Python爬虫实战教学：爬取电影视频数据

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作了一些小项目，用的技术和技巧会比较散比较杂，写一个小品文记录一下，帮助熟悉。

需求：常常在腾讯视频上看电影，在影片库里有一个"豆瓣好评"板块。我通常会在这个条目下面挑电影。可是电影不少，又缺少索引，只能不停地往下来，让js加载更多的条目。然而前面的看完了，每次找新的片就要拉好久。因此用爬虫将"豆瓣好评"里的电影都爬下来整理到一个表中，方便选片。

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

Python爬取豆瓣TOP250电影视频教学，在线观看地址

https://www.bilibili.com/video/BV1uy4y1i7KV/

依赖

须要以下Python包：

• requests
• bs4 - Beautiful soup
• pandas

就这些，不须要复杂的自动化爬虫架构，简单并且经常使用的包就够了。

爬取影片信息

首先观察电影频道，发现是异步加载的。能够用Firefox（Chrome也行）的inspect中的network这个tab来筛选查看可能的api接口。很快发现接口的URL是这个格式的：

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是请求页开始的位置， pagesize是每页请求的数量， sort是类型。在这里 sort=21指咱们须要的"豆瓣好评"类型。pagesize不能大于30，大于30也只会返回三十个元素，低于30会返回指定数量的元素。

# 让Pandas完整处处过长的URL，后面会须要 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}' # 豆瓣最佳类型 DOUBAN_BEST_SORT = 21 NUM_PAGE_DOUBAN = 167

写一个小小的循环就能够发现，豆瓣好评这个类型总共有167页，每页三十个元素。

咱们使用 requests这个库来请求网页， get_soup会请求第 page_idx页的元素，用 Beautifulsoup来解析 response.content，生成一个相似 DOM，能够很方便地查找咱们须要的element的对象。咱们返回一个 list。每一个电影条目是包含在一个叫list_item的 div里的，因此写一个函数来帮助咱们提取全部的这样的 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')

咱们遍历每一页，返回一个含有全部的被 bs4过的条目元素的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

这是其中的一部电影的HTML代码：

<div __wind="" class="list_item"> <a class="figure" data-float="j3czmhisqin799r" href="https://v.qq.com/x/cover/j3czmhisqin799r.html" tabindex="-1" target="_blank" title="霸王别姬"> <img alt="霸王别姬" class="figure_pic" onerror="picerr(this,'v')" src="//puui.qpic.cn/vcover_vt_pic/0/j3czmhisqin799rt1444885520.jpg/220"/> <img alt="VIP" class="mark_v" onerror="picerr(this)" src="//i.gtimg.cn/qqlive/images/mark/mark_5.png" srcset="//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" href="https://v.qq.com/x/cover/j3czmhisqin799r.html" target="_blank" title="霸王别姬">霸王别姬</a> <div class="figure_desc" title="主演：张国荣 张丰毅 巩俐 葛优">主演：张国荣 张丰毅 巩俐 葛优</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>4671万</div> </div>

不难发现，霸王别姬这部电影，名称、播放地址、封面、评分、主演，是否须要会员和播放量都在这个 div中。在ipython这样的interactive环境中，能够方便地找出怎么用bs来提取他们的方法。我使用的一个技巧是，能够打开一个 spyder.py文件，在里面编写须要的函数，将ipython的自动重载模组的选项打开，而后就能够在console里debug以后将代码复制到文件里，而后ipython中的函数也会相应的更新。这样的好处是会比在ipython中改动代码方便许多。具体如何打开ipython的自动重载：

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

这个 parse_films函数用bs中的两个经常使用方法提取信息：

• find
• find_all

由于豆瓣的API已经关闭了检索功能，爬虫又会被反爬虫检测到，原本想检索到豆瓣的评分添加上去这个功能就放弃了。

OrderedDict能够接受一个由(key, value)组成的list，而后key的顺序会被记住。这个在以后咱们导出为pandas DataFrame的时候颇有用。

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

导出

最后，咱们调用写好的函数，在主程序中运行。

被解析好，list of dictionaries格式的对象，能够直接传给DataFrame的constructor。按照评分排序，最高分在前面，而后将播放连接转换成HTML的连接标签，更加美观并且能够直接打开。

注意，pandas生成的csv文件一直和excel有兼容性问题，在有中文字符的时候会乱码。解决方法是选择utf_8_sig这个encoding，就可让excel正常解码了。

Pickle是一个Python十分强大的serialization库，能够保存Python的对象为文件，再从文件中加载Python的对象。咱们将咱们的DataFrame保存为 .pkl。调用 DataFrame的 to_html方法保存一个HTML文件，注意要将 escape 设置为False否则超连接不能被直接打开。

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)

项目管理

代码部分就是这样。那么写完了代码，就要把它归档保存，以便于分析。选择放在Github上。

那么，其实Github是提供了一个命令行工具的（不是 git，是 git的一个扩展），叫作 hub。macOS用户能够这样安装

brew install hub

hub有许多比 git更简练的语法，咱们这里主要用

hub create -d "Create repo for our proj" vqq-douban-film

来直接从命令行建立repo，是否是很酷！根本不用打开浏览器。而后可能会被提示在Github上登记一个你的SSH公钥（验证权限），若是没有的话用 ssh-keygen生成一个就行了，在Github的设置里把 .pub的内容复制进去。

项目目录里，可能会有 __pycache__和 .DS_Store这样你不想track的文件。手写一个 .gitignore又太麻烦，有没有工具呢，确定有的！Python有一个包

pip install git-ignore git-ignore python # 产生一个python的template # 手动把.DS_Store加进去

只用命令行，装到爽。

做者：yangrq1018

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