数据是数据分析的基础，俗话说巧妇难为无米之炊，想要做好数据分析，必须先获得数据。
在去年的这个时候，我一直想自己尝试写个爬虫，我买了一本python的书籍，但是因为种种原因，当时自己学习的速度很慢，一直到最近才慢慢的会写一些简单的爬虫，那这篇文章的标题就定为，小白的爬虫入门教学，作为分享一下我的python爬虫的入门过程，如果你是一个大佬，还请多多指教呀，如果你是一个没什么了解过爬虫，但是又想学习的人，或许你可以看完这篇文章。
我一开始，也是只知道很多人用python写爬虫作为数据分析的工具，不知道爬虫的原理是什么，他们为什么又要用python来写。后来看来一些有关于爬虫的一些论文，对爬虫的原理和过程才有了一定的了解，其实爬虫运作的过程和我们平时用浏览器看网页是没什么差别的，只不过爬虫在访问了这些网站之后，会按照一定规则来将我们需要的信息获取下来，最后通过获取的信息就行数据分析。爬虫的过程大概可以描述为：向网站发起请求、获取网站响应内容、解析成python能读取的内容、最后将数据保存在本地或者数据库之类的地方。至于爬虫为什么选用python来写，是因为python提供了诸多方便使用的库，你只需要调用这些库，而不用自己去编写这些功能，方便而简单。下面我通过写一个简单的爬虫来帮助理解。
很多网上的大佬的教学都是写爬豆瓣相关的，我了解了一番之后，是因为豆瓣的反爬虫没有那么严格，只需要你的request带有header就行，而且豆瓣的数据都是比较好的json数据，算是挺方便的。所以这次的例子选择的是豆瓣的高分电影榜。
首先，我们要分析一下目标页面，看看他的运作规律什么的，首先打开豆瓣电影，选择更多，选择豆瓣高分，按评价排序，大概是下面的样子
下拉发现，这个页面大概显示了20部电影，想要显示更多就要点最下面的加载更多，不着急，通常点击加载更多的时候，如果不是跳到别的页面，那么他就是这个页面和站点有数据交换过，F12进入浏览器开发者模式，选择network标签，再选择xhr标签，你每点一次加载更多，站点就向你发送了一次数据，右键在浏览器中直接打开这个链接，你就可以查看他发的是什么，他的地址栏是
这个链接的大概意思就是，这是豆瓣高分电影里面，按照评分排序，并且这页只显示20部电影，并且这页是从第20的电影之后的20个电影，就是评分排21-40的20部电影，页面显示如下
可以看出站点向我们传输的数据就是这种格式的，包含了不少信息。知道了这种规律之后，我们是不是可以通过改变地址栏的数字来获取不同排行的内容呢，答案是肯定的，知道了运作的规律之后，我们就可以开始编写爬虫啦，下面直接贴出代码吧
import requests #这里导入到几个需要用到的库，想了解的直接百度库名，就不再赘述了
from fake_useragent import UserAgent
import json
import pandas as pd
import os
def doubanmovie():
limit=100
url=‘https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=%E8%B1%86%E7%93%A3%E9%AB%98%E5%88%86&sort=rank&page_limit={}&page_start=0’
#这个url就是刚刚贴出的地址栏复制下来的，大括号等下用来format个数字进去
headers={“User-Agent”:UserAgent(verify_ssl=False).random} #伪装成浏览器
response=requests.get(url.format(limit),headers=headers) #发送请求
json_response=response.text
json_response=json.loads(json_response) #将获取到的文本转化成json数据
col=[‘title’,‘rate’,‘url’] #定义表格需要哪些表头
num=len(json_response[‘subjects’])
data=pd.DataFrame(index=range(num),columns=col) #使用用pandas库的对象
for i in range(num):
data.loc[i,‘title’]=json_response[‘subjects’][i][‘title’] #一条一条写进去
data.loc[i,‘rate’]=json_response[‘subjects’][i][‘rate’]
data.loc[i,‘url’]=json_response[‘subjects’][i][‘url’]
print(‘爬虫结束’)
return data
filename=‘豆瓣高分电影前100.xlsx’
data=doubanmovie()
data.to_excel(filename) #最后输出到本地
由于数据只选择爬了100条，所以很快就完成了，大概过程就是先分析了这个页面的数据传输方式，然后写的时候就先获取到这个数据，然后再转换成python对象，最后导出到本地。下面看一下爬到的数据的格式，
大概就是这些电影啦，数据大概是6月份爬好的。如果你想爬取更多的数据，或者说豆瓣限制了每次传输的数据只有有限的几条，只需要多一个循环连接的操作就可以啦。
这篇文章我在早前一个多月的时候就想写了，中间因为毕业的事，就业搬出学校，还有自己的懒惰…等等原因拖了好久，这篇文章浅浅的讲述了爬虫的原理，但这些数据并不够进行一些数据分析，我暂时有个更深入一点点想法，就是通过这个url继续获取这部电影的更多信息，打开链接是这样的
这上面的信息就多了，比如….好多，甚至下面还有一些评论，都是可以作为数据分析的来源，如果哪天实现了这个想法，就会有后续的。
好了，我是爱学习的惊尘（假装激励自己的flag），这篇文章能帮到你最好啦，也请路过的大佬多多指教。
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