requests+beautiful 用Python抓取豆瓣电影资料

在公司加班等双11,练手写了个抓取豆瓣电影评分的脚本,分享一下

环境

  • Python3.6
  • requests, 前几个月才知道这个包的,上手比urllib快多了
  • BeautifulSoup,很好用的网页分析工具包,见过的爬虫教程都有提过

网络请求分析

  1. 老套路,打开豆瓣网站,按F12打开浏览器的开发者工具。
  2. 点击"分类",并选择"电影"。
  3. 把页面拉到最下方,点击"加载更多"按钮。
  4. 观察点击以后,页面发起的网络请求,发现其中有加载json数据的请求。


    图片.png
  5. 打开这个请求的网址,结果很明显就是各个电影的评分。


    图片.png

分析请求结构

看一下这个网址的结构,是个GET请求,豆瓣很厚道,点个赞!
https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=T&range=0,10&tags=%E7%94%B5%E5%BD%B1&start=0
这个请求的头部分'https://movie.douban.com/j/new_search_subjects',包含了协议、主机、路由等信息,不用管。重要的是'?'后面的参数:

  • 'sort=T'明显是指定排序方法。
  • 'range=0,10'作用不明(本来以为是分页参数,但删除或者改变值,都没啥影响,不管它)。
  • 'tags=%E7%94%B5%E5%BD%B1'其实就是转码以后的'tags=电影'。
  • 'start=0',改变成5以后再请求一次,可以发现是返回的记录位置。

分析返回的JSON数据

这个请求返回的是一个JSON数组,包含20个电影的简单数据,其中:

  • 'directors', 是导演
  • 'rate', 是评分
  • 'star', 是评星
  • 'title', 电影名称
  • 'url', 电影详情页面链接
  • 'casts', 主要演员
  • 'cover', 封面
  • 'id', 编号
  • 'cover_x' 和 'cover_y',迷糊好一阵,看列表页结构才发现是封面的位置...

分析电影详情页面的结构

打开肖申克的救赎,查看其详情页面的结构,哇,好多的js脚本,多半是个异步加载的网页。
不过没关系,这是beautifulsoup大显身手的时候了。
先使用浏览器的开发工具找到需要抓取的数据,类型标签、上映日期等,都保存在<div id="info">标签中。把标签记下来,待会要用到。

图片.png

设计数据结构

需要保存每部电影的名称、评分、导演、主要演员、类型、上映日期、制片国家/地区、片长。设计数据结构,

{
  'title':'肖申克的救赎',
  'rate':NumberInt(96),
  'director':['弗兰克·德拉邦特',],
  'casts':["蒂姆·罗宾斯","摩根·弗里曼","鲍勃·冈顿","威廉姆·赛德勒","克兰西·布朗"],
  'tags':['剧情','犯罪'],
  'country':'美国',
  'release':'1994-09-10',  // 只取第一个日期
  'minutes':NumberInt(142)
}

编写代码

写个简单的示例

  • 抓取简介的脚本
import requests
# 拼接简介列表请求的网址, startnum=0则查询0-19条记录。=1则查20-39条记录
startnum = 0
url = 'https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=T&tags=电影&start=%d' % startnum*20
# 获得前20条的记录
movie_data = requests.get(url)
# 转成list
movie_data = movie_data.json()['data']
  • 抓取单电影详情页面中的数据
# 以movie_data[0]第一条电影的记录为例
import requests  
from bs4 import BeautifulSoup as bs # 加载beautifulsoup包
# 获得单部电影的页面
tmp = requests.get(movie_data[0]['url'])
# 将页面转成BeautifulSoup对象
tmp = bs(tmp.text)
# 提取<div id='info'>的部分
tmp = tmp.body.find('div',id='info')
# 提取类型标签
genre = tmp.find_all('span', property='v:genre')
movie_data[0]['tags'] = [i.text for i in genre]
# 提取国家,搜索<span>制片国家/地区:</span>的下个兄弟节点
country = tmp.find('span', text='制片国家/地区:').next_sibling[1:]
movie_data[0]['country'] = country
# 提取第一个上映日期,搜索<span property='v:initialReleaseDate'></span>中的文本值
release = tmp.find('span', property='v:initialReleaseDate').text
# 提取时长,搜索<span property='v:runtime'>标签中的content属性
minutes = tmp.find('span', property='v:runtime').get('content')
movie_data[0]['minutes'] = minutes

完整脚本

#coding:utf-8
"""抓取豆瓣电影资料"""

class get_douban(object):
    """抓取豆瓣电影资料"""
    def __init__(self, startnum=0): # startnum是第一条记录的位置,每次抓取20条
        self.movie_list = []
        self.db = {'host':'localhost', 'port':<port>, 'db':'<dbname>','collection':'<collectionname'}
        self.startnum = startnum
    
    def get_movielist(self):
        """获得电影列表"""
        import requests
        # 拼接简介列表请求的网址, startnum=0则查询0-19条记录。
        url = 'https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=T&tags=电影&start=%d' % self.startnum
        # 获得前20条的记录
        tmp = requests.get(url)
        # 转成list
        tmp = tmp.json()['data']
        # 保存所需要的数据
        for i in tmp:
            self.movie_list.append({
                'title':i['title'],
                'rate':int(float(i['rate'])*10),
                'director':i['directors'],
                'casts':i['casts'],
                'url':i['url'],
                'tags':[],
                'country':'',
                'release':'',
                'minutes':int(0)
            })
    
    def get_oneinfo(self):
        """逐个打开电影的详情页面,获得数据"""
        import requests
        from bs4 import BeautifulSoup as bs
        from time import sleep
        for item in self.movie_list:
            # 获得单部电影的页面
            tmp = requests.get(item['url'])
            # 将页面转成BeautifulSoup对象
            tmp = bs(tmp.text, 'lxml')
            # 提取<div id='info'>的部分
            tmp = tmp.body.find('div',id='info')
            # 提取类型标签
            genre = tmp.find_all('span', property='v:genre')
            item['tags'] = [i.text for i in genre]
            # 提取国家,搜索<span>制片国家/地区:</span>的下个兄弟节点
            country = tmp.find('span', text='制片国家/地区:').next_sibling[1:]
            item['country'] = country
            # 提取第一个上映日期,搜索<span property='v:initialReleaseDate'></span>中的文本值
            release = tmp.find('span', property='v:initialReleaseDate').text
            item['release'] = release[:10]
            # 提取时长,搜索<span property='v:runtime'>标签中的content属性
            minutes = tmp.find('span', property='v:runtime').get('content')
            item['minutes'] = int(minutes)
            # 休眠1秒
            sleep(1)
    
    def save_db(self):
        """保存到mongodb数据库"""
        from pymongo import MongoClient
        conn = MongoClient(host=self.db['host'], port=self.db['port'])
        conn = conn.get_database(self.db['db'])
        conn = conn.get_collection(self.db['collection'])
        for item in self.movie_list:
            conn.insert_one(item)

if __name__ == '__main__':
    # 抓取400条记录
    for i in range(20):
        s = get_douban(i*20)
        s.get_movielist()
        s.get_oneinfo()
        s.save_db()
        print('get %d - %d ' %(i*20, (i+1)*20-1))
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 157,012评论 4 359
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,589评论 1 290
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 106,819评论 0 237
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,652评论 0 202
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 51,954评论 3 285
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,381评论 1 210
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,687评论 2 310
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,404评论 0 194
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,082评论 1 238
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,355评论 2 241
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,880评论 1 255
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,249评论 2 250
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,864评论 3 232
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,007评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,760评论 0 192
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,394评论 2 269
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,281评论 2 259

推荐阅读更多精彩内容

  • Android 自定义View的各种姿势1 Activity的显示之ViewRootImpl详解 Activity...
    passiontim阅读 170,544评论 25 707
  • 发现 关注 消息 iOS 第三方库、插件、知名博客总结 作者大灰狼的小绵羊哥哥关注 2017.06.26 09:4...
    肇东周阅读 11,595评论 4 59
  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,087评论 18 139
  • 最近在“孩妈谈教育”群里聊起了更换课本问题,有的家长很迷茫,我们该如何抓我们孩子的学习,慢慢大家就谈到中国教育现状...
    就是有点文艺范儿阅读 540评论 2 3
  • 今天早上我十分地兴奋,因为今天我们可以去史丹利公园和加拿大最大的水族馆。当我们来到史丹利公园时,我有些失望...
    LilyLiu_305d阅读 645评论 1 5