10分钟用Python爬取最近很火的复联4影评

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《复仇者联盟4：终局之战》已经上映快三个星期了，全球票房破24亿美元，国内票房破40亿人民币。

虽然现在热度逐渐下降，但是我们还是恬不知耻地来蹭一蹭热度。上映伊始《复联4》的豆瓣评分曾破了9分。

后来持续走低，现在《复联4》的评分稳定在8.6分。虽然豆瓣日常被人吐槽注水严重，恶意评分很多，但是由于它好爬鸭~，我们还是选择豆瓣作为爬取对象。豆瓣的长评论有文字和图片等其它元素，简单起见，这次只爬短评。

在浏览器中查看豆瓣关于复联4的短评，先来看看url的结构：

https://movie.douban.com/subject/26100958/comments?start=20&limit=20&sort=new_score&status=P

可见，我们可以通过修改start的值进入不同的页面：

右键查看源代码可以看到浏览器获取到的html页面代码。Ctrl F搜索第一条影评的关键词，快速定位到影评的标签：

可以看到影评内容在span标签中，class为“short”。

总览一下爬取内容的步骤：

1. 访问url，获取html页面文本，这一步我们要用到的是requests模块。

2. 解析返回的文本，提取出爬虫内容，这一步要用的是beautifulSoup模块。

这两个模块都可以通过pip直接下载。

首先是main函数：

def main():
    discuss = []
    a = 0
    for i in range(0,100,20):
        url = 'https://movie.douban.com/subject/26100958/comments?start='+ str(i) +'&limit=20&sort=new_score&status=P'
        HTMLpage = getHTML(url)
        #print(HTMLpage)
        for t in parseHTML(HTMLpage):
            discuss.append(t)
    for i in discuss:
        print(str(a) + ':' + i)
#        print(i)
        a = a + 1

由于豆瓣一页显示20条影评，我们爬前100条，所以这里访问了前5个页面:

def getHTML(url):
    try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
print("get html successfully")
        r.encoding = 'utf-8'
        #print(r.text)
        return r.text
    except:
        return ""

在getHTML函数中，我们申请访问目标页面，并返回html页面文本。注意这里应该将编码方式设置为utf-8，实测如果设置成r.encoding = r.apparent_encoding，程序并不能猜测到正确的编码方式。

当r.raise_for_status() 没有抛出异常时，程序通知我们获取html成功。如果有异常，返回空字符串。

下一步是解析：

如前所述影评是class为short的span，所以可以直接使用bs4的find_all()函数得到一个含有所有影评的tag的列表。我们只需要把tag中的文字提取出来就可以返回到主函数了。

首先要生成一个beautifulSoup类的对象，使用html的解析器。html页面是树状分布的，可以通过各种树的遍历找到我们需要的标签，这里bs4提供了一个简单粗暴的find_all，可以直接使用。

find_all()函数返回的是一个保存着tag的列表。

def parseHTML(html):
    try:
        soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
        A = soup.find_all('span',attrs = {'class':'short'})
        B = []
        for i in A:
            B.append(i.get_text())
        return B
    except:
        return []

用get_text函数去掉span标签，只留下内容的文本，加入到B列表里。然后就可以返回了。同理，如果出错了，返回空列表。

好了以上就是一个非常简单的小爬虫，通过修改爬取的数量可以爬取任意页面的评论。当然了后续还会对这些数据进行一些有趣的分析，请关注我们。同时因为作者本人能力有限，本系列可能又要无限托更了/呲牙

下附完整版代码和运行结果【代码下载移步留言区】：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def getHTML(url):
    try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        print("get html successfully")
        r.encoding = 'utf-8'
        #print(r.text)
        return r.text
    except:
        return ""
def parseHTML(html):
    try:
        soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
        A = soup.find_all('span',attrs = {'class':'short'})
        B = []
        for i in A:
            B.append(i.get_text())
        return B
    except:
        return []
def main():
    discuss = []
    a = 0
    for i in range(0,100,20):
        url = 'https://movie.douban.com/subject/26100958/comments?start='+ str(i) +'&limit=20&sort=new_score&status=P'
        HTMLpage = getHTML(url)
        #print(HTMLpage)
        for t in parseHTML(HTMLpage):
            discuss.append(t)
    for i in discuss:
        print(str(a) + ':' + i)
#        print(i)
        a = a + 1
        
if __name__ == "__main__":
main()

运行结果：