golang爬取豆瓣电影TOP250(下载图片)

打开豆瓣电影TOP250,打算爬取电影的四个信息,豆瓣排名,图片,评分,电影名。

《golang爬取豆瓣电影TOP250(下载图片)》
所以先定义个结构体

type Movie struct {
    Num     string
    Url      string
    Star     string
    Name     string

}

注意豆瓣电影的网址,是有规律的:

《golang爬取豆瓣电影TOP250(下载图片)》

每一页start分别为0,25,50…..
所以在主函数里面加个循环:

func main(){
    t1 := time.Now()
    for i := 0; i < 11; i++ {
        url := fmt.Sprintf("https://movie.douban.com/top250?start=%v&filter=", i*25)
        fmt.Printf("整在爬取第%v页",i+1)
        res := getResponse(url)//定义的获取html的函数
        DownloadImg(res)// 下载图片的函数
    }
    elapsed := time.Since(t1)
    fmt.Println("总共用时: ", elapsed)
}

爬虫第一步,获取html网页进行解析,安装goquery

gopm -g -v github.com/PuerkitoBio/goquery

func getResponse(url string)  []Movie{ 
    content,err:= goquery.NewDocument(url)
    if err != nil{
        panic(err)
    }
    return ParseResponse(content)//
}

func ParseResponse(doc *goquery.Document) (pages []Movie) {
    doc.Find("div.item").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        img,_ :=s.Find("img").Attr("src")
        num:=s.Find("em").Text()
        star:=s.Find("span.rating_num").Text()
        name,_:=s.Find("img").Attr("alt")
        pages = append(pages, Movie{
            Num: num,
            Url:  img,
            Star: star,
            Name: name,
        })
    })
    return pages
}

这里把ParseResponse函数作为返回值,把处理后的Movie切片返回。处理网页用到goquery的Find匹配网页元素。

《golang爬取豆瓣电影TOP250(下载图片)》

查看网页的元素代码,看到这几个需要获取的信息都在<div class="item>中,所以先循环获取item:

doc.Find(“div.item”).Each(func(i int, s *goquery.Selection)

打印出来大概就是这样的:

[…..{26
https://img3.doubanio.com/vie… 9.2 乱世佳人} {27
https://img3.doubanio.com/vie… 9.1 蝙蝠侠:黑暗骑士}….]

最后一步下载图片,把图片url和图片名称传给GetImg方法。

func GetImg(url string , name string) {
    res, _ := http.Get(url)
    file_name := imgpath + "\\" + name + ".jpg" //拼接图片路径
    file, _ := os.Create(file_name)
    io.Copy(file, res.Body)
}

《golang爬取豆瓣电影TOP250(下载图片)》
网速比较慢,测了几次都是10s多一点。

《golang爬取豆瓣电影TOP250(下载图片)》

完整代码点这里

参考文档:
golang goquery selector(选择器) 示例大全
Golang爬虫 爬取豆瓣电影Top250

    原文作者:冻龄大叔
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000018426399
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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