关键词

基于Python爬取爱奇艺资源过程解析

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。

本文链接:http://task.lmcjl.com/news/14192.html

展开阅读全文