Python爬虫-MongoDB

上一份的推送是关于QQ音乐全部评论的获取，这一次讲讲QQ音乐精彩评论的获取。翻了一下QQ音乐热歌排行榜上的歌，发现QQ音乐热评多的歌很少，全部评论和网易云音乐比起来也挺寒碜的，只能说网易云不愧是文艺小青年的汇集地。不过不能由于评论少就不爬了，见面就是莽，不虚。

经过本次爬取，学习了非关系型数据库，文档型数据库MongoDB。另外公众号的排版也变的更加美观了，尤为是底部多了推荐阅读和扫码关注。在借鉴其余公众号的排版以后，用本身半吊子的PPT水平作了底部的照片，喜欢的能够点个赞呀！

就目前的了解，MongoDB的优势：无需设置固定结构(嵌套)，也没必要考虑数据类型匹不匹配，对数据的可操做性也更大。这回也是同样在Mac上操做，在Mac上安装了MongoDB以及MongoDB的可视化工具Robo 3T，Robo 3T做为一款免费轻量级GUI，简单且易上手。

建立数据库，表格及插入数据。

import pymongo

client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
db = client.QQ_Music
collection = db.comments

comments = {
    "nike": "꧁༺詩光༻꧂",
    "comment": "释迦摩尼说 :不管你碰见谁， 他都是你生命中该出现的人 ，绝非偶然。",
    "praisenum": "7817",
    "comment_id": "song_7072290_1772758010_1486708168",
    "time": "2017-02-10 14:29:28"
}

result = collection.insert(comments)
print(result)

针对QQ音乐中平凡之路的网页进行分析，经过不断点击加载更多，发现了请求网址的变化参数：pagenum、jsoncallback。经过上期的爬取，咱们知道jsoncallback对于请求是没有影响的，因此这回更简单，只需改变页码便可。而lasthotcommentid则是第一页精彩评论的最后一个ID，短期内基本不变。

平凡之路精彩评论一共有624条。每个请求页10条数据，第一页例外，有15个，可是最后却只获取了595条，这是由于评论中有追评的，没有原创评论，因此直接剔除，固然还有评论已经删除的，直接就没有评论信息了。

爬取代码以下：

import re
import json
import time
import pymongo
import requests

client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
db = client.QQ_Music
collection = db.comments


def get_html(url, headers):
    try:
        response = requests.get(url=url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        response.encoding = 'utf-8'
    except requests.HTTPError:
        print("connect failed")
    return response


def parse_html(html):
    data = {}
    content = json.loads(html[30:-3])
    for item in content['comment']['commentlist']:
        if item.get("rootcommentcontent"):
            data["nike"] = item.get("nick")
            data["comment"] = re.sub(r"\\n", " ", item.get("rootcommentcontent"))
            data["_id"] = (re.sub(r"\n", " ", data["comment"]))
            data["comment"] = (re.sub(r"\n", " ", data["comment"]))
            data["praisenum"] = item.get("praisenum")
            data["commentid"] = item.get("commentid")
            data["time"] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(item.get("time"))))
            yield data


def to_mongodb(data):
    try:
        collection.insert(data)
        print("Insert the data successfully", data)
    except:
        pass


def main():
    for i in range(63):
        url = 'https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg?g_tk=5381&jsonpCallback=jsoncallback05763744516059277&loginUin=0&hostUin=0&format=jsonp&inCharset=utf8&outCharset=GB2312&notice=0&platform=yqq&needNewCode=0&cid=205360772&reqtype=2&biztype=1&topid=7072290&cmd=6&needmusiccrit=0&pagenum=%s&pagesize=10&lasthotcommentid=song_7072290_2856798698_1489491834&callback=jsoncallback05763744516059277&domain=qq.com&ct=24&cv=101010' %i
        headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'}
        time.sleep(2)
        response = get_html(url, headers)
        for item in parse_html(response.text):
            to_mongodb(item)


if __name__ == '__main__':
    main()
    print("Finish The Work")

最后成功获取评论信息

读取MongoDB中评论数据，生成词云

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pymongo
import jieba
import re

client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
db = client.QQ_Music
table = db.comments
data = pd.DataFrame(list(table.find()))
data = data[['comment']]

text = ''
for line in data['comment']:
    r = '[a-zA-Z0-9’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@，。?★、…【】《》？“”‘’！[\\]^_`{|}~]+'
    line = re.sub(r, '', line)
    text += ' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False))
backgroud_Image = plt.imread('luck.jpg')
wc = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=backgroud_Image,
    font_path='msyh.ttf',
    max_words=2000,
    stopwords=STOPWORDS,
    max_font_size=130,
    random_state=30
)
wc.generate_from_text(text)
img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)
wc.recolor(color_func=img_colors)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
wc.to_file("幸运.jpg")
print("生成词云成功")

幸运.jpg