这篇文章主要介绍Python怎样爬取腾讯视频,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
项目地址:
https://github.com/yangrq1018/vqq-douban-film
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。
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 = 21 NUM_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
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)
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
注:仅供学习、交流使用,
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