Python爬虫实战之豆瓣音乐、微打赏、阳光电影（附代码）

一、豆瓣音乐

今天爬的是豆瓣音乐top250，比较简单，主要是练练手。

1、加了请求头，本来没加，调试几次突然没数据了，加了请求头开始也没好，后来又好了，可能是网络原因； 2、这次是进入信息页爬的数据，上次爬电影没采用这种方法，缺少了部分数据； 3、数据的预处理用了很多if函数

数据分析

1、部分数据可以见上图 2、中国音乐作者还是很多的。 3、随着音乐设备和网络的普及，流行音乐的发展，可以看出2000年后作品越来越多，到2010年又积极下滑（经典就是经典，无法吐槽现在的音乐） 4、风格大家可以看出流行，摇滚，民谣占了一大半。 5、最后弄了一首周董的《不能说的秘密》做词云，想想小时候都是回忆啊。

代码片段

import
 requests

import
 re

from
 bs4 
import
 
BeautifulSoup

import
 time

import
 pymongo


client 
=
 pymongo
.
MongoClient
(
'localhost'
,
 
27017
)

douban 
=
 client
[
'douban'
]

musictop 
=
 douban
[
'musictop'
]


headers 
=
 
{

    
'User-Agent'
:
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'

}

urls 
=
 
[
'https://music.douban.com/top250?start={}'
.
format
(
str
(
i
))
 
for
 i 
in
 range
(
0
,
250
,
25
)]


def
 get_url_music
(
url
):

    wb_data 
=
 requests
.
get
(
url
,
headers
=
headers
)

    soup 
=
 
BeautifulSoup
(
wb_data
.
text
,
'lxml'
)

    music_hrefs 
=
 soup
.
select
(
'a.nbg'
)

    
for
 music_href 
in
 music_hrefs
:

        get_music_info
(
music_href
[
'href'
])

        time
.
sleep
(
2
)

二、微打赏

网站分析

打开网站，翻页网页不变，看看是post的请求，很好办，直接把参数怼进去，这里只要切换page就能进行翻页。

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json格式，这里post返回的是json数据，解析json数据就行，小技巧：看preview，解析起来嗖嗖哒。这里需要提取活动的名称，id和参与打赏的人数。这个后面详细页用的到。

Python爬虫实战之豆瓣音乐、微打赏、阳光电影（附代码）

详细页，依旧是post，依旧是json数据，这里的参数pro_id为之前的爬取的id，这一页20个信息，通过前面的参与打赏人数构造出有多少页，继续怼参数。

Python爬虫实战之豆瓣音乐、微打赏、阳光电影（附代码）

代码片段

import
 requests

import
 json

import
 math


def
 get_sup_info
(
url
,
page
):

    
params
 
=
 
{

        
'ajaxtype'
:
1
,

        
'page'
:
page
,

        
'category'
:
1
,

        
'pageSize'
:
8

    
}

    cookies 
=
 
{

        
'User-Agent'
:
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.133 Safari/537.36'
,

        
'Cookie'
:
'acw_tc=AQAAAKLQ3U/WTAYAggq7PZ24WOlm9vQW; PHPSESSID=r0nbvk7hppjftegk4fpt9cu535; _uab_collina=150094753858198811653567; mdswv=v1.0; mdsa=MD-STICS-5976a44746eca; mdss=6-o; mdsf=md; mdsff=www_so_com;

    }

    html = requests.post(url, data=params, headers=cookies)

    json_data = json.loads(html.text)

    des = json_data['
des
']

    for data in des:

        name = data['
name
']

        id = data['
id
']

        pay_count = data['
pay_count
']

        all_page = math.ceil(int(pay_count)/20)

        for i in range(1,int(all_page)+1):

            get_app_info(i,id,name)

三、阳光电影

爬虫分析

这里涉及跨页的爬取，需要理清爬虫的思路。首先打开网站，需爬取前11个分类的电影数据,经典影片格式不一样，爬虫时过滤掉了。

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进入电影列表页后，正则爬取页数和电影的分类标签，以此构造分页url，然后爬取电影的名字和url。

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最后在详细页爬取电影的下载地址，爬取结果如下：

Python爬虫实战之豆瓣音乐、微打赏、阳光电影（附代码）

代码片段

import
 requests

import
 re

from
 lxml 
import
 etree

import
 csv


def
 get_resource
(
url
,
cate_name
,
cate_url
,
movie_name
):

    res 
=
 requests
.
get
(
url
)

    res
.
encoding 
=
 
'gb2312'

    html 
=
 etree
.
HTML
(
res
.
text
)

    movie_resource 
=
 html
.
xpath
(
'//tbody//tr/td/a/text()'
)[
0
]

    writer
.
writerow
((
cate_name
,
cate_url
,
movie_name
,
url
,
movie_resource
))

    
print
(
movie_resource
)

原文发布时间为：2018-01-10

本文作者：罗攀

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