立项背景和目标:为方便对公开电影短评数据做统计分析,开发本网页数据采集脚本,目标是获取豆瓣电影公开的用户短评内容,把评论、评分、评论时间等公开信息批量导出,用于数据分析练习,仅采集网页公开可见数据,不触碰用户隐私。软件功能、核心功能模块:基于 Python 开发,使用 requests 发送网络请求,BeautifulSoup4 解析网页 HTML 源码;实现分页遍历、网页解析、数据清洗模块;提取电影短评的用户名、星级评分、评论正文、发布时间;过滤无效空白内容,将采集完成的数据保存为 txt 格式文件。业务流程、功能路径:输入目标电影短评页面地址,脚本携带请求头访问网页,循环访问多页短评;解析页面提取目标字段,清洗整理数据;完成多页采集后,把全部结果写入本地 txt 文件,完成数据落地存储。
整体架构和设计思路,不同模块使用的技术栈:项目采用模块化设计,分为网络请求模块、正则解析模块、数据处理存储模块。网络请求模块使用 requests 库携带 Headers 模拟浏览器访问网页获取原始 HTML 文本;解析模块采用 Python 内置 re 正则表达式库,通过编写匹配规则提取页面中的短评、评分、时间等目标内容;数据处理模块完成无效数据过滤清洗,利用 csv 模块把处理完成的数据写入本地文件。我的负责模块和结果:独立完成全部代码编写调试,手写正则匹配规则,实现分页循环采集,能够批量抓取多页豆瓣公开短评,稳定提取评论正文、星级评分、发布时间等信息,过滤掉无效空数据,最终将结构化数据导出为 txt,可一次性导出数百条公开电影短评。我遇到的难点、坑,和解决方案:遇到 403 反爬拦截,配置 User‑Agent 请求头模拟浏览器访问解决;正则匹配经常匹配不到内容,反复调试正则量词、贪婪与非贪婪模式,修正匹配表达式;部分文本出现乱码,设置响应编码修复;部分页面数据缺失,增加判断逻辑过滤空结果,避免程序异常中断。