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做了一些小專案,用的技術和技巧會比較散比較雜,寫一個小品文記錄一下,幫助熟悉,
需求:經常在騰訊視頻上看電影,在影片庫里有一個"豆瓣好評"板塊,我一般會在這個條目下面挑電影,但是電影很多,又缺乏索引,只能不停地往下來,讓js加載更多的條目,然而前面的看完了,每次找新的片就要拉很久,所以用爬蟲將"豆瓣好評"里的電影都爬下來整理到一個表中,方便選片,
專案地址:https://github.com/yangrq1018/vqq-douban-film
Python爬取豆瓣TOP250電影視頻教學,在線觀看地址
https://www.bilibili.com/video/BV1uy4y1i7KV/
依賴
需要如下Python包:
- requests
- bs4 - Beautiful soup
- pandas
就這些,不需要復雜的自動化爬蟲架構,簡單而且常用的包就夠了,
爬取影片資訊
首先觀察電影頻道,發現是異步加載的,可以用Firefox(Chrome也行)的inspect中的network這個tab來篩選查看可能的api介面,很快發現介面的URL是這個格式的:
base_url = 'https://v.qq.com/x/bu/pagesheet/list?_all=1&append=1&channel=movie&listpage=2&offset={offset}&pagesize={page_size}&sort={sort}'
其中 offset是請求頁開始的位置, pagesize是每頁請求的數量, sort是型別,在這里 sort=21指我們需要的"豆瓣好評"型別,pagesize不能大于30,大于30也只會回傳三十個元素,低于30會回傳指定數量的元素,
# 讓Pandas完整到處過長的URL,后面會需要
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)
base_url = 'https://v.qq.com/x/bu/pagesheet/list?_all=1&append=1&channel=movie&listpage=2&offset={offset}&pagesize={page_size}&sort={sort}'
# 豆瓣最佳型別
DOUBAN_BEST_SORT = 21
NUM_PAGE_DOUBAN = 167
寫一個小小的回圈就可以發現,豆瓣好評這個型別總共有167頁,每頁三十個元素,
我們使用 requests這個庫來請求網頁, get_soup會請求第 page_idx頁的元素,用 Beautifulsoup來決議 response.content,生成一個類似 DOM,可以很方便地查找我們需要的element的物件,我們回傳一個 list,每個電影條目是包含在一個叫list_item的 div里的,所以寫一個函式來幫助我們提取所有的這樣的 div,
def get_soup(page_idx, page_size=30, sort=DOUBAN_BEST_SORT):
url = base_url.format(offset=page_idx * page_size, page_size=page_size, sort=sort)
res = requests.get(url)
soup = bs4.BeautifulSoup(res.content.decode('utf-8'), 'lxml')
return soup
def find_list_items(soup):
return soup.find_all('div', class_='list_item')
我們遍歷每一頁,回傳一個含有所有的被 bs4過的條目元素的HTML的 list,
def douban_films():
rel = []
for p in range(NUM_PAGE_DOUBAN):
print('Getting page {}'.format(p))
soup = get_soup(p)
rel += find_list_items(soup)
return rel
這是其中的一部電影的HTML代碼:
<div __wind="" class="list_item">
<a class="figure" data-float="j3czmhisqin799r" href=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/"https://v.qq.com/x/cover/j3czmhisqin799r.html" tabindex="-1" target="_blank" title="霸王別姬">
<img alt="霸王別姬" class="figure_pic" one rror="picerr(this,'v')" src=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/"//puui.qpic.cn/vcover_vt_pic/0/j3czmhisqin799rt1444885520.jpg/220"/>
<img alt="VIP" class="mark_v" one rror="picerr(this)" src=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/"//i.gtimg.cn/qqlive/images/mark/mark_5.png" srcset="//i.gtimg.cn/qqlive/images/mark/[email protected] 2x"/>
<div class="figure_caption"></div>
<div class="figure_score">9.6</div>
</a>
<div class="figure_detail figure_detail_two_row">
<a class="figure_title figure_title_two_row bold" href=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/"https://v.qq.com/x/cover/j3czmhisqin799r.html" target="_blank" title="霸王別姬">霸王別姬</a>
<div class="figure_desc" title="主演:張國榮 張豐毅 鞏俐 葛優">主演:張國榮 張豐毅 鞏俐 葛優</div>
</div>
<div class="figure_count"><svg class="svg_icon svg_icon_play_sm" height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"><use xlink:href=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/"#svg_icon_play_sm"></use></svg>4671萬</div>
</div>
不難發現,霸王別姬這部電影,名稱、播放地址、封面、評分、主演,是否需要會員和播放量都在這個 div中,在ipython這樣的interactive環境中,可以方便地找出怎么用bs來提取他們的方法,我使用的一個技巧是,可以打開一個 spyder.py檔案,在里面撰寫需要的函式,將ipython的自動多載模組的選項打開,然后就可以在console里debug之后將代碼復制到檔案里,然后ipython中的函式也會相應的更新,這樣的好處是會比在ipython中改動代碼方便許多,具體如何打開ipython的自動多載:
%load_ext autoreload
%autoreload 2 # Reload all modules every time before executing Python code
%autoreload 0 # Disable automatic reloading
這個 parse_films函式用bs中的兩個常用方法提取資訊:
- find
- find_all
因為豆瓣的API已經關閉了檢索功能,爬蟲又會被反爬蟲檢測到,本來想檢索到豆瓣的評分添加上去這個功能就放棄了,
OrderedDict可以接受一個由(key, value)組成的list,然后key的順序會被記住,這個在之后我們匯出為pandas DataFrame的時候很有用,
def parse_films(films):
'''films is a list of `bs4.element.Tag` objects'''
rel = []
for i, film in enumerate(films):
title = film.find('a', class_="figure_title")['title']
print('Parsing film %d: ' % i, title)
link = film.find('a', class_="figure")['href']
img_link = film.find('img', class_="figure_pic")['src']
# test if need VIP
need_vip = bool(film.find('img', class_="mark_v"))
score = getattr(film.find('div', class_='figure_score'), 'text', None)
if score: score = float(score)
cast = film.find('div', class_="figure_desc")
if cast:
cast = cast.get('title', None)
play_amt = film.find('div', class_="figure_count").get_text()
# db_score, db_link = search_douban(title)
# Store key orders
dict_item = OrderedDict([
('title', title),
('vqq_score', score),
# ('db_score', db_score),
('need_vip', need_vip),
('cast', cast),
('play_amt', play_amt),
('vqq_play_link', link),
# ('db_discuss_link', db_link),
('img_link', img_link),
])
rel.append(dict_item)
return rel
匯出
最后,我們呼叫寫好的函式,在主程式中運行,
被決議好,list of dictionaries格式的物件,可以直接傳給DataFrame的constructor,按照評分排序,最高分在前面,然后將播放鏈接轉換成HTML的鏈接標簽,更加美觀而且可以直接打開,
注意,pandas生成的csv檔案一直和excel有兼容性問題,在有中文字符的時候會亂碼,解決方法是選擇utf_8_sig這個encoding,就可以讓excel正常解碼了,
Pickle是一個Python十分強大的serialization庫,可以保存Python的物件為檔案,再從檔案中加載Python的物件,我們將我們的DataFrame保存為 .pkl,呼叫 DataFrame的 to_html方法保存一個HTML檔案,注意要將 escape 設定為False不然超鏈接不能被直接打開,
if __name__ == '__main__':
df = DataFrame(parse_films(douban_films()))
# Sorted by score
df.sort_values(by="vqq_score", inplace=True, ascending=False)
# Format links
df['vqq_play_link'] = df['vqq_play_link'].apply(lambda x: '<a href="https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/{0}">Film link</a>'.format(x))
df['img_link'] = df['img_link'].apply(lambda x: '<img src="https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/{0}">'.format(x))
# Chinese characters in Excel must be encoded with _sig
df.to_csv('vqq_douban_films.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')
# Pickle
df.to_pickle('vqq_douban_films.pkl')
# HTML, render hyperlink
df.to_html('vqq_douban_films.html', escape=False)
專案管理
代碼部分就是這樣,那么寫完了代碼,就要把它歸檔保存,以便于分析,選擇放在Github上,
那么,其實Github是提供了一個命令列工具的(不是 git,是 git的一個擴展),叫做 hub,macOS用戶可以這樣安裝
brew install hub
hub有許多比 git更簡練的語法,我們這里主要用
hub create -d "Create repo for our proj" vqq-douban-film
來直接從命令列創建repo,是不是很酷!根本不用打開瀏覽器,然后可能會被提示在Github上登記一個你的SSH公鑰(驗證權限),如果沒有的話用 ssh-keygen生成一個就好了,在Github的設定里把 .pub的內容復制進去,
專案目錄里,可能會有 __pycache__和 .DS_Store這樣你不想track的檔案,手寫一個 .gitignore又太麻煩,有沒有工具呢,肯定有的!Python有一個包
pip install git-ignore
git-ignore python # 產生一個python的template
# 手動把.DS_Store加進去
只用命令列,裝到爽,
作者:yangrq1018
原文:https://segmentfault.com/a/1190000019421255
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標籤:Python
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