① Python爬虫实战，Python多线程抓取5千多部最新电影下载链接
利用Python多线程爬了5000多部最新电影下载链接，废话不多说~
让我们愉快地开始吧~
Python版本： 3.6.4
相关模块：
requests模块；
re模块；
csv模块；
以及一些Python自带的模块。
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
拿到链接之后，接下来就是继续访问这些链接，然后拿到电影的下载链接
但是这里还是有很多的小细节，例如我们需要拿到电影的总页数，其次这么多的页面，一个线程不知道要跑到什么时候，所以我们首先先拿到总页码，然后用多线程来进行任务的分配
我们首先先拿到总页码，然后用多线程来进行任务的分配
总页数其实我们用re正则来获取
爬取的内容存取到csv，也可以写个函数来存取
开启4个进程来下载链接
您学废了吗？最后祝大家天天进步！！学习Python最重要的就是心态。我们在学习过程中必然会遇到很多难题，可能自己想破脑袋都无法解决。这都是正常的，千万别急着否定自己，怀疑自己。如果大家在刚开始学习中遇到困难，想找一个python学习交流环境，可以加入我们，领取学习资料，一起讨论，会节约很多时间，减少很多遇到的难题。
② Python爬虫实战（1）requests爬取豆瓣电影TOP250
爬取时间：2020/11/25
系统环境：Windows 10
所用工具：Jupyter NotebookPython 3.0
涉及的库：requestslxmlpandasmatplotlib
umpy
蛋肥想法： 先将电影名称、原名、评分、评价人数、分类信息从网站上爬取下来。
蛋肥想法： print数据列表后发现电影原名、分类信息等存在不需要的字符，需预先处理；同时因为后续想做一个豆瓣电影TOP250的维度分布图，而同一电影存在多个发行国家、类型（如“法国 美国 / 剧情 动作 犯罪”），为了简（偷）便（懒），这里均取第一个作为记入的数据；最后将数据保存为xlsx。
蛋肥想法： 蛋肥想知道在豆瓣电影TOP250中年份、国家、类型的维度数据，为了练手，使用刚才保存成xlsx的数据，并分别画成雷达图、柱形图、扇形图。
③ python爬虫-11-用python爬取视频网站电影天堂中每一个视频的详情，看电影来吧（上）
通过Python爬虫技术，我们可以轻松地从电影天堂网站获取电影信息。以下是对爬取流程和代码编写的具体步骤进行的详细解析。
为了满足需求，我们首先需爬取最新影片的前5页，获取其中每部电影的下载地址和相关介绍，包括主演、国家以及视频简介等。
爬取流程梳理：我们先对爬取的页面内容进行定位，包括页面整体、电影范围、具体信息和准确定位。以下是详细步骤：
1、整体定位：爬取页面内容。示例页面中，电影信息散落其中。定位到具体电影时，需要关注页面结构。
2、范围定位：确定爬取范围，即页面中的电影列表，获取列表中的每一个电影链接。
3、大致定位：聚焦于每个电影详情页面中的关键信息，定位到包含主演、国家、简介等内容的区域。
4、准确定位：具体到获取每个参数，即确保爬取到完整的电影信息。
代码书写：以爬取第一页数据为例，代码实现如下。通过循环，我们能自动爬取多页数据。以下是具体步骤和代码示例：
1、爬取第一页，获取页面整体信息。代码示例展示了如何解析并输出页面数据。
2、范围定位，通过获取第一页所有电影的URL，进一步访问详情页以获取更多信息。代码示例详细说明了URL获取和解析过程。
3、大致定位，聚焦于每个详情页中的关键信息，如主演、国家和简介等。代码示例展示了如何定位和解析这些关键信息。
4、准确定位，实现对每个参数的精准获取。代码示例深入细节，确保爬取到完整且准确的电影信息。
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