当前位置: 首页 > news >正文

Python学习---基于正则表达式的简单爬取电影下载信息案例

一、定义函数获取列表页的内容页地址 get_movie_links()

1、定义列表的地址

2、打开url地址,获取数据

3、解码获取到的数据

4、使用正则得到所有的影片内容也地址
    4.1 遍历,取出内容页地址
    4.2 拼接内容页地址
    4.3 打开内容页地址
    4.4 获取数据,并读取
    4.5 解码内容页数据,得到html内容页文本
    4.6 使用正则,获取下载地址的连接
    4.7 把影片信息和下载链接,保存到字典中
    4.8 返回字典
二、主函数 main
1、调用 get_movie_list() ,得到字典
2、遍历字典,将内容保存到本地CSV文件中

"""
一、定义函数获取列表页的内容页的地址get_movie_links()
1、定义列表地址https://www.ygdy8.net/html/gndy/dyzz/list_23_1.html
2、打开url1地址,获取数据
3、解码获取到的数据
4、使用正则得到所有影片内容页的地址二、主函数
"""
import urllib.request
import re
import csvdef get_movie_links():# 1、定义列表地址https: // www.ygdy8.net / html / gndy / dyzz / list_23_1.htmlfilm_list_url = "https://www.ygdy8.net/html/gndy/dyzz/list_23_1.html"# 2、打开url1地址,获取数据response_list = urllib.request.urlopen(film_list_url)# 通过read()读取网络资源数据response_list_data = response_list.read()# 3、解码获取到的数据response_list_text = response_list_data.decode("gbk")# 4、使用正则得到所有影片内容页的地址# 使用findall()查找影片内容对应地址url_list = re.findall(r"<a href=\"(.*)\" class=\"ulink\">(.*)</a>", response_list_text)# 定义字典保存电影信息films_dict = {}# 保存地址[('/html/gndy/dyzz/20240514/64980.html', '2024年科幻动作《哥斯拉大战金刚2:帝国崛起》BD中英双字'),……]# 定义变量记录电影条数i = 1# 循环遍历列表得到每个电影的地址for content_url, film_name in url_list:# 拼接目标电影地址content_url = "https://www.ygdy8.net/" + content_url# 打开每一部电影的内容页地址response_content = urllib.request.urlopen(content_url)# 接收内容页的html二进制信息response_content_data = response_content.read()# 解码得到内容页的文本内容response_content_text = response_content_data.decode("gbk")# 取出下载内容页地址# print(response_content_text)result = re.search(r"href=\"(.*?)\"><strong><font style=\"BACKGROUND-COLOR: #ff9966\"><font color=\"#0000ff\">[<font size=\"4\">]*(.*?)</font>",response_content_text)# 将信息保存到字典中films_dict[film_name] = result.group(1)print(f"已经获取{i}条信息")i += 1return films_dictdef main():films_dict = get_movie_links()# 定义CSV文件名csv_file_name = "films.csv"# 打开文件进行写入with open(csv_file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:# 定义CSV文件的列名fieldnames = ['film_name', 'film_link']# 创建csv writer对象writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)# 写入列名行writer.writeheader()# 遍历字典并写入数据行for film_name, film_link in films_dict.items():writer.writerow({'film_name': film_name, 'film_link': film_link})print(f"数据已成功保存到当前目录下的{csv_file_name}")if __name__ == '__main__':main()

注意没有涉及代理,只是对正则表达式的练习应用,可能在爬取过程中被封禁ip,建议设置延时缓慢爬取或自己开启代理 ,否则慎用……

相关文章:

Python学习---基于正则表达式的简单爬取电影下载信息案例

一、定义函数获取列表页的内容页地址 get_movie_links() 1、定义列表的地址 2、打开url地址&#xff0c;获取数据 3、解码获取到的数据 4、使用正则得到所有的影片内容也地址 4.1 遍历&#xff0c;取出内容页地址 4.2 拼接内容页地址 4.3 打开内容页地址 4.4 获…...

.DS_store文件

感觉mac里的这个.DS_store文件烦人&#xff0c;老是莫名其妙的出现&#xff0c;然后造成困扰 处理方式如下&#xff1a; import os pic_list os.listdir("./mask_pic/") print(len(pic_list)) # 从文件夹中删掉 if(".DS_Store" in pic_list):print(&quo…...

【webrtc】内置opus解码器的移植

m98 ,不知道是什么版本的opus,之前的交叉编译构建: 【mia】ffmpeg + opus 交叉编译 【mia】ubuntu22.04 : mingw:编译ffmpeg支持opus编解码 看起来是opus是1.3.1 只需要移植libopus和opus的webrtc解码部分即可。 linux构建的windows可运行的opus库 G:\NDDEV\aliply-0.4\C…...

Java注解:讲解Java注解(Annotations)的概念,使用,并展示如何自定义注解,甚至框架级别的使用说明

1. 注解的概念 1.1 介绍Annotation的基础概念 Java注解(Annotation)是Java 5.0及更高版本中引入的一种元数据(meta-data),即数据的数据。它以一种形式附着在代码中,但是对代码的运行不产生直接效果。注解可以用于创建文档、追踪代码依赖性、甚至执行编译期版错误检查等…...

二维矩阵乘法案例

二维矩阵相乘计算原理&#xff1a;第一个矩阵的每一行分别与第二个矩阵的每一列做向量点乘&#xff0c;将所得结果填入新矩阵相应的位置。 例如&#xff0c;给定矩阵 A [ [1, 2 ], [3, 4] ]和 B [ [5, 6 ], [7, 8] ]&#xff0c;它们的乘积AB分别为&#xff1a; AB[ 0 ] [ 0…...

selenium安装出错

selenium安装步骤&#xff08;法1&#xff09;&#xff1a; 安装失败法1 第一次实验&#xff0c;失败 又试了一次&#xff0c;失败 安装法2-失败&#xff1a; ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。: c:\\programdata\\a…...

前端中 dayjs 时间的插件使用(在vue 项目中)

Day.js中文网 这是dayjs的中文文档 里面包括了使用方法 下面我来详细介绍一下这个插件的使用 Day.js 可以运行在浏览器和 Node.js 中。 一般咱直接是 npm 安装 npm install dayjs 目前应该使用的是Es6 的语法 import dayjs from dayjs 当前时间 直接调用 dayjs() 将返回…...

tp5问题集记录 一

tp5问题集记录 一 前言车祸现场 前言 在写tp5接口的时候&#xff0c;发现model里面的参数查询出来之后&#xff0c;怎么改都不生效&#xff0c;也是自己不熟悉钻牛角尖了。 车祸现场 例如下面的代码使用model处理预处理 // SPUpublic function getSpuAttr($value, $data){$…...

AGI技术与原理浅析:曙光还是迷失?

前言&#xff1a;回顾以往博客文章&#xff0c;最近一次更新在2020-07&#xff0c;内容以机器学习、深度学习、CV、Slam为主&#xff0c;顺带夹杂个人感悟。笔者并非算法科班出身&#xff0c;本科学制药、研究生学金融&#xff0c;最原始的算法积累都来源于网络&#xff0c;当时…...

探秘机器学习经典:K-近邻算法(KNN)全解析

在浩瀚的机器学习宇宙中,K-近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)如同一颗璀璨的明星,以其简洁直观的原理和广泛的应用范围,赢得了众多数据科学家的喜爱。今天,让我们一起揭开KNN的神秘面纱,深入探讨它的运作机制、优缺点、应用场景,以及如何在实际项目中灵活运用。 …...

数据可视化每周挑战——全国星巴克门店数据可视化

这是我国星巴克门店的位置&#xff0c;营业时间等数据。 1.导入需要用的库&#xff0c;同时设置绘图时用到的字体&#xff0c;同时防止绘图时负号无法正常显示的情况。 import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar,Map,Line,Pie,Geo from pyecharts import option…...

【前端】js通过元素属性获取元素

【前端】js通过元素属性获取元素 <div for"hc_opportunity_config">aaaaa</div>//通过属性获取元素document.querySelector([for"hc_opportunity_config"]) document.querySelector([属性"属性值"])...

申请轻纺行业工程设计资乙级对企业有什么要求

注册资金&#xff1a;企业的注册资金应至少达到三百万&#xff0c;这是衡量企业经济实力和承担风险能力的重要指标。独立法人资格&#xff1a;企业应具备独立的法人资格&#xff0c;能够独立承担民事责任&#xff0c;并具备相应的经营自主权。专业技术人员配备&#xff1a;企业…...

基于单片机电梯控制系统设计与实现

摘 要: 介绍了电梯控制系统架构 &#xff0c; 指出了该系统的硬件设计和控制系统的软件设计以及系统调试 &#xff0c; 使系统可根据按键 要求完成载客任务&#xff0c;为电梯控制系统的优化提供了参考 。 关键词 : 电梯控制 ; 单片机 ; 系统设计 0 引言 在高层建筑中发挥…...

嵌入式单片机笔试题

DC-DC 和 LDO两者有何区别&#xff1f; DC-DC转换器&#xff08;直流-直流转换器&#xff09;和LDO&#xff08;低压差线性稳压器&#xff09;都是用于电源管理的设备&#xff0c;但它们在原理和特性上有一些显著的区别&#xff1a; 原理&#xff1a; DC-DC转换器通过改变输…...

生活小区火灾预警新篇章:泵吸式可燃气体报警器的检定与运用

在现代化的生活小区中&#xff0c;燃气设备广泛应用于居民的日常生活之中&#xff0c;但同时也带来了潜在的火灾风险。 可燃气体报警器作为一种安全监测设备&#xff0c;能够及时检测到燃气泄漏等安全隐患&#xff0c;并在达到预设的阈值时发出警报&#xff0c;提醒居民采取相…...

263 基于matlab得到的频分复用(FDM,Frequency Division Multiplexing)实现

基于matlab得到的频分复用(FDM&#xff0c;Frequency Division Multiplexing)实现&#xff0c;仿真时录入三路声音信号进行处理&#xff0c;将用于传输信道的总带宽划分成三个子频带&#xff0c;经过复用以后再将录入的声音信号恢复出来。程序已调通&#xff0c;可直接运行。 2…...

使用v-model完成数据的双向绑定

创作灵感 面试问道了&#xff0c;没答出来&#xff0c;呜呜呜~ v-model实现双向绑定的原理 首先我们要知道&#xff0c;v-model实现的双向绑定其实只是props与emit的简化版本。其中&#xff0c;props负责父组件向子组件传递值&#xff0c;emit负责子组件向父组件传递值。 在…...

如何使用Android NDK将头像变成“遗像”

看完本文的标题&#xff0c;可能有人要打我。你说黑白的老照片不好吗&#xff1f;非要说什么遗像&#xff0c;我现在就把你变成遗像&#xff01;好了&#xff0c;言归正传。我想大部分人都用过美颜相机或者剪映等软件吧&#xff0c;它们的滤镜功能是如何实现的&#xff0c;有人…...

python判断字符串是否为回文串的详细解析与实现

新书上架~&#x1f447;全国包邮奥~ python实用小工具开发教程http://pythontoolsteach.com/3 欢迎关注我&#x1f446;&#xff0c;收藏下次不迷路┗|&#xff40;O′|┛ 嗷~~ 目录 一、引言&#xff1a;回文串的定义与背景 二、判断回文串的基本思路 示例解析 三、代码实…...

FedoraWorkstation43安装中州韵(ibus-rime)输入法引擎+雾凇拼音+万象语言模型

1、安装ibus-rime sudo dnf install ibus-rime librime-devel librime-tools librime-lua2、使用东风破工具安装雾凇 cd ~/ git clone https://github.com/rime/plum.git plum cd plum bash rime-install iDvel/rime-ice:others/recipes/full # 更多参考 https://github.com/iD…...

从CNN到Mamba:为什么这个轻量级双分支结构在医学图像分类中表现更好?

从CNN到Mamba&#xff1a;轻量级双分支结构如何重塑医学图像分类范式 医学影像分析正面临前所未有的挑战——随着CT、MRI、超声等成像技术的普及&#xff0c;每天产生的医学图像数据呈指数级增长。传统CNN架构在应对高分辨率医学图像时&#xff0c;往往陷入局部特征提取的局限&…...

利用快马平台快速生成virtualbox虚拟机配置脚本,搭建云端开发原型环境

今天想和大家分享一个快速搭建云端开发环境的小技巧。最近在尝试用VirtualBox创建Ubuntu服务器环境时&#xff0c;发现手动配置特别耗时&#xff0c;于是研究了一套自动化脚本方案&#xff0c;配合InsCode(快马)平台的快速生成功能&#xff0c;整个过程变得异常简单。 为什么需…...

Z-Image-Turbo-辉夜巫女快速入门:10分钟完成Dify工作流集成与调用

Z-Image-Turbo-辉夜巫女快速入门&#xff1a;10分钟完成Dify工作流集成与调用 想在自己的应用里快速加上AI画图功能&#xff0c;但又不想写一堆复杂的代码&#xff1f;今天咱们就来聊聊怎么把Z-Image-Turbo-辉夜巫女这个挺火的图像生成模型&#xff0c;轻松集成到Dify平台的工…...

Java 零基础全套视频教程,String StringBuffer StringBuilder 类,笔记142-146

Java 零基础全套视频教程&#xff0c;String StringBuffer StringBuilder 类&#xff0c;笔记142-146 一、参考资料 【尚硅谷Java零基础全套视频教程(宋红康主讲&#xff0c;java入门自学必备)】 https://www.bilibili.com/video/BV1PY411e7J6/?p142&share_sourcecopy_web…...

如何免费构建个人游戏串流服务器:Sunshine开源方案完整指南

如何免费构建个人游戏串流服务器&#xff1a;Sunshine开源方案完整指南 【免费下载链接】Sunshine Self-hosted game stream host for Moonlight. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/Sunshine Sunshine是一款开源的自托管游戏串流服务器&#xff0c;让您…...

Labelme标注实战:5分钟搞定语义分割数据集制作(附避坑指南)

Labelme标注实战&#xff1a;5分钟搞定语义分割数据集制作&#xff08;附避坑指南&#xff09; 当你第一次接触计算机视觉项目时&#xff0c;可能会被海量的标注需求吓到。别担心&#xff0c;今天我要分享的是如何用Labelme这个轻量级工具&#xff0c;快速完成语义分割数据标注…...

5分钟搞懂线结构光三维重建:从激光平面到深度信息的完整流程

线结构光三维重建&#xff1a;从激光平面到深度信息的实战解析 当你第一次看到激光线扫过物体表面时&#xff0c;可能不会想到这条细细的光线背后隐藏着精确测量物体三维形状的能力。线结构光三维重建技术正悄然改变着工业检测、逆向工程和医疗影像等领域——它不需要接触物体…...

Ryzen SDT调试工具:解锁AMD处理器潜能的系统级配置平台

Ryzen SDT调试工具&#xff1a;解锁AMD处理器潜能的系统级配置平台 【免费下载链接】SMUDebugTool A dedicated tool to help write/read various parameters of Ryzen-based systems, such as manual overclock, SMU, PCI, CPUID, MSR and Power Table. 项目地址: https://g…...

OFA模型在VMware虚拟机中的开发测试环境搭建

OFA模型在VMware虚拟机中的开发测试环境搭建 对于很多刚接触AI模型开发的个人开发者或学生来说&#xff0c;最大的门槛往往不是算法本身&#xff0c;而是硬件。一块性能足够的独立GPU价格不菲&#xff0c;让很多人在起步阶段就望而却步。难道没有物理GPU&#xff0c;就真的没法…...