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1. 爬虫和代理IP的关系

爬虫和代理IP之间的关系密切，代理IP可以安全采集公开数据信息，保证爬虫的持续运行和数据采集。

2. 使用代理IP的好处

使用代理IP可以带来以下好处：

• 匿名保护，保护隐私安全
• 安全采集公开数据信息
• 分散访问压力，提高爬取效率和稳定性。
• 收集不同地区或代理服务器上的数据，用于数据分析和对比。

然而，使用代理IP也存在一些挑战和注意事项：

• IP安全性低，无法高效采集公开数据。

• 使用代理IP可能增加网络请求的延迟和复杂性，需要合理配置和调整爬虫程序。

• 使用代理IP需要遵守相关法律法规和目标网站的使用规则，不得进行非法活动或滥用代理IP服务。

博主最近使用的是亮数据家的代理IP，IP质量很高个人感觉还不错：亮数据官网

3. 爬取目标

这次爬虫实战的目标是某瓣电影Top250排行榜，爬取的字段：排名、电影名、评分、评价人数、制片国家、电影类型、上映时间、主演、影片链接

预期效果写入Excel：

4. 准备工作

Python：3.10

编辑器：PyCharm

第三方模块，自行安装：

pip install requests # 网页数据爬取
pip install pandas # 数据处理
pip install xlwt # 写入Excel
pip install lxml # 提取网页数据

5. 爬虫实现

5.1 获取代理IP

1、打开亮数据的官网，点击立刻使用：点击试用

2、输入账号密码注册账号：

3、注册后以后点击查看代理IP产品：

4、选择适合自己ide产品，如果你使用公司邮件注册，可以找客服开通免费试用：

5、获取代理IP后通过proxies参数添加代理发送请求，案例代码：

proxies = {"http": "http://IP地址:端口号",   # http型"https": "https://IP地址:端口号"   # https型
}
response = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies)

5.2 导入模块

import re # 正则，用于提取字符串
import pandas as pd # pandas，用于写入Excel文件
import requests  # python基础爬虫库
from lxml import etree  # 可以将网页转换为Elements对象
import time  # 防止爬取过快可以睡眠一秒

5.3 设置翻页

首先我们来分析一下网站的翻页，一共有10页：

第一页主页为：

https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=

第二页：

https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=

第三页：

https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=

可以看出每页只有start=后面的参数每次上涨25，所以用循环来构造10页网页链接：

def main():data_list = [] # 空列表用于存储每页获取到的数据for i in range(10):url = 'https://movie.douban.com/top250?start='+str(i*25)+'&filter='

5.4 发送请求

这里我们创建一个get_html_str(url)函数传入网页url链接，通过添加请求头和代理IP发送请求获取网页源码（注意：这里代理IP这里需要看5.1 获取代理IP自己去获取，博主的已过期）：

def get_html_str(url):"""发送请求，获取响应"""# 请求头模拟浏览器headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}# 添加代理IP（这里代理IP这里需要看`5.1 获取代理IP`自己去获取，博主的已过期）proxies = {"http": "http://183.134.17.12:9181",}# 添加请求头和代理IP发送请求response = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies)# 获取网页源码html_str = response.content.decode()# 返回网页源码return html_str

5.5 提取数据

当我们拿到网页源码后，创建一个get_data(html_str,data_list)函数传入html_str也就是网页源码、data_list用于存储数据，就可以使用xpath开始解析数据了

1、分析网页结构，可以看到每一个电影都在ol标签下的li标签下：

2、然后我们看li标签的数据是否完整，可以看到我们需要的字段都有：

3、接下来开始写解析代码：

def get_data(html_str, data_list):"""提取数据写入列表"""# 将html字符串转换为etree对象方便后面使用xpath进行解析html_data = etree.HTML(html_str)# 利用xpath取到所有的li标签li_list = html_data.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")# 打印一下li标签个数看是否和一页的电影个数对得上print(len(li_list))  # 输出25，没有问题# 遍历li_list列表取到某一个电影的对象for li in li_list:# 用xpath获取每一个字段信息# 排名ranking = li.xpath(".//div[@class='pic']/em/text()")[0]# 电影名title = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/span[1]/text()")[0]# 评分score = li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")[0]# 评价人数evaluators_number = li.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")[0]evaluators_number = evaluators_number.replace('人评价', '')  # 将'人评价'替换为替换为空，更美观# 导演、主演str1 = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]//text()")[0]# 利用正则提取导演名try:director = re.findall("导演: (.*?)主演", str1)[0]director = re.sub('\xa0', '', director)except:director = None# 利用正则提取主演try:performer = re.findall("主演: (.*)", str1)[0]performer = re.sub('\xa0', '', performer)except:performer = None# 上映时间、制片国家、电影类型都在这里标签下str2 = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]//text()")[1]#try:# 通过斜杠进行分割str2_list = str2.split(' / ')# 年份year = re.sub('[\n ]', '', str2_list[0])# 制片国家country = str2_list[1]# 影片类型type = re.sub('[\n ]', '', str2_list[2])except:year = Nonecountry = Nonetype = Noneurl = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/@href")[0]print({'排名': ranking, '电影名': title, '评分': score, '评价人数': evaluators_number, '导演': director,'主演': performer, '年份': year, '制片国家': country, '影片类型': type, '影片主页链接': url})data_list.append({'排名': ranking, '电影名': title, '评分': score, '评价人数': evaluators_number, '导演': director,'主演': performer, '年份': year, '制片国家': country, '影片类型': type, '影片主页链接': url})

运行结果：

5.6 保存数据

当我们提取完数据以后就可以写入用pandas写入Excel表格中，创建into_excel(data_list)函数，将存储数据的data_list列表作为参数传入，然后用pandas的to_excel函数写入excel表格：

def into_excel(data_list):# 创建DataFrame对象df = pd.DataFrame(data_list)# 写入excel文件df.to_excel('电影Top250排行.xlsx')

5.7 调用主函数

第一步设置翻页，然后获取网页源码，接着提取数据，限制爬取的速度，最后写入Excel文件

def main():data_list = []  # 空列表用于存储每页获取到的数据# 1. 设置翻页for i in range(10):url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(i * 25) + '&filter='# 2. 获取网页源码html_str = get_html_str(url)# 3. 提取数据get_data(html_str, data_list)# 4. 限制爬取的速度time.sleep(5)# 5. 写入excelinto_excel(data_list)

5.8 完整源码

这里附上完整源码（注意：get_html_str(url)函数中的代理IP这里需要看5.1 获取代理IP自己去获取，博主的已过期），然后直接运行程序即可：

import re # 正则，用于提取字符串
import pandas as pd # pandas，用于写入Excel文件
import requests  # python基础爬虫库
from lxml import etree  # 可以将网页转换为Elements对象
import time  # 防止爬取过快可以睡眠一秒def get_html_str(url):"""发送请求，获取响应"""# 请求头模拟浏览器headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'}# 添加代理IP（这里代理IP这里需要看`5.1 获取代理IP`自己去获取，博主的已过期）proxies = {"http": "http://183.134.17.12:9181",}# 添加请求头和代理IP发送请求response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)  ## 获取网页源码html_str = response.content.decode()# 返回网页源码return html_strdef get_data(html_str, data_list):"""提取数据写入列表"""# 将html字符串转换为etree对象方便后面使用xpath进行解析html_data = etree.HTML(html_str)# 利用xpath取到所有的li标签li_list = html_data.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")# 打印一下li标签个数看是否和一页的电影个数对得上print(len(li_list))  # 输出25，没有问题# 遍历li_list列表取到某一个电影的对象for li in li_list:# 用xpath获取每一个字段信息# 排名ranking = li.xpath(".//div[@class='pic']/em/text()")[0]# 电影名title = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/span[1]/text()")[0]# 评分score = li.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")[0]# 评价人数evaluators_number = li.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")[0]evaluators_number = evaluators_number.replace('人评价', '')  # 将'人评价'替换为替换为空，更美观# 导演、主演str1 = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]//text()")[0]# 利用正则提取导演名try:director = re.findall("导演: (.*?)主演", str1)[0]director = re.sub('\xa0', '', director)except:director = None# 利用正则提取主演try:performer = re.findall("主演: (.*)", str1)[0]performer = re.sub('\xa0', '', performer)except:performer = None# 上映时间、制片国家、电影类型都在这里标签下str2 = li.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]//text()")[1]#try:# 通过斜杠进行分割str2_list = str2.split(' / ')# 年份year = re.sub('[\n ]', '', str2_list[0])# 制片国家country = str2_list[1]# 影片类型type = re.sub('[\n ]', '', str2_list[2])except:year = Nonecountry = Nonetype = Noneurl = li.xpath(".//div[@class='hd']/a/@href")[0]print({'排名': ranking, '电影名': title, '评分': score, '评价人数': evaluators_number, '导演': director,'主演': performer, '年份': year, '制片国家': country, '影片类型': type, '影片主页链接': url})data_list.append({'排名': ranking, '电影名': title, '评分': score, '评价人数': evaluators_number, '导演': director,'主演': performer, '年份': year, '制片国家': country, '影片类型': type, '影片主页链接': url})def into_excel(data_list):# 创建DataFrame对象df = pd.DataFrame(data_list)# 写入excel文件df.to_excel('电影Top250排行.xlsx')def main():data_list = []  # 空列表用于存储每页获取到的数据# 1. 设置翻页for i in range(10):url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(i * 25) + '&filter='# 2. 获取网页源码html_str = get_html_str(url)# 3. 提取数据get_data(html_str, data_list)# 4. 限制爬取的速度time.sleep(5)# 5. 写入excelinto_excel(data_list)if __name__ == "__main__":main()

程序运行完毕后生成excel文件：