爬虫大作业

1.主题：

   爬取腾讯课堂的springboot的视频信息，这里我主要对标题信息进行了爬取，爬取信息之后通过jieba分词生成词云并且进行分析；

2.爬取过程：

      第一步：

       首先打开腾讯课堂官网，经过搜索，我发现和springboot相关的视频有两页

       第一页：https://ke.qq.com/course/list/springboot?task_filter=0000000&&page=1

        第二页：https://ke.qq.com/course/list/springboot?task_filter=0000000&&page=2

       因此爬取springboot视频所有页面的链接可写为：

for i in range(1,3):
    baseUrl = "https://ke.qq.com/course/list/springboot?task_filter=0000000&&page={}".format(i)
    getpagetitle(baseUrl,i)

　　第二步：

       获取每个视频的标题内容：f12打开开发者工具，通过审查，不难发现，我要找的内容在course-card-list的li下的class=item-tt的类下的a标签里

    

  但是在这里，我发现了一个问题，就是右边的“热门推荐”和下面的“猜你喜欢”的视频课程也是这种结构，所以但我使用

soup.select(.course-card-list)[0].select("li")遍历出来的li包含了不是springboot视频的课程，后来我想到思路就是，通过就是再上一级html标签来区分，soup.findAll('div',{'class':"market-bd market-bd-6 course-list course-card-list-multi-wrap"})但令我不解的是它只显示
出div下的第一个li，其他的没显示。后来我实在没办法，通过观察界面我发现它第一页显示的是24条数据，第二页显示的是13条数据，所以我通过if逻辑语句去抓取到我所需要的数据，主要代码如下：

  #总共有两页，第一页有24条数据，第二页有13条数据
    count = 0;
    for i in soup.select("li"):
          if len(i.select(".item-tt"))>0:
                 count = count +1
                 if pageNum==1:
                     if count<24:
                        title = i.select(".item-tt")[0].select("a")[0].text
                        saveTitle(title)
                     else:
                         break;
                 else:
                      if count<=13:
                          title = i.select(".item-tt")[0].select("a")[0].text
                          saveTitle(title)
                      else:
                          break;

3.把数据保存成文本：

 保存成文本代码：

def saveTitle(title):
    f = open("springboot.txt","a",encoding='utf-8')
    f.write(title+"
")
    f.close()

 4.生成词云：

# 生成词云
from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
# 获取上面保存的字典
title_dict = changeTitleToDict()
graph = np.array(title_dict)
font = r'C:WindowsFontssimhei.ttf'
# backgroud_Image代表自定义显示图片，这里我使用默认的
# backgroud_Image = plt.imread("C:\Users\jie\Desktop\1.jpg")
# wc = WordCloud(background_color='white',max_words=500,font_path=font, mask=backgroud_Image)
wc = WordCloud(background_color='white',max_words=500,font_path=font)
wc.generate_from_frequencies(title_dict)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

生成的词云图片：

　　

5.安装词云遇到的问题：

爬取标题数据信息的过程比较顺利，主要问题出现在wordCloud的安装过程中：

安装worldCloud有两种方式：

一是在pycharm中进入File-setting-proje-Project Interpreter、通过install worldCloud 安装包

二是在

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 中下载对应python版本和window 32/64位版本

我的python版本是3.6，win10 64位系统，所以下载

• wordcloud‑1.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl            

这里把下载文件放在F盘

cmd命令行进入对应wordcloud安装路径，我是放在F盘，所以进入F：

输入 pip install  wordcloud‑1.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl  即可成功导入

但是在执行方法一的时候总会出现这个错误提示：  

解决办法应该是安装Microsoft Visual C++ 14.0，但是文件比较大，没有进行过尝试，所以使用方法二

执行二方法：

可以看到wordCloud已经安装到

中，如果在这之后没有在pycharm File-setting-proje-Project Interpreter看到wordCloud包，就需要手动在上图路径中找到wordCloud，复制到C:User  -  PycharmProjects**vervlib 中即可，（**表示自己创建的项目名字）

6.完整代码：

 

import requests
import time
import re
import jieba
from bs4 import BeautifulSoup


def saveTitle(title):
    f = open("springboot.txt","a",encoding='utf-8')
    f.write(title+"
")
    f.close()

def getpagetitle(baseUrl,pageNum):
    time.sleep(1)
    print(baseUrl)
    res = requests.get(baseUrl)  # 返回response对象
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    #总共有两页，第一页有24条数据，第二页有13条数据
    count = 0;
    for i in soup.select("li"):
          if len(i.select(".item-tt"))>0:
                 count = count +1
                 if pageNum==1:
                     if count<24:
                        title = i.select(".item-tt")[0].select("a")[0].text
                        saveTitle(title)
                     else:
                         break;
                 else:
                      if count<=13:
                          title = i.select(".item-tt")[0].select("a")[0].text
                          saveTitle(title)
                      else:
                          break;


 # 读取保存的内容,并转化为字典，同时把结果返回生成词云；
def changeTitleToDict():
        f = open("springboot.txt", "r", encoding='utf-8')
        str =  f.read()
        stringList = list(jieba.cut(str))
        delWord = {"+", "/", "（", "）", "【", "】", " ", "；", "！", "、"}
        stringSet = set(stringList) - delWord
        title_dict = {}
        for i in stringSet:
          title_dict[i] = stringList.count(i)
        return title_dict

# 获取腾讯课堂springBoot课程的所有页数据；
for i in range(1,3):
    baseUrl = "https://ke.qq.com/course/list/springboot?task_filter=0000000&&page={}".format(i)
    getpagetitle(baseUrl,i)


# 生成词云
from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
# 获取上面保存的字典
title_dict = changeTitleToDict()
graph = np.array(title_dict)
font = r'C:WindowsFontssimhei.ttf'
# backgroud_Image代表自定义显示图片，这里我使用默认的
# backgroud_Image = plt.imread("C:\Users\jie\Desktop\1.jpg")
# wc = WordCloud(background_color='white',max_words=500,font_path=font, mask=backgroud_Image)
wc = WordCloud(background_color='white',max_words=500,font_path=font)
wc.generate_from_frequencies(title_dict)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

　　

7.总结：

    通过爬虫大作业的练习，使我进一步了解pathon的语法的使用，学会了如何去爬取自己所需要的数据，与此同时，我又可以将所爬到的数据转化成词云，虽说遇到了许多困难，但总体上感觉还是挺有趣的，

   但是通过这次大作业我也发现了我还有许多东西需要学习，例如基础知识还不是很牢固，希望在以后的学习可以得到进一步的提高。