待爬取的网页地址为https://maoyan.com/board/4，本次以requests、BeautifulSoup css selector为路线进行爬取，最终目的是把影片排名、图片、名称、演员、上映时间与评分提取出来并保存到文件。
初步分析：所有网页上展示的内容后台都是通过代码来完成的，所以，不管那么多，先看源代码
F12打开chrome的调试工具，从下面的图可以看出，实际上每一个电影选项（排名、分数、名字等）都被包括在dd标签中。
为了能把这些影片信息爬取出来，可以有以下两种思路。
思路一：把电影的每一个要素的列表先提取出来，类似如下：
titile = ['霸王别姬','肖申克的救赎'....]，index = [1,2...]，
最后从各个列表中选中对应的item拼接成一个个新的列表或字典类型，
类似如下：result = [{'title':'霸王别姬','index':'1'},{'title':'肖申克的救赎','index':'2'.....}
分析：因为要多次进行遍历，思路一的整体逻辑较混乱，容易出错
思路二：把每一个dd标签作为一个整体提取为一个列表，然后对列表的每一项（包含每部影片的各项信息）进行解析提取
分析：很明显，相对第一种思路，第二种思路就更加的清晰明了
下面通过代码来实现思路二的方式：
第一步：获取当前页的网页源代码
def get_current_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
try:
r = requests.get(url, headers=headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except RequestException:
return None
第二步：解析当前网页提取出影片信息
def parse_html(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
dd = soup.select('dd') #css选择器，select是选取所有符合条件的节点，select_one是选取第一个符合条件的节点
for result in dd:
#生成器的方式更省内存
yield {
'index': result.select_one('.board-index').text, #获取影片排名
'title':result.select_one('.image-link')['title'], #获取影片名字
'image':result.select_one('.poster-default')['src'], #获取影片图片链接
'star':result.select_one('.star').text.strip(), #获取演员信息
'realeasetime':result.select_one('.releasetime').text.strip(),#获取上映时间
'score':result.select_one('.integer').text+result.select_one('.fraction').text #获取影片得分
}
第三步：将结果保存到文件
def save_to_file(content):
with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: #以追加的形式写入文件
f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')
以上实现了单页影片信息的爬取与存储，下面探索怎么实现翻页后的页面爬取
思路：既然要翻页，那就先点击下一页看看，找找规律，从下图可以看出url后面多了个?offset=10，继续翻页显示为?offset=20，最后一页显示为?offset=90，这就找到规律了，每一个url后面的url都等于页面号x10（页面号从0计数）。
得出规律之后我们开始写主函数
第四步：写主函数
def main(offset):
url = 'https://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset * 10)
html = get_current_page(url)
for result in parse_html(html):
print(result)
save_to_file(result)
第五步：写函数入口
if __name__ == '__main__':
depth = 10
for i in range(depth):
main(i)
最后运行的结果：
整个的爬取过程就是这样，完整代码查看可以点击这里