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作者 Dark Horse

前言

在使用 Python 开发爬虫的过程中，requests 和 BeautifulSoup4(别名bs4) 应用的比较广泛，requests主要用于模拟浏览器的客户端请求，以获取服务器端响应，接收到的响应结果，如：网页HTML源码则交由 bs4 封装后再解析提取目标内容数据。

今天的案例中，我们将使用一个新库 MechanicalSoup 该库事实上是对 requests 和 bs4 的进一步封装，让请求和解析的工作进一步简化，如果你已经熟悉 requests 和 bs4 的基本操作，下面的代码理解起来应该不会很困难。

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准备工作

mechanicalsoup 安装

终端下使用 pip 安装即可，也会自动安装相关依赖组件库

pip install mechanicalsoup

网页分析

今天我们要请求的是全球是最大的电影数据库网站 IMDb，其官网地址是 http://www.imdb.com 首页显示效果如图所示：

 

我们要爬取数据的页面，可以通过“Menu“ 导航的子菜单项 "Top Rated Movies" 进入，或直接访问 https://www.imdb.com/chart/top/

 

我们要采集的目标数据为左侧页面的列表，经过浏览器右键“检查”分析，得知第一条数据项均包含在一个表格行内，此时我们进一步明确要采集的数据为排名、电影标题、发行年份三列，分析得到以下HTML元素：

 

目标数据均包含在一个td class="titleColumn" 单元格内，此时只需要批量获取有该特征的批量单元格，再取出目标数据并清理即可。

编码实现

采集并打印

初步代码结构：

imdb.py

import mechanical

# 数据容器
data = []

def fetch_data():
    # 此处爬取页面目标数据

def main():
    fetch_data()

if __name__ == "__main__":
    main()

重点的代码逻辑是包含在 fetch_data() 函数内，具体代码如下(含注释)：

def fetch_data():
    url = "https://www.imdb.com/chart/top/"
    # 构造浏览器对象
    b = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
    # 请求目标网址
    b.open(url)
    # b.page 即为当前响应页面源码，且已封装为 BeautifulSoup 对象
    # 页面中找出所有具有 class="titleColumn" 属性的 td 单元格集合
    items = b.page.find_all("td", class_="titleColumn")


    # 遍历所有项
    for item in items:
        # 取出当前单元格中所所有文本，以"\n"分隔为三个元素
        row = item.text.strip().split("\n")
        # 进一步清理元素值的空格
        # 此时列表中三个元素对应为排名、标题、年份
        row = [x.strip() for x in row]
        # 将数据添加至data列表容器，便于进一步处理
        data.append(row)
        # 打印显示
        print(row)

此时代码如下：

import mechanicalsoup


data = []


def fetch_data():
    url = "https://www.imdb.com/chart/top/?ref_=nv_mv_250"
    b = mechanicalsoup.StatefulBrowser()
    b.open(url)
    items = b.page.find_all("td", class_="titleColumn")
    for item in items:
        row = item.text.strip().split("\n")
        row = [x.strip() for x in row]
        data.append(row)
        print(row)


def main():
    fetch_data()


if __name__ == "__main__":
    main()

此时运行代码 python imdb.py 结果如下：

 

可以看到在逐行提取时打印的效果，此时数据窗口 data 中也包括了所有行250行的电影信息。

将批量数据写入Excel文件

如果将采集的批量电影数据（250条）一次性写入Excel 表格文件，可以安装使用 Excel 操作库，比如：openpyxl 等，在执行完前述步骤 fetch_data() 执行新建、并写入Excel 操作即可。