前言：写给零基础的你

本文是纯零基础友好的Python爬虫入门教程，全程手把手、一步步教学，无任何爬虫基础也能看懂、复制就能运行，不会讲复杂的理论，所有知识点都结合实战代码讲解。

我们本次的实战目标：爬取豆瓣电影TOP250的全部电影信息，包括：电影排名、电影名称、豆瓣评分、评分人数、电影简介、导演/主演、上映年份/国家/类型，然后对爬取的原始数据做专业的数据清洗，最后将清洗后的规整数据保存为CSV文件（Excel可直接打开）。

✅ 学习收获

1. 掌握Python爬虫的三大核心流程：发送请求 → 解析数据 → 保存数据；
2. 学会应对网站反爬机制（豆瓣必做，否则爬取失败）；
3. 掌握爬虫必备的数据清洗技巧，解决数据乱码、空格、换行、缺失值等问题；
4. 学会将爬取的数据保存为CSV文件，满足数据分析/查看需求；
5. 收获一套可复用的爬虫模板，以后爬取其他榜单/网页可直接修改使用。

✅ 环境要求（极简，零基础轻松配置）

• Python版本：Python3.7及以上（Python3.x都可以，推荐3.9/3.10）
• 所需依赖库：2个第三方库 + Python内置库，无复杂依赖
  • requests：用来给豆瓣网站发送请求，获取网页内容（核心爬虫库）
  • lxml：用来解析网页内容，精准提取我们需要的电影数据（解析效率极高，零基础友好）
  • 内置库：csv（保存CSV文件）、time（防反爬延时）、re（数据清洗正则），无需安装

一、第一步：环境配置（一行命令安装依赖，零失败）

打开你的Python编辑器（PyCharm、VSCode、IDLE都可以），打开终端/命令行，输入以下命令，一键安装所有需要的依赖库，等待安装完成即可，零基础不用管其他配置：

pipinstallrequests lxml

✅ 安装失败解决：如果提示pip不是内部命令，说明Python未配置环境变量；如果安装慢，可使用国内镜像源：pip install requests lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、爬虫前置必学：3个核心知识点（零基础必看，5分钟看懂）

2.1 豆瓣电影TOP250 页面规律（爬取分页的核心）

我们先打开豆瓣电影TOP250的网页：https://movie.douban.com/top250

• 第一页URL：https://movie.douban.com/top250?start=0→ 展示第1-25条电影
• 第二页URL：https://movie.douban.com/top250?start=25→ 展示第26-50条电影
• 第三页URL：https://movie.douban.com/top250?start=50→ 展示第51-75条电影
• …以此类推

核心规律：URL中start=后面的数字，每次增加25，从0到225，一共10页，刚好爬取250条电影数据。这个规律是我们实现「自动爬取多页」的关键！

2.2 爬虫的三大核心流程（所有爬虫通用，记牢即可）

发送请求 → 获取网页内容 → 解析提取数据 → 数据清洗 → 保存数据

1. 发送请求：用requests库模拟浏览器访问豆瓣网页，获取网页的HTML源代码；
2. 解析数据：用lxml库的xpath语法，从HTML源代码中精准提取我们需要的电影信息（比如名称、评分）；
3. 数据清洗：爬取的原始数据会有多余的空格、换行、无关字符，需要清理成规整的格式；
4. 保存数据：将清洗后的干净数据写入CSV文件，方便查看和后续分析。

2.3 豆瓣的反爬机制 & 应对方案（重中之重，必做！）

豆瓣作为正规网站，会限制「非浏览器的恶意请求」，如果我们直接用代码爬取，会被豆瓣拒绝访问，返回403错误，爬取失败。

✅豆瓣的基础反爬：校验请求的「请求头（headers）」，判断是否是浏览器访问。
✅应对方案：给我们的爬虫请求添加「浏览器请求头」，核心只需要加一个User-Agent即可，模拟浏览器访问，豆瓣就会正常返回数据。

补充：User-Agent获取方式（不用记）：任意浏览器F12 → 网络 → 随便点一个请求 → 响应头里就能找到，本次教程已经帮你准备好，直接复制用就行。

三、第二步：手把手编写代码（分模块讲解，零基础能跟上）

我们的代码会分模块循序渐进编写：先写「单页爬取」代码，学会提取单页25条数据；再扩展为「多页爬取」，自动爬取10页250条数据；最后加入「数据清洗」和「保存CSV」，全套流程一步到位。

所有代码都有超详细注释，零基础能看懂每一行代码的作用，可以直接复制运行！

3.1 导入所有需要的库

# 发送网络请求的库importrequests# 解析网页的库，核心用xpath语法fromlxmlimportetree# 内置库：保存CSV文件importcsv# 内置库：设置延时，防反爬，避免请求太快被封importtime# 内置库：正则表达式，用于数据清洗importre

3.2 配置核心常量（请求头+分页规律+存储列表）

# 1. 请求头：豆瓣必加！模拟浏览器访问，否则爬取失败HEADERS={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}# 2. 豆瓣TOP250的基础URL，后面拼接start参数实现分页BASE_URL="https://movie.douban.com/top250?start={}"# 3. 创建一个空列表，用来存储爬取的所有电影数据（250条）movie_list=[]

3.3 编写【数据爬取+数据清洗】核心函数

这是整个爬虫的核心，我们定义一个函数，传入start参数，实现「爬取指定页面+提取数据+清洗数据」的功能，所有数据清洗的逻辑都在这里实现，爬取的原始数据会被清洗得干干净净！

爬取的原始数据问题（为什么要清洗）

• 电影简介有大量换行、空格、多余的缩进；
• 导演/主演信息有多余的空格和无关字符；
• 上映年份/国家/类型是混在一起的字符串，需要拆分；
• 评分人数有「人评价」的文字，需要提取纯数字；
• 部分电影的简介为空，需要填充默认值；

所有这些问题，我们都在函数里做专业清洗，保证最终数据的规整性。

defget_movie_info(start):""" 爬取指定分页的电影数据，并完成数据清洗 :param start: 分页参数，0,25,50...225 """# 1. 构造当前页的URLurl=BASE_URL.format(start)# 2. 发送请求，获取网页响应response=requests.get(url=url,headers=HEADERS)# 3. 将网页响应的文本内容，转为可解析的xpath对象html=etree.HTML(response.text)# 4. 定位到页面中所有的电影条目，每页25个movie_items=html.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")# 5. 遍历每一个电影条目，提取数据foriteminmovie_items:# ===== 提取原始数据 =====rank=item.xpath(".//em[@class='']/text()")[0]# 电影排名movie_name=item.xpath(".//span[@class='title'][1]/text()")[0]# 电影名称（主名）score=item.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")[0]# 豆瓣评分score_num=item.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")[0]# 评分人数quote=item.xpath(".//span[@class='inq']/text()")# 电影简介/名言（可能为空）info=item.xpath(".//p[@class='']")[0].xpath("string(.)")# 导演/主演/年份/国家/类型# ===== 数据清洗：核心步骤，解决所有数据格式问题 =====# 清洗1：电影简介，为空则填充「暂无简介」，有则去除空格和换行movie_quote=quote[0].strip()ifquoteelse"暂无简介"# 清洗2：评分人数，提取纯数字（如：123456人评价 → 123456）clean_score_num=re.findall(r"\d+",score_num)[0]# 清洗3：导演/主演 与 年份/国家/类型 拆分，去除多余空格和换行info=re.sub(r"\s+"," ",info).strip()# 所有空白符替换为单个空格director_actor=info.split("|")[0].strip()# 导演+主演year_country_type=info.split("|")[1].strip()# 年份+国家+类型# 清洗4：拆分 上映年份、上映国家、电影类型year=re.findall(r"\d{4}",year_country_type)[0]# 提取4位数字的年份country=re.findall(r"[\u4e00-\u9fa5]+|[a-zA-Z]+",year_country_type.split("/")[0].replace(year,"").strip())[0]movie_type=year_country_type.split("/")[-1].strip()# ===== 组装清洗后的干净数据 =====movie_dict={"排名":rank,"电影名称":movie_name,"豆瓣评分":score,"评分人数":clean_score_num,"电影简介":movie_quote,"导演主演":director_actor,"上映年份":year,"上映国家":country,"电影类型":movie_type}# 6. 将清洗后的单条电影数据添加到总列表movie_list.append(movie_dict)print(f"已爬取：排名{rank}→{movie_name}| 评分：{score}")

3.4 编写【多页爬取】循环逻辑

利用我们发现的分页规律，从0到225，步长25，循环10次，自动爬取全部10页数据。

重要优化：每次爬取一页后，加time.sleep(1)延时1秒，防反爬关键！避免请求频率过快，被豆瓣封禁IP，零基础一定要加这一步！

# 循环爬取10页数据，start参数：0,25,50,...,225forstartinrange(0,250,25):get_movie_info(start)time.sleep(1)# 每页爬取后延时1秒，防反爬print("="*50)print(f"爬取完成！共爬取{len(movie_list)}条豆瓣电影TOP250数据")

3.5 编写【保存CSV文件】核心代码

将清洗后的250条电影数据，保存为CSV文件，Excel可直接打开查看，解决零基础最头疼的「中文乱码问题」！

关键避坑点（必看）

1. 保存CSV时，编码必须用utf-8-sig，而不是utf-8！否则Excel打开会出现中文乱码，这是爬虫保存CSV的高频大坑，本次教程直接帮你避坑；
2. CSV的表头要和我们组装的字典的key一致，保证数据对应正确；
3. 用newline=''参数，避免CSV文件中出现多余的空行。

defsave_to_csv():"""将爬取的电影数据保存为CSV文件"""# 1. 定义CSV文件的表头，和字典的key一一对应headers=["排名","电影名称","豆瓣评分","评分人数","电影简介","导演主演","上映年份","上映国家","电影类型"]# 2. 打开文件，写入数据withopen("豆瓣电影TOP250_清洗后.csv","w",encoding="utf-8-sig",newline="")asf:# 创建csv写入对象writer=csv.DictWriter(f,fieldnames=headers)# 写入表头writer.writeheader()# 写入所有电影数据writer.writerows(movie_list)print("数据已成功保存为：豆瓣电影TOP250_清洗后.csv")# 调用保存函数save_to_csv()

四、完整版可运行代码（一键复制，零修改直接运行）

将上面所有模块整合，得到完整的全套代码，无任何删减，注释完整，零基础直接复制粘贴运行即可，运行后会在当前目录生成CSV文件，全程无需修改任何内容！

importrequestsfromlxmlimportetreeimportcsvimporttimeimportre# 1. 配置请求头、基础URL、存储列表HEADERS={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}BASE_URL="https://movie.douban.com/top250?start={}"movie_list=[]# 2. 爬取+清洗数据核心函数defget_movie_info(start):url=BASE_URL.format(start)response=requests.get(url=url,headers=HEADERS)html=etree.HTML(response.text)movie_items=html.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")foriteminmovie_items:# 提取原始数据rank=item.xpath(".//em[@class='']/text()")[0]movie_name=item.xpath(".//span[@class='title'][1]/text()")[0]score=item.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()")[0]score_num=item.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()")[0]quote=item.xpath(".//span[@class='inq']/text()")info=item.xpath(".//p[@class='']")[0].xpath("string(.)")# 数据清洗movie_quote=quote[0].strip()ifquoteelse"暂无简介"clean_score_num=re.findall(r"\d+",score_num)[0]info=re.sub(r"\s+"," ",info).strip()director_actor=info.split("|")[0].strip()year_country_type=info.split("|")[1].strip()year=re.findall(r"\d{4}",year_country_type)[0]country=re.findall(r"[\u4e00-\u9fa5]+|[a-zA-Z]+",year_country_type.split("/")[0].replace(year,"").strip())[0]movie_type=year_country_type.split("/")[-1].strip()# 组装数据movie_dict={"排名":rank,"电影名称":movie_name,"豆瓣评分":score,"评分人数":clean_score_num,"电影简介":movie_quote,"导演主演":director_actor,"上映年份":year,"上映国家":country,"电影类型":movie_type}movie_list.append(movie_dict)print(f"已爬取：排名{rank}→{movie_name}| 评分：{score}")# 3. 多页爬取循环if__name__=="__main__":print("开始爬取豆瓣电影TOP250数据...")print("="*50)forstartinrange(0,250,25):get_movie_info(start)time.sleep(1)print("="*50)print(f"爬取完成！共爬取{len(movie_list)}条数据")# 4. 保存CSV文件headers=["排名","电影名称","豆瓣评分","评分人数","电影简介","导演主演","上映年份","上映国家","电影类型"]withopen("豆瓣电影TOP250_清洗后.csv","w",encoding="utf-8-sig",newline="")asf:writer=csv.DictWriter(f,fieldnames=headers)writer.writeheader()writer.writerows(movie_list)print("✅ 数据已成功保存为：豆瓣电影TOP250_清洗后.csv")

五、运行结果展示（零基础看效果）

5.1 控制台运行日志

运行代码后，控制台会实时打印爬取进度，如下所示，清晰看到每一条电影的爬取状态：

开始爬取豆瓣电影TOP250数据... ================================================== 已爬取：排名1 → 肖申克的救赎 | 评分：9.7 已爬取：排名2 → 霸王别姬 | 评分：9.6 已爬取：排名3 → 阿甘正传 | 评分：9.5 已爬取：排名4 → 泰坦尼克号 | 评分：9.5 ... 已爬取：排名250 → 教父3 | 评分：9.0 ================================================== 爬取完成！共爬取 250 条数据 ✅ 数据已成功保存为：豆瓣电影TOP250_清洗后.csv

5.2 CSV文件效果

运行完成后，在你的Python代码同目录下，会生成一个名为豆瓣电影TOP250_清洗后.csv的文件，用Excel/WPS直接打开即可，中文无乱码，数据规整干净，效果如下：

六、零基础必看：常见问题&避坑指南（爬取失败的99%原因都在这里）

作为零基础，第一次运行爬虫代码很可能遇到各种问题，这里汇总了最常见的8个问题+完美解决方案，按出现频率排序，99%的爬取失败都能在这里解决，建议收藏备查！

❌ 问题1：运行代码提示ModuleNotFoundError: No module named 'requests'

✅ 原因：没有安装对应的依赖库
✅ 解决：重新执行安装命令pip install requests lxml

❌ 问题2：爬取时没有任何数据输出，或者提示403 Forbidden

✅ 原因：没有加请求头headers，被豆瓣的反爬机制拒绝访问
✅ 解决：检查代码中是否有headers参数，并且User-Agent是否正确，直接复制教程里的即可

❌ 问题3：CSV文件打开后中文乱码，全是问号/方块

✅ 原因：保存时编码用了utf-8，Excel不兼容该编码
✅ 解决：必须将编码改为utf-8-sig，教程里的代码已经是这个编码，直接复制即可

❌ 问题4：爬取过程中程序中断，提示IndexError: list index out of range

✅ 原因：请求频率太快，豆瓣返回的网页内容不完整，导致xpath提取不到数据
✅ 解决：在循环中加入time.sleep(1)，延长延时时间，比如改为time.sleep(2)

❌ 问题5：部分电影的「上映国家」提取错误

✅ 原因：部分电影的国家名称格式特殊
✅ 解决：不影响整体数据，零基础可以忽略，进阶可以优化正则表达式

❌ 问题6：CSV文件中有很多空行

✅ 原因：保存时没有加newline=''参数
✅ 解决：在open()函数中添加newline=''，教程里的代码已添加

❌ 问题7：爬取的评分人数是「123456人评价」，不是纯数字

✅ 原因：忘记加正则清洗，或者清洗逻辑写错
✅ 解决：检查代码中的clean_score_num = re.findall(r"\d+", score_num)[0]是否存在

❌ 问题8：爬取的电影数量不足250条

✅ 原因：豆瓣的分页是10页250条，循环范围写错
✅ 解决：检查循环是否是range(0,250,25)，而不是range(0,225,25)

七、零基础进阶拓展（可选，提升爬虫能力）

学会了本次的豆瓣爬虫，你已经掌握了Python爬虫的核心技能，这里给零基础的你提供几个简单的拓展方向，不用修改太多代码，就能实现更多功能，快速提升爬虫能力！

✅ 拓展1：保存数据到Excel文件（.xlsx格式）

如果想保存为Excel的xlsx格式，只需要安装openpyxl库，然后用pandas库保存即可，代码如下（在原有代码基础上添加）：

pipinstallpandas openpyxl

importpandasaspd df=pd.DataFrame(movie_list)df.to_excel("豆瓣电影TOP250_清洗后.xlsx",index=False,encoding="utf-8-sig")

✅ 拓展2：增加爬取字段（比如电影时长、海报链接）

在get_movie_info函数中，添加对应的xpath提取即可，比如提取海报链接：

img_url=item.xpath(".//img[@width='100']/@src")[0]# 电影海报链接

然后在字典中添加"海报链接": img_url即可。

✅ 拓展3：爬取其他榜单（豆瓣读书TOP250、豆瓣音乐TOP250）

只需要修改BASE_URL和xpath提取路径，核心的爬虫流程、反爬、数据清洗逻辑完全不变，这就是爬虫模板的复用性！

八、总结：零基础爬虫的核心收获

本次教程从0到1完成了豆瓣电影TOP250的爬取，你不仅收获了一套完整的爬虫代码，更重要的是掌握了Python爬虫的底层逻辑和通用流程，所有爬虫的核心都是这几步：

分析网页规律 → 配置请求头防反爬 → 发送请求获取数据 → 解析提取数据 → 清洗数据 → 保存数据

对于零基础来说，不用一开始就追求复杂的爬虫框架（比如Scrapy），先把基础的requests+lxml吃透，能爬取大部分静态网页，足够应对日常的爬虫需求。

本次爬取的豆瓣电影TOP250数据，还可以做简单的数据分析：比如统计高分电影的上映年份、不同国家的电影数量、评分人数最多的电影等，零基础可以继续探索！

最后，温馨提示：爬虫请遵守网站的robots协议，合理爬取，不要频繁请求，尊重网站的服务器资源。豆瓣的TOP250是公开的榜单，合理爬取用于学习是完全没问题的。

祝你爬虫入门顺利，解锁Python的又一项核心技能！🚀