python電影網站採集

1. 基於Python的電影網開發模式是什麼

基於Python的電影網開發需要Flask框架。
1、使用整形，浮點型，路徑型，字元串型下正則表達式路由轉化器；
2、使用GET與POST請求，上傳文件，cookie獲取與響應，404處理；
3、使用模板自動轉義，定義過濾器，定義全局上下文處理器，Jinja2語法，包含，繼承，定義宏；
4、使用flask-wtf定義表單模型，欄位類型，欄位驗證，視圖處理表單，模板使用表單；
5、使用flask-sqlachemy定義資料庫模型，對數據進行增刪查改，數據遷移；
6、使用藍圖優化項目結構，實現微電影網站前台與後台業務邏輯；
7、flask部署，安裝編譯Nginx，安裝Mysql服務以及通過Nginx反向代理對視頻流媒體限制下載速率，限制單個IP能發起的播放連接數。

2. python可以用來幹嘛

·Web應用開發
Python常被用於Web開發，隨著Python的Web開發框架逐漸成熟，如Django、flask等等，開發者們可以更輕松地開發和管理復雜的Web程序。通過mod_wsgi模塊，Apache可以運行Python編寫的Web程序，舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網(如圖 1 所示)，也是使用 Python
實現的。不僅如此，全球最大的視頻網站 Youtube 以及 Dropbox(一款網路文件同步工具)也都是用 Python 開發的。
·自動化運維
Python 是標準的系統組件，可以在終端下直接運行 Python。有一些 Linux 發行版的安裝器使用 Python 語言編寫，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安裝器等等。另外，Python
標准庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。例如，通過 pywin32 這個軟體包，我們能訪問 Windows 的 COM 服務以及其他 Windows
API;使用 IronPython，我們能夠直接調用 .Net Framework。
·人工智慧領域
人工智慧是現如今非常火的一個方向， Python
在人工智慧領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面，都是主流的編程語言。可以這么說，基於大數據分析和深度學習發展而來的人工智慧，其本質上已經無法離開
Python 的支持了。
·網路爬蟲
Python語言很早就用來編寫網路爬蟲。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 語言編寫網路爬蟲。從技術層面上將，Python
提供有很多服務於編寫網路爬蟲的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，還提供了一個網路爬蟲框架 Scrapy。
·游戲開發
很多游戲都是使用C++編寫圖形顯示等高性能的模塊，使用Python或Lua編寫游戲的邏輯，相比Python，Lua的功能更簡單，體積也更小，但Python支持更多的特性和數據類型。除此之外，Python
可以直接調用 Open GL 實現 3D 繪制，這是高性能游戲引擎的技術基礎。事實上，有很多 Python 語言實現的游戲引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。

3. Python能用來做什麼

python的用途

1、Web開發

Python的誕生歷史比Web還要早，由於Python是一種解釋型的腳本語言，開發效率高，所以非常適合用來做Web開發。

Python有上百種Web開發框架，有很多成熟的模板技術，選擇Python開發Web應用，不但開發效率高，而且運行速度快。

常用的web開發框架有：Django、Flask、Tornado 等。

許多知名的互聯網企業將python作為主要開發語言：豆瓣、知乎、果殼網、Google、NASA、YouTube、Facebook……

由於後台伺服器的通用性，除了狹義的網站之外，很多App和游戲的伺服器端也同樣用 Python實現。

2、網路爬蟲

許多人對編程的熱情始於好奇，終於停滯。

距離真槍實干做開發有技術差距，也無人指點提帶，也不知當下水平能幹嘛？就在這樣的疑惑循環中，編程技能止步不前，而爬蟲是最好的進階方向之一。

網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了，如：

從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；

對社交網路上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；

爬取網易雲音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞雲；

按條件篩選獲得豆瓣的電影書籍信息並生成表格……

應用實在太多，幾乎每個人學習爬蟲之後都能夠通過爬蟲去做一些好玩有趣有用的事。

3、人工智慧

人工智慧是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什麼呢？

因為Python有很多庫很方便做人工智慧，比如numpy, scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網路的，matplotlib將數據可視化的。在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。

人工智慧的核心演算法大部分還是依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。

而Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。

4、數據分析

數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。「大數據」分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對於Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，這無論對於數據科學家還是對於數據工程師而言都是十分便利的。

5、自動化運維

Python對於伺服器運維而言也有十分重要的用途。由於目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用於C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。

4. 使用python採集網頁內容時那登錄那個網站，否則採集不了！請問怎麼實現python登錄後採集網頁

有些網頁需要你登錄之後才可以訪問,你需要提供賬戶和密碼。
只要在發送http請求時，帶上含有正常登陸的cookie就可以了。
1.首先我們要先了解cookie的工作原理。
Cookie是由伺服器端生成，發送給User-Agent（一般是瀏覽器），瀏覽器會將Cookie的key/value保存到某個目錄下的文本文件內，下次請求同一網站時就發送該Cookie給伺服器（前提是瀏覽器設置為啟用cookie）。Cookie名稱和值可以由伺服器端開發自己定義，對於JSP而言也可以直接寫入jsessionid，這樣伺服器可以知道該用戶是否合法用戶以及是否需要重新登錄等。
2.之後我們要獲取到用戶正常登錄的cookie.
python提供了cookieJar的庫，只要把cookieJar的實例作為參數傳到urllib2的一個opener裡面。
然後訪問一次登錄的頁面，cookie就已經保存下來了。之後通過這個實例訪問所有的頁面都帶有正常登陸的cookie了。
以人人網為例子。
#encoding=utf-8
import urllib2
import urllib
import cookielib
def renrenBrower(url,user,password):
#登陸頁面，可以通過抓包工具分析獲得，如fiddler，wireshark
login_page = "http://www.renren.com/PLogin.do"
try:
#獲得一個cookieJar實例
cj = cookielib.CookieJar()
#cookieJar作為參數，獲得一個opener的實例
opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))
#偽裝成一個正常的瀏覽器，避免有些web伺服器拒絕訪問。
opener.addheaders = [('User-agent','Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)')]
#生成Post數據，含有登陸用戶名密碼。
data = urllib.urlencode({"email":user,"password":password})
#以post的方法訪問登陸頁面，訪問之後cookieJar會自定保存cookie
opener.open(login_page,data)
#以帶cookie的方式訪問頁面
op=opener.open(url)
#讀取頁面源碼
data= op.read()
return data
except Exception,e:
print str(e)
#訪問某用戶的個人主頁，其實這已經實現了人人網的簽到功能。
print renrenBrower("http://www.renren.com/home","用戶名","密碼")

5. 如何用python爬取視頻網站的數據

1.模擬客戶端數據採集，分析http返回結果，清洗需要的數據，入庫。
2.根據已有數據進行計算，實現增長率之類的數據計算。
3.實時性很難做，你當然可以不停的采數據回來，做個偽實時系統，但需要考慮這些網站是否做了客戶端訪問次數的限制，你需要考慮在採集器達到訪問次數上限之前所採集的數據能否滿足你的要求，否則就要被封IP了。

6. 怎樣用python獲取電影

實驗室這段時間要採集電影的信息，給出了一個很大的數據集，數據集包含了4000多個電影名，需要我寫一個爬蟲來爬取電影名對應的電影信息。

其實在實際運作中，根本就不需要爬蟲，只需要一點簡單的Python基礎就可以了。

前置需求：

Python3語法基礎

HTTP網路基礎

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第一步，確定API的提供方。IMDb是最大的電影資料庫，與其相對的，有一個OMDb的網站提供了API供使用。這家網站的API非常友好，易於使用。

第二步，確定網址的格式。

第三步，了解基本的Requests庫的使用方法。

7. 如何用最簡單的Python爬蟲採集整個網站

採集網站數據並不難，但是需要爬蟲有足夠的深度。我們創建一個爬蟲，遞歸地遍歷每個網站，只收集那些網站頁面上的數據。一般的比較費時間的網站採集方法從頂級頁面開始（一般是網站主頁），然後搜索頁面上的所有鏈接，形成列表，再去採集到的這些鏈接頁面，繼續採集每個頁面的鏈接形成新的列表，重復執行。

8. 如何用python抓取網頁上的數據

使用內置的包來抓取，就是在模仿瀏覽器訪問頁面，再把頁面的數據給解析出來，也可以看做是一次請求。

9. 如何利用python對網頁的數據進行實時採集並輸出

這讓我想到了一個應用場景，在實時網路徵信系統中，通過即時網路爬蟲從多個信用數據源獲取數據。並且將數據即時注入到信用評估系統中，形成一個集成化的數據流。

可以通過下面的代碼生成一個提取器將標準的HTML DOM對象輸出為結構化內容。

圖片來自集搜客網路爬蟲官網，侵刪。

10. 如何用python 爬取豆瓣電影的預告片地址

在開發者工具中觀察到該請求的Status Code是302，Response Headers中Location是該預告片的真正地址（該地址是時間的函數，不唯一！但測試表明不同時間生成的不同的地址都能下載該預告片！唉，不細究了）。