【python】使用代理IP爬取猫眼电影专业评分数据_猫眼怎么爬取差评
前言
我们为什么需要使用IP代理服务？
在编写爬虫程序的过程中，IP封锁无疑是一个常见且棘手的问题。尽管网络上存在大量的免费IP代理网站，但其质量往往参差不齐，令人堪忧。许多代理IP的延迟过高，严重影响了爬虫的工作效率；更糟糕的是，其中不乏大量已经失效的代理IP，使用这些IP不仅无法绕过封锁，反而可能使爬虫陷入更深的困境。
本篇文章中介绍一下如何使用Python的Requests库和BeautifulSoup库来抓取猫眼电影网站上的专业评分数据。
正文
1、导包
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltRequests库是一个简单易用的HTTP库，用于发送网络请求和获取响应数据。BeautifulSoup库则是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，可以帮助我们从网页中提取所需的数据。
2、设置代理
设置代理和代理信息可以在这里获取：IP代理服务
# 设置代理信息proxyHost = \"www.16yun.cn\"proxyPort = \"5445\"proxyUser = \"your_proxy_user\"proxyPass = \"your_proxy_password\"# 设置代理proxyMeta = \"http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s\" % { \"host\": proxyHost, \"port\": proxyPort, \"user\": proxyUser, \"pass\": proxyPass,}proxies = { \"http\": proxyMeta, \"https\": proxyMeta,}3、设置请求头
请求头的获取方式可以参考这篇文章：爬虫入门学习（三）请求headers处理-CSDN博客
当然不用自己的也行哈哈
# 设置请求头，模拟浏览器访问headers = { \'User-Agent\': \'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3\'}4、发起请求
# 发起请求，获取网页内容url = \'https://maoyan.com/films?showType=3\'response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) # 添加proxies参数soup = BeautifulSoup(response.text, \'html.parser\')5、解析网页内容
# 解析网页内容，提取专业评分数据movie_names = []professional_scores = []for movie in soup.find_all(\'div\', attrs={\'class\': \'movie-item film-channel\'}): movie_name = movie.find(\'span\', attrs={\'class\': \'name\'}).text score = movie.find(\'span\', attrs={\'class\': \'integer\'}).text + movie.find(\'span\', attrs={\'class\': \'fraction\'}).text movie_names.append(movie_name) professional_scores.append(score)# 将数据存储到DataFrame中data = {\'电影名称\': movie_names, \'专业评分\': professional_scores}df = pd.DataFrame(data)6、数据可视化
# 数据可视化plt.figure(figsize=(10, 6))plt.bar(df[\'电影名称\'], df[\'专业评分\'], color=\'skyblue\')plt.title(\'猫眼电影专业评分排行榜\')plt.xlabel(\'电影名称\')plt.ylabel(\'专业评分\')plt.xticks(rotation=45)plt.show()上述代码片段展示了如何运用Python中的Requests库与BeautifulSoup库，精准地抓取猫眼电影网站上的专业评分数据。随后，通过Pandas库对数据进行整理与分析，再借助Matplotlib库进行可视化呈现。这一数据采集、处理与可视化的完整流程。
完整代码如下：
# 导入所需的库import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 设置代理信息proxyHost = \"www.16yun.cn\"proxyPort = \"5445\"proxyUser = \"your_proxy_user\"proxyPass = \"your_proxy_password\"# 设置代理proxyMeta = \"http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s\" % { \"host\": proxyHost, \"port\": proxyPort, \"user\": proxyUser, \"pass\": proxyPass,}proxies = { \"http\": proxyMeta, \"https\": proxyMeta,}# 设置请求头，模拟浏览器访问headers = { \'User-Agent\': \'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3\'}# 发起请求，获取网页内容url = \'https://maoyan.com/films?showType=3\'response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) # 添加proxies参数soup = BeautifulSoup(response.text, \'html.parser\')# 解析网页内容，提取专业评分数据movie_names = []professional_scores = []for movie in soup.find_all(\'div\', attrs={\'class\': \'movie-item film-channel\'}): movie_name = movie.find(\'span\', attrs={\'class\': \'name\'}).text score = movie.find(\'span\', attrs={\'class\': \'integer\'}).text + movie.find(\'span\', attrs={\'class\': \'fraction\'}).text movie_names.append(movie_name) professional_scores.append(score)# 将数据存储到DataFrame中data = {\'电影名称\': movie_names, \'专业评分\': professional_scores}df = pd.DataFrame(data)# 数据可视化plt.figure(figsize=(10, 6))plt.bar(df[\'电影名称\'], df[\'专业评分\'], color=\'skyblue\')plt.title(\'猫眼电影专业评分排行榜\')plt.xlabel(\'电影名称\')plt.ylabel(\'专业评分\')plt.xticks(rotation=45)plt.show()当然，如果你自己要使用的话得用自己专属的IP代理信息，而且具体情况得具体分析。如果你买了代理IP的话，不会的直接问客服，直接给你服务的服服帖帖的😎。
小结
本文详细阐述了如何利用Python爬虫技术从猫眼电影网站获取专业评分数据的过程，并通过代码实例展示了从设置代理、发起请求、解析网页内容到数据提取与可视化的完整流程。
首先，文章介绍了必要的库导入，包括requests用于发起网络请求，BeautifulSoup用于解析HTML页面，pandas用于数据处理，以及matplotlib用于数据可视化。接着，通过设置代理和请求头，模拟了浏览器访问，成功绕过了可能存在的反爬虫机制，获取了目标网页的内容。
在解析网页内容方面，文章通过BeautifulSoup的find_all方法定位到包含电影信息的div元素，并提取了电影名称和专业评分数据。这些数据被存储在一个列表中，为后续的数据处理和分析提供了基础。
为了更直观地展示数据，文章还利用pandas库将提取的数据转换成了DataFrame格式，并使用matplotlib库绘制了专业评分排行榜的条形图。这不仅有助于读者更好地理解数据分布情况，还能为后续的深入分析提供直观的参考。
