封面新闻记者阿克伦报道

温馨提示：网络爬虫技术应用于商业网站抓取前需遵守《网络安全法》及网站服务协议，本示例仅以技术学习为目的，请勿用于侵犯他人合法权益的行为。

影视资源站数据采集方法解析，Python爬虫技术实践指南

本文将以Python网络爬虫技术为切入点，详细介绍如何通过requests库与BeautifulSoup实现网页数据采集。尊龙凯时将以某电影资料站为例（注：已替换为合规示例），演示从页面请求到数据存储的完整流程，重点讲解反爬机制应对策略与数据解析技巧。

环境准备与基础请求

安装必要依赖库：通过pip安装requests和beautifulsoup4。基础请求示例演示如何设置超时参数与UA伪装：

```python import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' } response = requests.get('https://movie.douban.com/top250', headers=headers, timeout=10) response.encoding = 'utf-8' ```

页面解析与数据提取

使用BeautifulSoup构建DOM树，通过CSS选择器精准定位元素。示例展示电影名称、评分、简介的提取逻辑：

```python soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = soup.select('.item') for item in movies: title = item.select_one('.title').text.strip() rating = item.select_one('.rating_num').text print(f"影片：{title} 评分：{rating}") ```

分页处理与数据存储

实现自动翻页机制，配置CSV文件存储方案。演示如何设置请求间隔避免触发反爬：

```python import time import csv with open('movies.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['名称', '评分', '简介']) for page in range
(0,
250, 25): url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}' # 请求与解析逻辑 time.sleep(1.5) # 设置合理请求间隔 ``` 重要提示：实际开发中请严格遵守目标网站robots.txt协议，商业网站采集需获得授权。本文示例代码仅适用于技术学习，请勿用于任何非法数据采集行为。网络爬虫开发应遵循《数据安全法》等相关法律法规。-

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