Python爬虫实战教学：爬取电影视频数据[Python基础]

Z时代
2024-01-10
分类：综合

python

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做了一些小项目，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：经常在腾讯视频上看电影，在影片库里有一个"豆瓣好评"板块。我一般会在这个条目下面挑电影。但是电影很多，又缺乏索引，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很久。所以用爬虫将"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

需要如下Python包：

requests

bs4 - Beautiful soup

pandas

就这些，不需要复杂的自动化爬虫架构，简单而且常用的包就够了。

爬取影片信息

首先观察电影频道，发现是异步加载的。可以用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指我们需要的"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完整到处过长的URL，后面会需要
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}"
# 豆瓣最佳类型
DOUBAN_BEST_SORT = 21NUM_PAGE_DOUBAN = 167

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

我们使用 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，生成一个类似 DOM，可以很方便地查找我们需要的element的对象。我们返回一个 list。每个电影条目是包含在一个叫list_item的 div里的，所以写一个函数来帮助我们提取所有的这样的 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")

我们遍历每一页，返回一个含有所有的被 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，是否需要会员和播放量都在这个 div中。在ipython这样的interactive环境中，可以方便地找出怎么用bs来提取他们的方法。我使用的一个技巧是，可以打开一个 spyder.py文件，在里面编写需要的函数，将ipython的自动重载模组的选项打开，然后就可以在console里debug之后将代码复制到文件里，然后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中的两个常用方法提取信息：

find

find_all

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

OrderedDict可以接受一个由(key, value)组成的list，然后key的顺序会被记住。这个在之后我们导出为pandas DataFrame的时候很有用。

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

导出

最后，我们调用写好的函数，在主程序中运行。

被解析好，list of dictionaries格式的对象，可以直接传给DataFrame的constructor。按照评分排序，最高分在前面，然后将播放链接转换成HTML的链接标签，更加美观而且可以直接打开。

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，就可以让excel正常解码了。

Pickle是一个Python十分强大的serialization库，可以保存Python的对象为文件，再从文件中加载Python的对象。我们将我们的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不然超链接不能被直接打开。

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），叫做 hub。macOS用户可以这样安装

brew install hub

hub有许多比 git更简练的语法，我们这里主要用

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

来直接从命令行创建repo，是不是很酷！根本不用打开浏览器。然后可能会被提示在Github上登记一个你的SSH公钥（验证权限），如果没有的话用 ssh-keygen生成一个就好了，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，肯定有的！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。

作者：yangrq1018

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

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