目前一些介绍网页数据抓取的方法往往局限在一页上进行，如《在R语言中使用正则表达式》。需要说明的是，尽管《在R语言中使用正则表达式》介绍的方法也是针对豆瓣电影250的数据，但其实已不适合目前分5页显示的豆瓣电影250。为此，如果仿照该方法来抓取数据，只能抓取第一页而不是全部的电影数据，为此，本文的目的在于扩展运用《在R语言中使用正则表达式》介绍的方法，实现多页数据的一次性动态提取和整合。
movie.all<-NULL    #设定汇总数据框初始状态；
for (n in 0:4){        #循环提取页面信息；
movie<-NULL;
url=paste("http://movie.douban.com/top250?start=",n*50,"&filter=&format=text",sep="")
# 获取网页源代码，以行的形式存放在web变量中
web <- readLines(url,encoding="UTF-8")

# 找到包含电影名称的行编号，并据此提取行内容；
name <- web[grep('<td headers="m_name">',web)+1]
# 用正则表达式来提取电影名
gregout <- gregexpr('>\\w+',name)
getcontent <- function(s,g){
substring(s,g+1,g+attr(g,'match.length')-1) #注substing(字符串，起始位，结束位)
}

movie.names = 0
for(i in 1:length(gregout)){
movie.names<-getcontent(name,gregout[])
}

# 找到包含电影发行年份的行编号并进行提取
year <- web[grep('<span class="year">',web)]
movie.year <- substr(year,36,39)

# 找到包含电影评分的行编号并进行提取
score <- web[grep('<td headers="m_rating_score">',web)+1]
movie.score <- substr(score,21,23)

# 找到包含电影评价数量的行编号并进行提取
rating <- web[grep('<td headers="m_rating_num">',web)+1]
movie.rating <- sub(' *','',rating)

movie<- data.frame(names=movie.names,year=as.numeric(movie.year),
score=as.numeric(movie.score),rate=as.numeric(movie.rating))         #将每页数据整合到一个临时数据框中；
movie.all<-rbind(movie.all,movie)               #将多页数据整合到一个数据框中；
}
复制代码
    整合好的250部电影的数据存放在movie.all数据框中，结果为：
str(movie.all)
'data.frame': 250 obs. of 4 variables:
$ names: Factor w/ 249 levels "阿凡达","阿甘正传",..: 43 46 2 3 10 16 26 35 44 12 ...
$ year : num 1994 1994 1994 1993 2010 ...
$ score: num 9.5 9.4 9.3 9.4 9.2 9.1 9.4 9.1 9.3 9.1 ...
$ rate : num 475026 449389 408079 316811 4546现在我们就可以进行数据分析了。
（1）目前评分最高的这250部电影的时间分布：

（2）时间+评分分布情况（热力图）


（3）时间+评分+评分人数情况（气泡图）