Python爬虫案例:抓取猫眼电影排行榜

简介: python爬取猫眼电影排行榜数据分析,实战。(正则表达式,xpath,beautifulsoup)【2月更文挑战第11天】

抓取猫眼电影排行

本节中,我们利用 requests 库和正则表达式来抓取猫眼电影 TOP100 的相关内容。requests 比 urllib 使用更加方便,而且目前我们还没有系统学习 HTML 解析库,所以这里就选用正则表达式来作为解析工具。

同时我会放出Xpath和Beautiful Soup版本的源代码,便于有基础的同学尝试。

1. 本节目标

本节中,我们要提取出猫眼电影 TOP100 的电影名称、时间、评分、图片等信息,提取的站点 URL 为 http://maoyan.com/board/4,提取的结果会以文件形式保存下来。

2. 准备工作

在本节开始之前,请确保已经正确安装好了 requests 库。如果没有安装,可以参考Python爬虫解析库安装的安装说明。

3. 抓取分析

我们需要抓取的目标站点为http://maoyan.com/board/4,打开之后便可以查看到榜单信息,如图所示。

榜单信息

image.gif

排名第一的电影是霸王别姬,页面中显示的有效信息有影片名称、主演、上映时间、上映地区、评分、图片等信息。

将网页滚动到最下方,可以发现有分页的列表,直接点击第 2 页,观察页面的 URL 和内容发生了怎样的变化,如图所示。

image.gif

可以发现页面的 URL 变成 http://maoyan.com/board/4?spm=a2c6h.13046898.publish-article.20.7edd6ffa2J6Txt&offset=10,比之前的 URL 多了一个参数,那就是 offset=10,而目前显示的结果是排行 11~20 名的电影,初步推断这是一个偏移量的参数。再点击下一页,发现页面的 URL 变成了 猫眼验证中心,参数 offset 变成了 20,而显示的结果是排行 21~30 的电影。

由此可以总结出规律,offset 代表偏移量值,如果偏移量为 n,则显示的电影序号就是 n+1 到 n+10,每页显示 10 个。所以,如果想获取 TOP100 电影,只需要分开请求 10 次,而 10 次的 offset 参数分别设置为 0、10、20…90 即可,这样获取不同的页面之后,再用正则表达式提取出相关信息,就可以得到 TOP100 的所有电影信息了。

4. 抓取首页

接下来用代码实现这个过程。首先抓取第一页的内容。我们实现了 get_one_page 方法,并给它传入 url 参数。然后将抓取的页面结果返回,再通过 main 方法调用。初步代码实现如下:

import requests  
def get_one_page(url):  
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)   
            Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36'  
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)  
    if response.status_code == 200:  
        return response.text  
    return None  
def main():  
    url = 'http://maoyan.com/board/4'  
    html = get_one_page(url)  
    print(html)  
main()


这样运行之后,就可以成功获取首页的源代码了。获取源代码后,就需要解析页面,提取出我们想要的信息。

5. 正则提取

接下来,回到网页看一下页面的真实源码。在开发者模式下的 Network 监听组件中查看源代码,如图所示。

image.gif


注意,这里不要在 Elements 选项卡中直接查看源码,因为那里的源码可能经过 JavaScript 操作而与原始请求不同,而是需要从 Network 选项卡部分查看原始请求得到的源码。

查看其中一个条目的源代码,如图所示。

image.gif


可以看到,一部电影信息对应的源代码是一个 dd 节点,我们用正则表达式来提取这里面的一些电影信息。首先,需要提取它的排名信息。而它的排名信息是在 class 为 board-index 的 i 节点内,这里利用非贪婪匹配来提取 i 节点内的信息,正则表达式写为:

<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>

image.gif

随后需要提取电影的图片。可以看到,后面有 a 节点,其内部有两个 img 节点。经过检查后发现,第二个 img 节点的 data-src 属性是图片的链接。这里提取第二个 img 节点的 data-src 属性,正则表达式可以改写如下:

<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)"

image.gif

再往后,需要提取电影的名称,它在后面的 p 节点内,class 为 name。所以,可以用 name 做一个标志位,然后进一步提取到其内 a 节点的正文内容,此时正则表达式改写如下:

<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>

image.gif

再提取主演、发布时间、评分等内容时,都是同样的原理。最后,正则表达式写为:

<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>.*?star.*?>(.*?)</p>.*?releasetime.*?>(.*?)</p>.*?integer.*?>(.*?)</i>.*?fraction.*?>(.*?)</i>.*?</dd>

image.gif

这样一个正则表达式可以匹配一个电影的结果,里面匹配了 7 个信息。接下来,通过调用 findall 方法提取出所有的内容。

接下来,我们再定义解析页面的方法 parse_one_page,主要是通过正则表达式来从结果中提取出我们想要的内容,实现代码如下:

def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile('<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>.*?star.*?>(.*?)</p>.*?releasetime.*?>(.*?)</p>.*?integer.*?>(.*?)</i>.*?fraction.*?>(.*?)</i>.*?</dd>',
        re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    print(items)

这样就可以成功地将一页的 10 个电影信息都提取出来,这是一个列表形式,输出结果如下:

[('1', 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 霸王别姬 ', '\n                主演:张国荣,张丰毅,巩俐 \n        ', ' 上映时间:1993-01-01(中国香港)', '9.', '6'), ('2', 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 肖申克的救赎 ', '\n                主演:蒂姆・罗宾斯,摩根・弗里曼,鲍勃・冈顿 \n        ', ' 上映时间:1994-10-14(美国)', '9.', '5'), ('3', 'http://p0.meituan.net/movie/fc9d78dd2ce84d20e53b6d1ae2eea4fb1515304.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 这个杀手不太冷 ', '\n                主演:让・雷诺,加里・奥德曼,娜塔莉・波特曼 \n        ', ' 上映时间:1994-09-14(法国)', '9.', '5'), ('4', 'http://p0.meituan.net/movie/23/6009725.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 罗马假日 ', '\n                主演:格利高利・派克,奥黛丽・赫本,埃迪・艾伯特 \n        ', ' 上映时间:1953-09-02(美国)', '9.', '1'), ('5', 'http://p0.meituan.net/movie/53/1541925.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 阿甘正传 ', '\n                主演:汤姆・汉克斯,罗宾・怀特,加里・西尼斯 \n        ', ' 上映时间:1994-07-06(美国)', '9.', '4'), ('6', 'http://p0.meituan.net/movie/11/324629.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 泰坦尼克号 ', '\n                主演:莱昂纳多・迪卡普里奥,凯特・温丝莱特,比利・赞恩 \n        ', ' 上映时间:1998-04-03', '9.', '5'), ('7', 'http://p0.meituan.net/movie/99/678407.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 龙猫 ', '\n                主演:日高法子,坂本千夏,糸井重里 \n        ', ' 上映时间:1988-04-16(日本)', '9.', '2'), ('8', 'http://p0.meituan.net/movie/92/8212889.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 教父 ', '\n                主演:马龙・白兰度,阿尔・帕西诺,詹姆斯・凯恩 \n        ', ' 上映时间:1972-03-24(美国)', '9.', '3'), ('9', 'http://p0.meituan.net/movie/62/109878.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 唐伯虎点秋香 ', '\n                主演:周星驰,巩俐,郑佩佩 \n        ', ' 上映时间:1993-07-01(中国香港)', '9.', '2'), ('10', 'http://p0.meituan.net/movie/9bf7d7b81001a9cf8adbac5a7cf7d766132425.jpg@160w_220h_1e_1c', ' 千与千寻 ', '\n                主演:柊瑠美,入野自由,夏木真理 \n        ', ' 上映时间:2001-07-20(日本)', '9.', '3')]

但这样还不够,数据比较杂乱,我们再将匹配结果处理一下,遍历提取结果并生成字典,此时方法改写如下:

def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile('<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>.*?star.*?>(.*?)</p>.*?releasetime.*?>(.*?)</p>.*?integer.*?>(.*?)</i>.*?fraction.*?>(.*?)</i>.*?</dd>',
        re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    for item in items:
        yield {'index': item[0],
            'image': item[1],
            'title': item[2].strip(),
            'actor': item[3].strip()[3:] if len(item[3]) > 3 else '',
            'time': item[4].strip()[5:] if len(item[4]) > 5 else '',
            'score': item[5].strip() + item[6].strip()}


这样就可以成功提取出电影的排名、图片、标题、演员、时间、评分等内容了,并把它赋值为一个个的字典,形成结构化数据。运行结果如下:

{'image': 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 张国荣,张丰毅,巩俐 ', 'score': '9.6', 'index': '1', 'title': ' 霸王别姬 ', 'time': '1993-01-01(中国香港)'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 蒂姆・罗宾斯,摩根・弗里曼,鲍勃・冈顿 ', 'score': '9.5', 'index': '2', 'title': ' 肖申克的救赎 ', 'time': '1994-10-14(美国)'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/fc9d78dd2ce84d20e53b6d1ae2eea4fb1515304.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 让・雷诺,加里・奥德曼,娜塔莉・波特曼 ', 'score': '9.5', 'index': '3', 'title': ' 这个杀手不太冷 ', 'time': '1994-09-14(法国)'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/23/6009725.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 格利高利・派克,奥黛丽・赫本,埃迪・艾伯特 ', 'score': '9.1', 'index': '4', 'title': ' 罗马假日 ', 'time': '1953-09-02(美国)'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/53/1541925.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 汤姆・汉克斯,罗宾・怀特,加里・西尼斯 ', 'score': '9.4', 'index': '5', 'title': ' 阿甘正传 ', 'time': '1994-07-06(美国)'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/11/324629.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 莱昂纳多・迪卡普里奥,凯特・温丝莱特,比利・赞恩 ', 'score': '9.5', 'index': '6', 'title': ' 泰坦尼克号 ', 'time': '1998-04-03'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/99/678407.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 日高法子,坂本千夏,糸井重里 ', 'score': '9.2', 'index': '7', 'title': ' 龙猫 ', 'time': '1988-04-16(日本)'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/92/8212889.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 马龙・白兰度,阿尔・帕西诺,詹姆斯・凯恩 ', 'score': '9.3', 'index': '8', 'title': ' 教父 ', 'time': '1972-03-24(美国)'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/62/109878.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 周星驰,巩俐,郑佩佩 ', 'score': '9.2', 'index': '9', 'title': ' 唐伯虎点秋香 ', 'time': '1993-07-01(中国香港)'}

{'image': 'http://p0.meituan.net/movie/9bf7d7b81001a9cf8adbac5a7cf7d766132425.jpg@160w_220h_1e_1c', 'actor': ' 柊瑠美,入野自由,夏木真理 ', 'score': '9.3', 'index': '10', 'title': ' 千与千寻 ', 'time': '2001-07-20(日本)'}

到此为止,我们就成功提取了单页的电影信息。

6. 写入文件

随后,我们将提取的结果写入文件,这里直接写入到一个文本文件中。这里通过 JSON 库的 dumps 方法实现字典的序列化,并指定 ensure_ascii 参数为 False,这样可以保证输出结果是中文形式而不是 Unicode 编码。代码如下:

def write_to_file(content):  
    with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:  
        print(type(json.dumps(content)))  
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False)+'\n')


通过调用 write_to_file 方法即可实现将字典写入到文本文件的过程,此处的 content 参数就是一部电影的提取结果,是一个字典。

7. 整合代码

最后,实现 main 方法来调用前面实现的方法,将单页的电影结果写入到文件。相关代码如下:

def main():  
    url = 'http://maoyan.com/board/4'  
    html = get_one_page(url)  
    for item in parse_one_page(html):  
        write_to_file(item)

到此为止,我们就完成了单页电影的提取,也就是首页的 10 部电影可以成功提取并保存到文本文件中了。

8. 分页爬取

因为我们需要抓取的是 TOP100 的电影,所以还需要遍历一下,给这个链接传入 offset 参数,实现其他 90 部电影的爬取,此时添加如下调用即可:

if __name__ == '__main__':  

   for i in range(10):  

       main(offset=i * 10)

这里还需要将 main 方法修改一下,接收一个 offset 值作为偏移量,然后构造 URL 进行爬取。实现代码如下:

def main(offset):  

   url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)  

   html = get_one_page(url)  

   for item in parse_one_page(html):  

       print(item)  

       write_to_file(item)

到此为止,我们的猫眼电影 TOP100 的爬虫就全部完成了,再稍微整理一下,完整的代码如下:

正则表达式版本

import json  
import requests  
from requests.exceptions import RequestException  
import re  
import time  
def get_one_page(url):  
    try:  
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like   
                Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36'  
        }
        response = requests.get(url, headers=headers)  
        if response.status_code == 200:  
            return response.text  
        return None  
    except RequestException:  
        return None  
def parse_one_page(html):  
   pattern = re.compile('<dd>.*?board-index.*?>(\d+)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name"><a' 
+ '.*?>(.*?)</a>.*?star">(.*?)</p>.*?releasetime">(.*?)</p>' 
+ '.*?integer">(.*?)</i>.*?fraction">(.*?)</i>.*?</dd>', re.S)  
    items = re.findall(pattern, html)  
    for item in items:  
        yield {'index': item[0],  
            'image': item[1],  
            'title': item[2],  
            'actor': item[3].strip()[3:],  
            'time': item[4].strip()[5:],  
            'score': item[5] + item[6]  
        }  
def write_to_file(content):  
    with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:  
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')  
def main(offset):  
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)  
    html = get_one_page(url)  
    for item in parse_one_page(html):  
        print(item)  
        write_to_file(item)  
if __name__ == '__main__':  
    for i in range(10):  
        main(offset=i * 10)  
        time.sleep(1)

image.gif

Xpath版本

from lxml import etree
def parse_one_page_xpath(html):
    root = etree.HTML(html)
    items = root.xpath('//dd[@class="board-index"]')
    for item in items:
        yield {
            'index': item.xpath('.//i[@class="board-index"]/text()')[0],
            'image': item.xpath('.//img[@class="board-index-img"]/@data-src')[0],
            'title': item.xpath('.//a/text()')[0],
            'actor': item.xpath('.//p[@class="star"]/text()')[0][3:].strip(),
            'time': item.xpath('.//p[@class="releasetime"]/text()')[0][5:].strip(),
            'score': item.xpath('.//i[@class="integer"]/text()')[0] + item.xpath('.//i[@class="fraction"]/text()')[0]
        }
# 修改main函数来使用XPath版本
def main(offset):
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page_xpath(html):
        print(item)
        write_to_file(item)
if __name__ == '__main__':  
    for i in range(10):  
        main(offset=i * 10)  
        time.sleep(1)

image.gif

Beautiful Soup版本

from bs4 import BeautifulSoup
def parse_one_page_bs(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    items = soup.find_all('dd', class_='board-index')
    for item in items:
        yield {
            'index': item.find(i_class='board-index').get_text(),
            'image': item.find(img_class='board-index-img')['data-src'],
            'title': item.find(a_tag=True).get_text(),
            'actor': item.find(p_class='star').get_text()[3:].strip(),
            'time': item.find(p_class='releasetime').get_text()[5:].strip(),
            'score': item.find(i_class='integer').get_text() + item.find(i_class='fraction').get_text()
        }
# 修改main函数来使用BeautifulSoup版本
def main(offset):
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page_bs(html):
        print(item)
        write_to_file(item)
if __name__ == '__main__':  
    for i in range(10):  
        main(offset=i * 10)  
        time.sleep(1)

image.gif

现在猫眼多了反爬虫,如果速度过快,则会无响应,所以这里又增加了一个延时等待。

9. 运行结果

最后,我们运行一下代码,输出结果类似如下:

{'index': '1', 'image': 'http://p1.meituan.net/movie/20803f59291c47e1e116c11963ce019e68711.jpg@160w_220h_1e_1c',  

   'title': ' 霸王别姬 ', 'actor': ' 张国荣,张丰毅,巩俐 ', 'time': '1993-01-01(中国香港)', 'score': '9.6'}  

{'index': '2', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/__40191813__4767047.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title':  

   ' 肖申克的救赎 ', 'actor': ' 蒂姆・罗宾斯,摩根・弗里曼,鲍勃・冈顿 ', 'time': '1994-10-14(美国)', 'score': '9.5'}  

...  

{'index': '98', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/76/7073389.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title': ' 东京物语 ',  

   'actor': ' 笠智众,原节子,杉村春子 ', 'time': '1953-11-03(日本)', 'score': '9.1'}  

{'index': '99', 'image': 'http://p0.meituan.net/movie/52/3420293.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title': ' 我爱你 ',  

   'actor': ' 宋在河,李彩恩,吉海延 ', 'time': '2011-02-17(韩国)', 'score': '9.0'}  

{'index': '100', 'image': 'http://p1.meituan.net/movie/__44335138__8470779.jpg@160w_220h_1e_1c', 'title':  

   ' 迁徙的鸟 ', 'actor': ' 雅克・贝汉,菲利普・拉波洛,Philippe Labro', 'time': '2001-12-12(法国)', 'score': '9.1'}

这里省略了中间的部分输出结果。可以看到,这样就成功地把 TOP100 的电影信息爬取下来了。

这时我们再看下文本文件,结果如图所示。

运行结果

image.gif


可以看到,电影信息也已全部保存到了文本文件中了,大功告成!

结尾

本节中,我们通过爬取猫眼 TOP100 的电影信息练习了 requests 和正则表达式的用法。这是一个最基础的实例,希望大家可以通过这个实例对爬虫的实现有一个最基本的思路,也对这两个库的用法有更深一步的了解。


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【4月更文挑战第19天】本文聚焦于Python爬虫面试中的核心库——requests、BeautifulSoup和Scrapy。讲解了它们的常见问题、易错点及应对策略。对于requests,强调了异常处理、代理设置和请求重试;BeautifulSoup部分提到选择器使用、动态内容处理和解析效率优化;而Scrapy则关注项目架构、数据存储和分布式爬虫。通过实例代码,帮助读者深化理解并提升面试表现。
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6天前
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数据采集 JavaScript 前端开发
使用Python打造爬虫程序之破茧而出:Python爬虫遭遇反爬虫机制及应对策略
【4月更文挑战第19天】本文探讨了Python爬虫应对反爬虫机制的策略。常见的反爬虫机制包括User-Agent检测、IP限制、动态加载内容、验证码验证和Cookie跟踪。应对策略包括设置合理User-Agent、使用代理IP、处理动态加载内容、验证码识别及维护Cookie。此外,还提到高级策略如降低请求频率、模拟人类行为、分布式爬虫和学习网站规则。开发者需不断学习新策略,同时遵守规则和法律法规,确保爬虫的稳定性和合法性。
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7天前
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机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
总结几个GPT的超实用之处【附带Python案例】
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10天前
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Python
[重学Python]Day 2 Python经典案例简单习题6个
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开发者 索引 Python
实践:如何使用python在网页的表格里抓取信息
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13天前
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数据采集 JSON 网络协议
「Python系列」Python urllib库(操作网页URL对网页的内容进行抓取处理)
`urllib` 是 Python 的一个标准库,用于打开和读取 URLs。它提供了一组模块,允许你以编程方式从网络获取数据,如网页内容、文件等。
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