豆瓣电影短评爬取

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。