介绍如何使用 Python 爬取豆瓣电影 Top250 数据，涵盖页面分析、HTTP 请求、HTML 解析与数据存储全过程。通过 requests 和 BeautifulSoup 实现静态网页数据抓取，结合正则表达式清洗复杂字段，最终将数据保存为 CSV 与 Markdown 格式，适用于爬虫入门实践与影视数据分析。
豆瓣电影 Top250 榜单汇聚了全球范围内口碑极佳的电影作品，其评分、影评、导演、演员等数据是电影爱好者和数据分析从业者的重要参考。掌握豆瓣电影 Top250 数据的爬取方法，既能帮助整理优质观影清单，也能为电影市场分析、用户偏好研究提供基础数据源。本文将详细讲解如何使用 Python 爬取豆瓣电影 Top250 的完整数据，涵盖页面分析、数据请求、HTML 解析、数据存储等核心环节，代码规范可直接运行，适合爬虫初学者系统学习。
本文以豆瓣电影 Top250 页面（https://movie.douban.com/top250）为爬取目标，通过分析豆瓣电影的分页页面结构，使用 库发送 HTTP 请求获取页面 HTML 数据，借助 解析页面提取电影排名、名称、评分、导演、演员、上映年份、类型、简介等核心信息，并将数据存储为 CSV 文件和 Markdown 观影清单。文中包含完整可运行的代码、详细的代码解析、输出结果及核心原理说明，帮助读者掌握静态网页爬虫在影视数据爬取场景的应用思路。
requestsBeautifulSoup爬取豆瓣电影 Top250 需要用到以下核心库，各库的作用如下表所示：
| 库名称 | 版本建议 | 核心作用 |
|---|---|---|
| requests | 2.31.0+ | 发送 HTTP 请求，获取页面 HTML 数据 |
| beautifulsoup4 | 4.12.0+ | 解析 HTML 文档，提取目标数据 |
| csv | 内置库 | 将结构化的电影数据写入 CSV 文件 |
| time | 内置库 | 设置请求间隔，规避反爬机制 |
| fake-useragent | 1.4.0+ | 生成随机 User-Agent，模拟浏览器请求 |
| re | 内置库 | 正则表达式清洗数据，提取纯文本信息 |
打开终端 / 命令提示符，执行以下命令安装所需库：
pip install requests beautifulsoup4 fake-useragent
豆瓣电影 Top250 采用分页展示（每页 25 部电影，共 10 页），分页 URL 格式为：https://movie.douban.com/top250?start={offset}&filter=（offset为偏移量，取值 0、25、50...225）。
页面核心电影数据包含在 <div> 标签内，每个标签对应一部电影，关键子标签及含义：
| 标签路径 | 含义 | 提取方式 |
|---|---|---|
| div.pic em | 电影排名 | soup.find('em',).text |
| div.info span.title[0] | 电影中文名 | soup.find('span', class_='title').text |
| div.info span.other | 电影外文名 | 提取非中文标题部分 |
| div.info span.rating_num | 豆瓣评分 | soup.find('span', class_='rating_num').text |
| div.info div.bd p[0] | 导演 / 演员 / 年份等信息 | 正则表达式提取关键字段 |
| div.info span.inq | 电影简介 | soup.find('span', class_='inq').text（可选） |
豆瓣电影页面的导演 / 演员信息为文本混排格式（如导演: 弗兰克·德拉邦特 主演: 蒂姆·罗宾斯... 1994 / 美国 / 剧情），需通过正则表达式提取：
r'导演: (.*?) 'r'(\d{4})/'r'/\s*(.*?)\s*/'r'/[^/]*$'import requests
import csv
import time
import re
import random
from fake_useragent import UserAgent
from bs4 import BeautifulSoup
from requests.exceptions import RequestException
class DoubanTop250Crawler:
def __init__(self):
"""初始化豆瓣电影Top250爬虫"""
# 初始化请求头
self.ua = UserAgent()
self.headers = {
'User-Agent': self.ua.random,
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
'Referer': 'https://movie.douban.com/',
'Connection': 'keep-alive',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1'
}
# 核心配置
self.base_url = 'https://movie.douban.com/top250'
self.movie_data = [] # 存储爬取的电影数据
def clean_text(self, text):
"""清洗文本，去除多余空格和换行"""
if not text:
return ''
return re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
def parse_movie_info(self, movie_tag):
"""解析单部电影的标签，提取核心信息"""
try:
# 1. 提取排名
rank = movie_tag.find('em').text if movie_tag.find('em') else '0'
# 2. 提取电影名称
title_tags = movie_tag.find_all('span', class_='title')
chinese_title = title_tags[0].text if title_tags else '未知名称'
if len(title_tags) > 1:
foreign_title = self.clean_text(title_tags[1].text.replace('/', ''))
else:
foreign_title = ''
# 3. 提取评分
rating = movie_tag.find('span', class_='rating_num').text if movie_tag.find('span', class_='rating_num') else '0'
# 4. 提取评分人数
rating_people_tag = movie_tag.find('div', class_='star').find_all('span')[-1]
rating_people = self.clean_text(rating_people_tag.text.replace('人评价', '')) if rating_people_tag else '0'
# 5. 提取导演、演员、年份、国家、类型
info_text = self.clean_text(movie_tag.find('div', class_='bd').find('p').text)
director = re.findall(r'导演: (.*?) ', info_text)[0] if re.findall(r'导演: (.*?) ', info_text) else '未知导演'
actors = re.findall(r'主演: (.*?) \d', info_text)[0] if re.findall(r'主演: (.*?) \d', info_text) else '未知演员'
year = re.findall(r'(\d{4})', info_text)[0] if re.findall(r'(\d{4})', info_text) else '未知年份'
country = re.findall(r'/\s*(.*?)\s*/', info_text)[0] if re.findall(r'/\s*(.*?)\s*/', info_text) else '未知国家'
genre = re.findall(r'/[^/]*$', info_text)[0].replace('/', '').strip() if re.findall(r'/[^/]*$', info_text) else '未知类型'
# 6. 提取简介
quote = movie_tag.find('span', class_='inq').text if movie_tag.find('span', class_='inq') else '无简介'
# 7. 提取电影详情链接
detail_link = movie_tag.find('a')['href'] if movie_tag.find('a') else ''
# 组装数据
movie_info = {
'排名': int(rank),
'中文名称': chinese_title,
'外文名称': foreign_title,
'豆瓣评分': float(rating),
'评分人数': rating_people,
'导演': director,
'主演': actors,
'上映年份': year,
'制片国家/地区': country,
'类型': genre,
'简介': quote,
'详情链接': detail_link
}
return movie_info
except Exception as e:
print(f"解析单部电影失败：{e}")
return None
def get_page(self, offset):
"""爬取指定偏移量的页面数据"""
# 构造分页URL
url = f'{self.base_url}?start={offset}&filter='
try:
# 设置随机请求间隔（2-5秒）
time.sleep(random.uniform(2, 5))
response = requests.get(url=url, headers=self.headers, timeout=15)
# 验证响应状态
response.raise_for_status()
# 设置正确编码
response.encoding = 'utf-8'
return response.text
except RequestException as e:
print(f"偏移量{offset}页面请求失败：{e}")
return None
def parse_page(self, html):
"""解析页面HTML，提取所有电影数据"""
if not html:
return
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 定位所有电影项标签
movie_items = soup.find_all('div', class_='item')
for item in movie_items:
movie_info = self.parse_movie_info(item)
if movie_info:
self.movie_data.append(movie_info)
print(f"已爬取：第{movie_info['排名']}名 - {movie_info['中文名称']}（{movie_info['豆瓣评分']}分）")
def save_data(self):
"""保存电影数据到CSV和Markdown文件"""
if not self.movie_data:
print("无数据可保存")
return
# 按排名排序
sorted_data = sorted(self.movie_data, key=lambda x: x['排名'])
# 1. 保存为CSV文件（结构化数据）
csv_headers = [
'排名', '中文名称', '外文名称', '豆瓣评分', '评分人数', '导演', '主演', '上映年份', '制片国家/地区', '类型', '简介', '详情链接'
]
with open('douban_top250.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=csv_headers)
writer.writeheader()
writer.writerows(sorted_data)
# 2. 保存为Markdown文件（观影清单）
with open('douban_top250.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write('# 豆瓣电影Top250 完整观影清单\n\n')
f.write(f'爬取时间：{time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}\n\n')
for movie in sorted_data:
f.write(f"## 第{movie['排名']}名：{movie['中文名称']}\n")
if movie['外文名称']:
f.write(f"**外文名称**：{movie['外文名称']}\n\n")
f.write(f"**豆瓣评分**：{movie['豆瓣评分']}（{movie['评分人数']}人评价）\n")
f.write(f"**导演**：{movie['导演']} | **主演**：{movie['主演']}\n")
f.write(f"**上映年份**：{movie['上映年份']} | **制片国家/地区**：{movie['制片国家/地区']} | **类型**：{movie['类型']}\n\n")
f.write(f"> {movie['简介']}\n\n")
f.write(f"[查看详情]({movie['详情链接']})\n")
f.write('---\n\n')
print(f"数据保存完成！共爬取{len(sorted_data)}部电影数据")
print(f"CSV文件：douban_top250.csv")
print(f"Markdown文件：douban_top250.md")
def run(self):
"""执行爬虫主流程"""
print("开始爬取豆瓣电影Top250数据...")
# 分页爬取（共10页，每页25部）
for offset in range(0, 250, 25):
print(f"\n正在爬取第{offset//25 + 1}页（偏移量：{offset}）...")
html = self.get_page(offset)
self.parse_page(html)
# 保存数据
self.save_data()
print("\n爬虫执行完毕！")
if __name__ == '__main__':
# 实例化并运行爬虫
crawler = DoubanTop250Crawler()
crawler.run()
DoubanTop250Crawler 类封装了所有爬虫逻辑，核心方法分工明确：
__init__：初始化请求头、基础 URL、数据存储列表等核心配置；clean_text：工具方法，清洗文本中的多余空格和换行符；parse_movie_info：解析单部电影的 HTML 标签，提取排名、名称、评分等核心字段；get_page：构造分页 URL，发送 HTTP 请求获取页面 HTML；parse_page：解析整页 HTML，批量提取所有电影数据；save_data：将爬取的数据分别保存为 CSV（结构化分析）和 Markdown（观影清单）格式；run：整合分页爬取、数据解析、数据保存全流程。offset 偏移量实现分页爬取（0、25、50...225），覆盖全部 250 部电影；运行代码后，控制台会输出爬取进度和最终结果，示例如下：
开始爬取豆瓣电影Top250数据...
正在爬取第1页（偏移量：0）...
已爬取：第1名 - 肖申克的救赎（9.7分）
已爬取：第2名 - 霸王别姬（9.6分）
已爬取：第3名 - 阿甘正传（9.5分）
...
正在爬取第2页（偏移量：25）...
已爬取：第26名 - 楚门的世界（9.4分）
已爬取：第27名 - 教父2（9.3分）
...
正在爬取第10页（偏移量：225）...
已爬取：第250名 - 终结者2：审判日（8.8分）
...
数据保存完成！共爬取250部电影数据
CSV文件：douban_top250.csv
Markdown文件：douban_top250.md
爬虫执行完毕！
| 排名 | 中文名称 | 外文名称 | 豆瓣评分 | 评分人数 | 导演 | 主演 | 上映年份 | 制片国家/地区 | 类型 | 简介 | 详情链接 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 肖申克的救赎 | The Shawshank Redemption | 9.7 | 265 万人 | 弗兰克・德拉邦特 | 蒂姆・罗宾斯、摩根・弗里曼 | 1994 | 美国 | 剧情、犯罪 | 希望让人自由 | https://movie.douban.com/subject/1292052/ |
| 2 | 霸王别姬 | Farewell My Concubine | 9.6 | 210 万人 | 陈凯歌 | 张国荣、张丰毅、巩俐 | 1993 | 中国大陆、中国香港 | 剧情、音乐、历史 | 风华绝代 | https://movie.douban.com/subject/1291546/ |
| 3 | 阿甘正传 | Forrest Gump | 9.5 | 200 万人 | 罗伯特・泽米吉斯 | 汤姆・汉克斯、罗宾・怀特 | 1994 | 美国 | 剧情、爱情 | 人生就像一盒巧克力，你永远不知道下一颗是什么味道 | https://movie.douban.com/subject/1292720/ |
# 豆瓣电影Top250 完整观影清单
爬取时间：2026-01-14 16:30:20
## 第1名：肖申克的救赎
**外文名称**：The Shawshank Redemption
**豆瓣评分**：9.7（265万人评价）
**导演**：弗兰克·德拉邦特 | **主演**：蒂姆·罗宾斯、摩根·弗里曼
**上映年份**：1994 | **制片国家/地区**：美国 | **类型**：剧情、犯罪
> 希望让人自由
[查看详情](https://movie.douban.com/subject/1292052/)
---
## 第2名：霸王别姬
**外文名称**：Farewell My Concubine
**豆瓣评分**：9.6（210万人评价）
**导演**：陈凯歌 | **主演**：张国荣、张丰毅、巩俐
**上映年份**：1993 | **制片国家/地区**：中国大陆、中国香港 | **类型**：剧情、音乐、历史
> 风华绝代
[查看详情](https://movie.douban.com/subject/1291546/)
---
aiohttp 替代 requests，提升爬取效率（注意控制并发数）；pandas + matplotlib 分析评分分布、年份趋势、国家 / 地区分布等；utf-8-sig 编码（代码中已实现）。通过本文的学习，你不仅能掌握豆瓣电影 Top250 的爬取方法，还能理解静态网页爬虫的通用开发思路，为后续爬取汽车之家等平台的数据奠定基础。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online
将 HTML 片段转为 GitHub Flavored Markdown，支持标题、列表、链接、代码块与表格等；浏览器内处理，可链接预填。 在线工具，HTML转Markdown在线工具，online
通过删除不必要的空白来缩小和压缩JSON。 在线工具，JSON 压缩在线工具，online