这次要抓取的目标是豆瓣电影 TOP250，主要是要的是 BeautifulSoup，一道美味的汤啊~

解析

其实简单的网络爬虫无外乎查看网页源码，从源码中获取自己想要的东西，然后对其进行处理。

豆瓣电影 Top 250

通过查看页面元素代码可以看出：

1. 电影条目是被 <ol class="grid_view"> 所包围的；
2. 其中每个电影条目是一个 <li>；
3. 另外，每页有 25 个条目，共 10 页，这意味着需要解析多页数据。

我们来看下其中一个条目的源码：

<li>
    <div class="item">
        <div class="pic">
            <em class="">1</em>
            <a href="https://movie.douban.com/subject/1292052/">
                <img width="100" alt="肖申克的救赎" src="https://img3.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p480747492.webp" class=""></a>
        </div>
        <div class="info">
            <div class="hd">
                <a href="https://movie.douban.com/subject/1292052/" class="">
                    <span class="title">肖申克的救赎</span>
                    <span class="title">&nbsp;/&nbsp;The Shawshank Redemption</span>
                    <span class="other">&nbsp;/&nbsp;月黑高飞(港) / 刺激1995(台)</span></a>
                <span class="playable">[可播放]</span></div>
            <div class="bd">
                <p class="">导演: 弗兰克·德拉邦特 Frank Darabont&nbsp;&nbsp;&nbsp;主演: 蒂姆·罗宾斯 Tim Robbins /...
                    <br>1994&nbsp;/&nbsp;美国&nbsp;/&nbsp;犯罪 剧情</p>
                <div class="star">
                    <span class="rating5-t"></span>
                    <span class="rating_num" property="v:average">9.6</span>
                    <span property="v:best" content="10.0"></span>
                    <span>1041580人评价</span></div>
                <p class="quote">
                    <span class="inq">希望让人自由。</span></p>
                <p>
                    <span class="gact">
                        <a href="https://movie.douban.com/wish/50494322/update?add=1292052" target="_blank" class="j a_collect_btn" name="sbtn-1292052-wish" rel="nofollow">想看</a></span>&nbsp;&nbsp;</p>
            </div>
        </div>
    </div>
</li>

对于每个条目，我们需要解析出其中的 电影名称、评分、评价人数，及一句话点评。

标题、评分、评价解析

标题是在 <span class="title">肖申克的救赎</span> 里的，我们可以使用

find("span", attrs={"class": "title"}).getText()

获取到，但是明显这里又多个 <span class="title">，那我们就只获取第一个，其他的不关心。

评分和评价的解析和标题类似，用同一种解析方法解析即可。

评价人数解析

评价人数这里是这样的： <span>1041580人评价</span>，明显跟上面的不同，它没有 class 属性，这里只能通过 text 来查找了：

find(text=re.compile('人评价$'))

这里用了正则表达式来进行匹配，即匹配以 人评价 结尾的文本。

下一页解析

<span class="next">
    <link rel="next" href="?start=25&amp;filter="/>
    <a href="?start=25&amp;filter=" >后页&gt;</a>
</span>

对照代码，需要从中解析出下一页的连接 ?start=25&filter=。

解析方法类似于标题的解析，先解析出 <span class="next">，然后解析其中的 <a> 标签。

find("span", attrs={"class":"next"}).find("a")

要解析的东西基本上就是这些，最后需要将解析结果保存到文件。

实现代码

# encoding:utf-8

import requests, re
from bs4 import BeautifulSoup

def download_page(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
    return soup

def parse_soup(soup):
    return_list = []
    # 利用 class 属性找到 grid
    grid = soup.find("ol", attrs={"class": "grid_view"})
    # 不加 attrs= 也可以
    # grid = soup.find("ol", {"class": "grid_view"})
    if grid:
        # 利用标签获取 list
        movie_list = grid.find_all("li")

        # 遍历 list
        for movie in movie_list:
            # 一个电影有多个名字，这里只取第一个
            # getText() 方法获取到值
            title = movie.find("span", attrs={"class": "title"}).getText()
            # print(title)
            rating_num = movie.find("span", attrs={"class": "rating_num"}).getText()
            inq = movie.find("span", attrs={"class": "inq"})
            # 利用 text 配合正则表达式匹配搜索文本
            rating_p = soup.find(text=re.compile('人评价$'))
            # 有些暂时没有一句话评论
            if not inq:
                inq = "暂无"
            else:
                inq = inq.getText()
            return_list.append(title + "，" + rating_p + "，评分：" + rating_num + "，一句话评价：" + inq)

        next_page = soup.find("span", attrs={"class":"next"}).find("a")
        if next_page:
            return return_list, next_page["href"]
        else:
            return return_list, None

if __name__ == "__main__":
    url = "https://movie.douban.com/top250"
    next_url = ""
    # 将结果保存到文件
    with open("doubanMoviesTop250.txt","w+") as f: 
        while next_url or next_url == "":
            soup = download_page(url + next_url)
            movie_list, next_url = parse_soup(soup)
            # 将 list 拆分成不同行
            f.write("\n".join(movie_list))

运行结果

$ cat doubanMoviesTop250.txt
肖申克的救赎，1041580人评价，评分：9.6，一句话评价：希望让人自由。
霸王别姬，1041580人评价，评分：9.5，一句话评价：风华绝代。
这个杀手不太冷，1041580人评价，评分：9.4，一句话评价：怪蜀黍和小萝莉不得不说的故事。
阿甘正传，1041580人评价，评分：9.4，一句话评价：一部美国近现代史。
美丽人生，1041580人评价，评分：9.5，一句话评价：最美的谎言。
千与千寻，1041580人评价，评分：9.3，一句话评价：最好的宫崎骏，最好的久石让。
泰坦尼克号，1041580人评价，评分：9.3，一句话评价：失去的才是永恒的。
辛德勒的名单，1041580人评价，评分：9.4，一句话评价：拯救一个人，就是拯救整个世界。
盗梦空间，1041580人评价，评分：9.3，一句话评价：诺兰给了我们一场无法盗取的梦。
机器人总动员，1041580人评价，评分：9.3，一句话评价：小瓦力，大人生。
三傻大闹宝莱坞，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：英俊版憨豆，高情商版谢耳朵。
海上钢琴师，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：每个人都要走一条自己坚定了的路，就算是粉身碎骨。
忠犬八公的故事，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：永远都不能忘记你所爱的人。
放牛班的春天，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：天籁一般的童声，是最接近上帝的存在。
大话西游之大圣娶亲，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：一生所爱。
楚门的世界，1041580人评价，评分：9.1，一句话评价：如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安。
龙猫，1041580人评价，评分：9.1，一句话评价：人人心中都有个龙猫，童年就永远不会消失。
教父，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：千万不要记恨你的对手，这样会让你失去理智。
星际穿越，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：爱是一种力量，让我们超越时空感知它的存在。
熔炉，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：我们一路奋战不是为了改变世界，而是为了不让世界改变我们。
乱世佳人，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：Tomorrow is another day.
触不可及，1041580人评价，评分：9.2，一句话评价：满满温情的高雅喜剧。
无间道，1041580人评价，评分：9.1，一句话评价：香港电影史上永不过时的杰作。
当幸福来敲门，1041580人评价，评分：8.9，一句话评价：平民励志片。

搞定，后面对 BeautifulSoup 的用法再进行一个详细的研究吧。

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