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騰訊視頻 Python 爬蟲項目實戰(zhàn)

系統(tǒng) 1771 0

騰訊視頻 Python 爬蟲項目實戰(zhàn)_第1張圖片

文 | yangrq1018?

經(jīng)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。

項目地址:https://github.com/yangrq1018/vqq-douban-film

依賴

需要如下Python包:

  • requests

  • bs4 - Beautiful soup

  • pandas

就這些,不需要復(fù)雜的自動化爬蟲架構(gòu),簡單而且常用的包就夠了。

爬取影片信息

首先觀察電影頻道,發(fā)現(xiàn)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接口。很快發(fā)現(xiàn)接口的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(shù)量, sort 是類型。在這里 sort=21 指我們需要的"豆瓣好評"類型。 pagesize 不能大于30,大于30也只會返回三十個元素,低于30會返回指定數(shù)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}'	
# 豆瓣最佳類型	
DOUBAN_BEST_SORT = 21	
NUM_PAGE_DOUBAN = 167
              
            

寫一個小小的循環(huán)就可以發(fā)現(xiàn),豆瓣好評這個類型總共有167頁,每頁三十個元素。

我們使用 requests 這個庫來請求網(wǎng)頁, get_soup 會請求第 page_idx 頁的元素,用 Beautifulsoup 來解析 response.content ,生成一個類似 DOM ,可以很方便地查找我們需要的element的對象。我們返回一個 list 。每個電影條目是包含在一個叫l(wèi)ist_item的 div 里的,所以寫一個函數(shù)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,返回一個含有所有的被 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"  tabindex="-1" target="_blank" title="霸王別姬">	
<img alt="霸王別姬" class="figure_pic" οnerrοr="picerr(this,'v')" src="http://puui.qpic.cn/vcover_vt_pic/0/j3czmhisqin799rt1444885520.jpg/220"/>	
<img alt="VIP" class="mark_v" οnerrοr="picerr(this)" src="http://i.gtimg.cn/qqlive/images/mark/mark_5.png" srcset="http://i.gtimg.cn/qqlive/images/mark/mark_5@2x.png 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"  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(yōu)">主演:張國榮 張豐毅 鞏俐 葛優(yōu)</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="#svg_icon_play_sm"></use></svg>4671萬</div>	
</div>
              
            

不難發(fā)現(xiàn),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(huán)境中,可以方便地找出怎么用bs來提取他們的方法。我試用的一個技巧是,可以打開一個 spyder.py 文件,在里面編寫需要的函數(shù),將ipython的自動重載模組的選項打開,然后就可以在console里debug之后將代碼復(fù)制到文件里,然后ipython中的函數(shù)也會相應(yīng)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的自動重載:

              
                %load_ext autoreload	
%autoreload 2 # Reload all modules every time before executing Python code	
%autoreload 0 # Disable automatic reloading
              
            

這個 parse_films 函數(shù)用bs中的兩個常用方法提取信息:

  • find

  • find_all

因為豆瓣的API已經(jīng)關(guān)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。這個在之后我們導(dǎo)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
              
            

導(dǎo)出

最后,我們調(diào)用寫好的函數(shù),在主程序中運行。

被解析好,list of dictionaries格式的對象,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(zhuǎn)換成HTML的鏈接標(biāo)簽,更加美觀而且可以直接打開。

注意,pandas生成的csv文件一直和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的對象為文件,再從文件中加載Python的對象。我們將我們的DataFrame保存為 .pkl 。調(diào)用 DataFrame to_html 方法保存一個HTML文件,注意要將 escape 設(shè)置為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="{0}">Film link</a>'.format(x))	
    df['img_link'] = df['img_link'].apply(lambda x: '<img src="{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)
              
            

項目管理

代碼部分就是這樣。那么寫完了代碼,就要把它歸檔保存,也便于分析。選擇放在Github上。

那么,其實Github是提供了一個命令行工具的(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
              
            

來直接從命令行創(chuàng)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(quán)限),如果沒有的話用 ssh-keygen 生成一個就好了,在Github的設(shè)置里把 .pub 的內(nèi)容復(fù)制進去。

項目目錄里,可能會有 __pycache__ .DS_Store 這樣你不想track的文件。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(chǎn)生一個python的template	
# 手動把.DS_Store加進去
              
            

只用命令行,裝逼裝到爽。

來源:https://segmentfault.com/a/1190000019421255

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騰訊視頻 Python 爬蟲項目實戰(zhàn)_第2張圖片


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