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
)
AI 代码解读
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。
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。
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。
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)
AI 代码解读
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。
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。
最后在详细页爬取电影的下载地址，爬取结果如下：
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
)
AI 代码解读
原文发布时间为：2018-01-10
本文作者：罗攀
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