本文来源吾爱破解论坛
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上一篇帖子中介绍了scrapy的安装,以及scrapy的基本配置,本篇介绍流浪地球影评的获取。
上一篇帖子传输门 scrapy的安装配置
下一篇帖子传输门 数据可视化
一.分析
1.首先介绍一下scrapy爬虫的基本流程:
在items.py文件中定义需要爬取内容的数据格式----->在spiders中的爬虫文件里发起请求并处理信息----->处理完后交给pipelines将数据存储到数据库或文件中
2.找到猫眼影评接口:
用Chrome打开猫眼PC网页,发现只有十条数据,因此将浏览器切换到手机模式,手机模式下就可以看到更多评论信息了,往上滑动终于可以看到接口请求数据了。因此评论信息在如下链接中:(前方有坑)
http://m.maoyan.com/review/v2/comments.json?movieId=248906&userId=-1&offset=0&limit=15&ts=0&type=3,这时有点经验的人一般会改变offset的值(每次+15)控制翻页来获取数据,但是offset到1000就没有评论
信息了,这意味着这个方式只能获取 990 条数据。(舍弃)
因此我在网上找到了另外的接口:http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/248906.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2019-02-05%2020:28:22,可以把offset的值设定为0,通过改变startTime的值来获取更
多的评论信息(把每页评论数据中最后一次评论时间作为新的startTime并构造url重新请求)
二.写代码(这个源码中没有添加gender信息,如果想要添加gender信息,可以在帖子下方查看[修改版])
1.Items.py文件
[Python] 纯文本查看 复制代码
import scrapy class MaoyanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() city = scrapy.Field() #城市 content = scrapy.Field() #评论 user_id = scrapy.Field() #用户id nick_name = scrapy.Field() #昵称 score = scrapy.Field() #评分 time = scrapy.Field() #评论时间 user_level = scrapy.Field() #用户等级
2.comment.py文件
[Python] 纯文本查看 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import random from scrapy.http import Request import datetime import json from maoyan.items import MaoyanItem class CommentSpider(scrapy.Spider): name = 'comment' allowed_domains = ['maoyan.com'] uapools = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50', 'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-cn) Presto/2.9.168 Version/11.50', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; GTB7.0)', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1)', 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; ) AppleWebKit/534.12 (KHTML, like Gecko) Maxthon/3.0 Safari/534.12', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; InfoPath.3; .NET4.0C; .NET4.0E)', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; InfoPath.3; .NET4.0C; .NET4.0E; SE 2.X MetaSr 1.0)', 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/534.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/6.0.472.33 Safari/534.3 SE 2.X MetaSr 1.0', 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; InfoPath.3; .NET4.0C; .NET4.0E)', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/13.0.782.41 Safari/535.1 QQBrowser/6.9.11079.201', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; InfoPath.3; .NET4.0C; .NET4.0E) QQBrowser/6.9.11079.201', 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0)', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.80 Safari/537.36', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:34.0) Gecko/20100101 Firefox/34.0' ] thisua = random.choice(uapools) header = {'User-Agent': thisua} current_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # current_time = '2019-02-06 18:01:22' end_time = '2019-02-05 00:00:00' #电影上映时间 url = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/248906.json?_v_=yes&offset=0&startTime=' + current_time.replace(' ', '%20') def start_requests(self): current_t = str(self.current_time) if current_t > self.end_time: try: yield Request(self.url, headers = self.header, callback = self.parse) except Exception as error: print('请求1出错-----' + str(error)) else: print('全部有关信息已经搜索完毕') def parse(self, response): item = MaoyanItem() data = response.body.decode('utf-8','ignore') json_data = json.loads(data)['cmts'] count = 0 for item1 in json_data: if 'cityName' in item1 and 'nickName' in item1 and 'userId' in item1 and 'content' in item1 and 'score' in item1 and 'startTime' in item1 and 'userLevel' in item1: try: city = item1['cityName'] comment = item1['content'] user_id = item1['userId'] nick_name = item1['nickName'] score = item1['score'] time = item1['startTime'] user_level = item1['userLevel'] item['city'] = city item['content'] = comment item['user_id'] = user_id item['nick_name'] = nick_name item['score'] = score item['time'] = time item['user_level'] = user_level yield item count += 1 if count >= 15: temp_time = item['time'] current_t = datetime.datetime.strptime(temp_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') + datetime.timedelta(seconds = -1) current_t = str(current_t) if current_t > self.end_time: url1 = 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/248906.json?_v_=yes&offset=0&startTime=' + current_t.replace(' ', '%20') yield Request(url1, headers=self.header, callback=self.parse) else: print('全部有关信息已经搜索完毕') except Exception as error: print('提取信息出错1-----' + str(error)) else: print('信息不全,已滤除')
3.pipelines文件
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import pandas as pd class MaoyanPipeline(object): def process_item(self, item, spider): dict_info = {'city': item['city'], 'content': item['content'], 'user_id': item['user_id'], 'nick_name': item['nick_name'], 'score': item['score'], 'time': item['time'], 'user_level': item['user_level']} try: data = pd.DataFrame(dict_info, index=[0]) # 为data创建一个表格形式 ,注意加index = [0] data.to_csv('C:/Users/1/Desktop/流浪地球影评/info.csv', header=False, index=True, mode='a', encoding = 'utf_8_sig') # 模式:追加,encoding = 'utf-8-sig' except Exception as error: print('写入文件出错-------->>>' + str(error)) else: print(dict_info['content'] + '---------->>>已经写入文件')
三.运行程序
写完程序后点击pycharm界面左下角的Terminal图标,直接进入文件目录的命令行终端,输入scrapy crawl comment,回车运行程序
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四.爬取过程以及成果图
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这是在爬取时的截图,爬取过程很长,大约5-6小时吧。一共爬取了47万的数据,下一次的帖子会对这些数据可视化分析
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最终效果图,看了一下数据,90%以上都是好评,评分大都是满分,评论中出现很多的好看,不错,很棒之类的词,不愧能在短时间内拿下这么高的票房。
五.回顾
1.当爬取了大约5万数据时,程序出现了2次中断,原因是一位用户没有位置信息,还有的没有昵称等。因此在程序中加了一个判断信息有无的语句
2.程序运行的速度感觉还是不快,希望大佬看到后能指点一二
3.因为获得的csv文件比较大,超过了50M,因此只能附上源码,供大家学习了
4.写作不易,希望大家给个热心吧
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5.修改版(gender=0,1,2分别代表男,女,无性别设定):
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