⑴ 手把手教你爬取豆瓣所有的电影（详细注释）
定义items文件
在spiders文件夹下新建一个.py文件，导入相应的库，定义爬虫类，通过text（）爬取无法精确定位的内容，利用正则表达式提取所需信息。
翻页程序
采用动态加载翻页，进入网页开发模式，观察XHR请求，找到URL变化规律，写入for循环，通过requests库获取每个页面的20部电影详细地址，定义parse_next函数产出数据。
定义管道文件
负责处理item字段，储存数据为json格式，定义自定义JSONEncoder子类处理bytes类型数据，设置settings文件启动管道文件，调整优先级，设置反爬虫措施，包括设置爬取间隔时间、随机User Agent和使用代理IP。
设置settings文件
启动管道文件，调整优先级，设置反爬虫策略，如设置爬取间隔时间、随机User Agent和使用代理IP，定义UA池，创建UserAgentMiddleware类并添加到settings的DOWNLOADER_MIDDLEWARES中。
完成数据爬取
最终得到json文件，导入Excel进行数据分析，寻找高分冷门电影。
⑵ 怎么用python从多个网址中爬取内容
在使用Python进行网页内容爬取时，我们可以采用requests包和BeautifulSoup4包来完成基本的网页数据抓取任务。requests包用于发送HTTP请求，而BeautifulSoup4则帮助我们解析HTML和XML文档。这两个工具结合使用，可以轻松地从网络上获取和处理网页信息。
然而，如果只是简单地把抓取到的内容写入Excel，那么格式可能不太美观。考虑到这一点，建议将抓取的数据写入txt文件或xml文件。这两种格式更易于读取和编辑，且不会因为Excel的格式限制而影响数据展示。
如果确实需要将数据写入Excel文件，可以考虑使用pandas包或openpyxl包。这两个库提供了更丰富的功能，能够帮助我们更好地管理和展示数据。例如，pandas可以轻松地将数据转换为DataFrame对象，方便进行数据分析和处理；而openpyxl则能提供更精细的Excel文件操作功能，如设置单元格样式、合并单元格等。
使用这些工具时，首先需要安装相应的库。以pip为例，可以使用命令如pip install requests、pip install beautifulsoup4、pip install pandas或pip install openpyxl来安装这些库。
示例代码如下：
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)
这段代码展示了如何从指定URL获取数据，并将其写入Excel文件。当然，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。