① 第5课 实例二：爬取电影
1. 选择一个网站： https://www.douban.com
2. 在进行爬取之前，我们先去看看它的robots协议。
协议网址： https://www.douban.com /robots.txt
3. 进入首页 https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= ，打开检查工具，在Elements里查看这个网页，是什么结构。
点击开发者工具左上角的小箭头，选中“肖申克的救赎”，这样就定位了电影名的所在位置，审查元素中显示<span class="title">：<span>标签内的文本，class属性；推荐语和评分也是如此，<span class='inq'>，<span class='rating_num'>；序号：<em class>，<em>标签内的文本，class属性；推荐语<span class='inq'>；链接是<a>标签里href的值。最后，它们最小共同父级标签，是<li>。
4. 我们再换个电影验证下找的规律是否正确。
5. check后，我们再看一共10页，每页的url有什么相关呢？
第1页： https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=
第3页： https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=
第7页： https://movie.douban.com/top250?start=150&filter=
发现只有start后面是有变化，规律就是第N页，start=(N-1)*25
6. 基于以上分析，我们有两种写爬虫的思路。
思路一：先爬取最小共同父级标签 <li>，然后针对每一个父级标签，提取里面的序号/电影名/评分/推荐语/链接。
思路二：分别提取所有的序号/所有的电影名/所有的评分/所有的推荐语/所有的链接，然后再按顺序一一对应起来。
import requests# 引用requests库
from bs4 import BeautifulSoup# 引用BeautifulSoup库
res_films=requests.get('https://movie.douban.com/')# 获取数据
bs_films=BeautifulSoup(res_films.text,'html.parser')# 解析数据
fil_title=bs_films.find_all(class_='title')
fil_num=bs_films.find_all(class_="")
list_all=[]# 创建一个空列表，用于存储信息
for x in range(len(fil_num)):
list_films=[fil_num[x].text[18:-14],fil_title[x].find('a')['href']]
list_all.append(list_films)
print(list_all)
② 从电影网站爬取数据并进行可视化分析会用到哪些数据
从电影网站爬取数据并进行可视化分析会用到的数据如下。
1、beautifulsoup、re、urllib库。
2、SQLite包，数据可视化方面主要用到flask框架、echarts和wordcloud等。
3、此类数据可以搭建简单的数据可视化网站。
③ 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。
④ 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。
⑤ 怎么从网上下载电影
最简单易行的办法就是使用“迅雷”，如果你的电脑上安装有“迅雷”请你打开迅雷，点击：资源，在新的窗口找到你喜欢的电影，然后右键点击播放画面、选择：使用用迅雷下载、选择保存路径、确定，这样就可以开始下载了，（这个办法同样适用于你在其他网站找到的可下载资源。如果资源是加密的，也就说这个网站的视频资源不支持下载，那就另当别论了。）下载完毕关闭迅雷，找到下载来的文件，双击就可以观看了。
或者在电脑上安装“风行”“皮皮”或“波波虎”等播放器，在这里看电影都是可以边看边下载的。需要保留的留着，不需要的就删除。
或者:
【一】：使用“临时文件”下载：
目前网上少数视频音乐需要人民币或是虚拟币才可以下载，但只要能试听播放的媒体，一般都可以使用临时文件下载〔迅雷看看除外〕。这种方法可以节约您的时间，大大减少在一次下载对硬盘的磨损。下载方法：必须看完和听完你要下载的媒体，您也可以打开网站后最小化窗口，去做别的事。等播放完后，也就存在电脑Temporary Internet Files文件夹中。
1：点IE窗口上的 工具〔T〕 → Internet选项 → 常规 → Internet临时文件 → 设置〔S〕 → 查看文件〔V〕
2：C:\Documents and Settings\Administrator\Local Settings\Temporary Internet Files复制到地址栏点转到也可以打开。
注：临时文件中文件较多，所以为了方便查找最好下载前，删除所有临时文件，然后点窗口上的大小来整理文件大小排列。找到媒体文件后复制到桌面上打开，因为在这个文件中是不允许打开的。
【二】：使用“流媒体感知”下载：
如果您正在使用迅雷下载软件，那么您可以使用迅雷自带的流媒体感知下载网上媒体文件。当您安装了迅雷后，在观看网上的视频音乐时，当把鼠标轻轻放在视频音乐窗口上就会有个很小的下载图标，点下载就可以了。如果没有下载图标，可能是迅雷设置上出了问题。
1：点配置 → 打开配置面板 → 监视设置 → 把监视对象都勾选上 → 确定。因迅雷版本不一，可重新下载迅雷软件。
【三】：使用“源文件”下载：
这种方法比较繁琐，首先你要知道当前播放的媒体是哪种格式。如打一个网站，上面有个音乐，那么此音乐的格式可能是MP3 WMA等.如果知道了它的格式，下载就简单了。
点IE窗口上的查看〔V〕 → 然后点 源文件〔C〕 → 打开记事本 → 选菜单栏上的编辑〔E〕 → 查找〔F〕
如果想下载此网页上的mp3，在查找内容〔N〕：中输入.mp3 ，也就是点mp3，然后点选查找下一个 〔F〕，就可以找到MP3位置，选http:开头一mp3结尾。复制后下载。
如想下载高清电影：可以使用风行 快播 等播放器软件，先看完在硬盘中就下载好了。这些软件网上都可也搜到，目前PPS好像不支持边播放边下载了。
满意请采纳。
⑥ 百度云 怎么搜索别人的资源怎么好像只能搜索自己的东西。假如我想搜索一部电影的文件，怎么搜索
有专门的网盘搜索工具，如盘搜，盘易搜，搜盘网等等
还有就是搜索的时候在关键词前或后加上site:pan..com，这也可以
只可以搜索别人分享的公开文件，我ifa搜索别个没分享的文件
如对您有所帮助望采纳
七十载
⑦ 1905电影网的资源怎么下载啊，找不到地方
用chrome或者360浏览器添加个视频抓取插件
可以提取网页的媒体文件
最好是自己去下
网络bttit
btkitty
点开第一个
这是2个资源网站
进去搜电影
然后出现链接
点开
复制magnet开头的一串链接到网络云点击离线下载
把链接粘贴进去秒下
然后可以在线看或者下载本地
我已经授之以渔了，以后你可以自食其力的
不会找或者懒得找的就直接无视吧