_content)f = open("data.csv",mode="w",encoding="utf-8",newline="")csv_writer = csv.writer(f)for it in res:    dic = it.groupdict()    dic['year'] = dic['year'].strip()    csv_writer.writerow(dic.values())print("over")

page_content：豆瓣网页的完整 HTML 字符串
finditer()：正则迭代器，找到全部匹配项，返回迭代对象，不是列表。循环的时候每一个 it 就是一条电影的匹配结果对象。
"data.csv"：输出文件名
mode="w"：覆盖写模式，每次运行程序，会清空旧的 data.csv，重新写入。
encoding="utf‑8"：必须指定，防止中文乱码。
newline=""：csv 模块专属参数，Windows 下如果不加，导出的 csv 会出现大量多余空行。
groupdict()：正则命名分组专用方法，直接返回字典。
.strip() ：去掉字符串前后空格、换行、空白字符
dic.values()：取出字典里的值，得到
writerow(可迭代对象)：把列表 / 元组，写成 csv 的一行，逗号自动分隔各个单元格。

完整源码附上：

import reimport requestsimport csvurl = "https://movie.douban.com/top250"headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36 Edg/138.0.0.0"}resp = requests.get(url,headers=headers)page_content = resp.textobj = re.compile(r'<li>.*?<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em>.*?</em>.*?<a href=".*?">.*?<img width="100" alt="(?P<name>.*?)" src=".*?">.*?</a>.*?</div>'                 r'.*?<div class="bd">.*?<p>.*?<br>.*?(?P<year>.*?)&nbsp;.*?</p>.*?'                 r'<span class="rating_num" property="v:average">(?P<score>.*?)</span>.*?'                 r'<span>(?P<vote>.*?)</span>',re.S)res = obj.finditer(page_content)f = open("data.csv",mode="w",encoding="utf-8",newline="")csv_writer = csv.writer(f)for it in res:    dic = it.groupdict()    dic['year'] = dic['year'].strip()    csv_writer.writerow(dic.values())print("over")

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