基于Python爬取爱奇艺资源过程解析 |
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基于Python爬取爱奇艺资源过程解析
本文将介绍如何使用Python爬取爱奇艺网站上的视频资源，并进行简单的数据处理。我们将使用Python的requests、BeautifulSoup和pandas库来完成这个过程。 爬取视频资源首先，我们需要使用requests库向爱奇艺网站发送请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML页面。以下是Python代码示例： import requests from bs4 import BeautifulSoup # 请求URL url = 'https://www.iqiyi.com/v_19rr7z5v5s.html' # 请求头部信息 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'} # 发送HTTP请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')在上面的代码中，我们首先定义了要请求的URL和请求头部信息。然后，我们使用requests发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML页面。 接下来，我们可以使用BeautifulSoup库提供的方法来获取视频的名称、类型、上映时间和评分等信息。以下是Python代码示例： # 获取视频名称 video_name = soup.find('h1', attrs={'class': 'header-title'}).text # 获取视频类型 video_type = soup.find('a', attrs={'class': 'header-link'}).text # 获取视频上映时间 video_time = soup.find('span', attrs={'class': 'header-info-year'}).text # 获取视频评分 video_score = soup.find('span', attrs={'class': 'header-info-score'}).text在上面的代码中，我们使用find()方法来查找HTML页面中的元素，并使用text属性获取元素的文本内容。 数据处理接下来，我们可以使用pandas库将视频数据保存到DataFrame中，并进行简单的数据处理。以下是Python代码示例： import pandas as pd # 将视频数据保存到DataFrame中 video_data = pd.DataFrame({'视频名称': [video_name], '视频类型': [video_type], '上映时间': [video_time], '评分': [video_score]}) # 输出DataFrame print(video_data) # 将评分转换为浮点数 video_data['评分'] = video_data['评分'].astype(float) # 输出平均评分 print('平均评分：', video_data['评分'].mean())在上面的代码中，我们首先使用pandas库将视频数据保存到DataFrame中，并使用print()函数输出DataFrame。然后，我们使用astype()方法将评分转换为浮点数，并使用mean()方法计算平均评分，并使用print()函数输出平均评分。 完整代码示例以下是完整的Python代码示例： import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 请求URL url = 'https://www.iqiyi.com/v_19rr7z5v5s.html' # 请求头部信息 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'} # 发送HTTP请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取视频名称 video_name = soup.find('h1', attrs={'class': 'header-title'}).text # 获取视频类型 video_type = soup.find('a', attrs={'class': 'header-link'}).text # 获取视频上映时间 video_time = soup.find('span', attrs={'class': 'header-info-year'}).text # 获取视频评分 video_score = soup.find('span', attrs={'class': 'header-info-score'}).text # 将视频数据保存到DataFrame中 video_data = pd.DataFrame({'视频名称': [video_name], '视频类型': [video_type], '上映时间': [video_time], '评分': [video_score]}) # 输出DataFrame print(video_data) # 将评分转换为浮点数 video_data['评分'] = video_data['评分'].astype(float) # 输出平均评分 print('平均评分：', video_data['评分'].mean()) 总结本文介绍了如何使用Python爬取爱奇艺网站上的视频资源，并进行简单的数据处理。我们使用了requests、BeautifulSoup和pandas库来完成这个过程。在实际应用中，我们可以根据需要适合自己的方法，以便更好地爬取和处理视频数据。 本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：基于Python爬取爱奇艺资源过程解析 - Python技术站 |
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