#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import requests
# 定义请求url
url = "https://movie.douban.com/j/search_subjects"
# 定义请求头
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36"
}
# 循环构建请求参数并且发送请求
for page_start in range(0, 100, 20):
params = {
"type": "movie",
"tag": "热门",
"sort": "recommend",
"page_limit": "20",
"page_start": page_start
}
response = requests.get(
url=url,
headers=headers,
params=params,
verify=False
)
# 方式一:直接转换json方法
# results = response.json()
# 方式二: 手动转换
# 获取字节串
content = response.content
# 转换成字符串
string = content.decode('utf-8')
# 把字符串转成python数据类型
results = json.loads(string)
# 解析结果
for movie in results["subjects"]:
print(movie["title"], movie["rate"])
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Python是一种功能强大且易于使用的编程语言,它在爬虫领域具有许多优势。以下是Python爬虫的几个主要优势: 1. **简洁易读**: Python的语法非常简洁和易于理解,使得编写爬虫程序变得相对简单。与其他编程语言相比,Python代码通常更加可读,逻辑清晰,这样就可以更轻松地实现和维护爬虫程序。 2. **丰富的第三方库**: Python生态系统中有大量的开源第三方库,如Requests、Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等,这些库为爬虫提供了各种功能,从发起HTTP请求、解析网页到处理数据都有相应的工具,极大地简化了爬虫的开发过程。 3. **强大的数据处理能力**: Python拥有强大的数据处理和分析能力,因此在爬取数据后进行数据清洗、处理和分析变得非常方便。通过使用NumPy、Pandas、Matplotlib等库,可以高效地处理和可视化爬取的数据。 4. **跨平台性**: Python是一种跨平台的编程语言,可以在Windows、Mac和Linux等操作系统上运行。这使得爬虫程序可以在不同操作系统上部署和运行,提高了开发和部署的灵
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