⑴ 手把手教你爬取豆瓣所有的電影（詳細注釋）
定義items文件
在spiders文件夾下新建一個.py文件，導入相應的庫，定義爬蟲類，通過text（）爬取無法精確定位的內容，利用正則表達式提取所需信息。
翻頁程序
採用動態載入翻頁，進入網頁開發模式，觀察XHR請求，找到URL變化規律，寫入for循環，通過requests庫獲取每個頁面的20部電影詳細地址，定義parse_next函數產出數據。
定義管道文件
負責處理item欄位，儲存數據為json格式，定義自定義JSONEncoder子類處理bytes類型數據，設置settings文件啟動管道文件，調整優先順序，設置反爬蟲措施，包括設置爬取間隔時間、隨機User Agent和使用代理IP。
設置settings文件
啟動管道文件，調整優先順序，設置反爬蟲策略，如設置爬取間隔時間、隨機User Agent和使用代理IP，定義UA池，創建UserAgentMiddleware類並添加到settings的DOWNLOADER_MIDDLEWARES中。
完成數據爬取
最終得到json文件，導入Excel進行數據分析，尋找高分冷門電影。
⑵ 怎麼用python從多個網址中爬取內容
在使用Python進行網頁內容爬取時，我們可以採用requests包和BeautifulSoup4包來完成基本的網頁數據抓取任務。requests包用於發送HTTP請求，而BeautifulSoup4則幫助我們解析HTML和XML文檔。這兩個工具結合使用，可以輕松地從網路上獲取和處理網頁信息。
然而，如果只是簡單地把抓取到的內容寫入Excel，那麼格式可能不太美觀。考慮到這一點，建議將抓取的數據寫入txt文件或xml文件。這兩種格式更易於讀取和編輯，且不會因為Excel的格式限制而影響數據展示。
如果確實需要將數據寫入Excel文件，可以考慮使用pandas包或openpyxl包。這兩個庫提供了更豐富的功能，能夠幫助我們更好地管理和展示數據。例如，pandas可以輕松地將數據轉換為DataFrame對象，方便進行數據分析和處理；而openpyxl則能提供更精細的Excel文件操作功能，如設置單元格樣式、合並單元格等。
使用這些工具時，首先需要安裝相應的庫。以pip為例，可以使用命令如pip install requests、pip install beautifulsoup4、pip install pandas或pip install openpyxl來安裝這些庫。
示例代碼如下：
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pandas import DataFrame
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
data = []
for item in soup.find_all('div', class_='item-class'):
title = item.find('h1').text
content = item.find('p').text
data.append([title, content])
df = DataFrame(data, columns=['Title', 'Content'])
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
這段代碼展示了如何從指定URL獲取數據，並將其寫入Excel文件。當然，這只是一個基礎示例，實際應用中可能需要根據具體需求進行調整。