• 通过哪吒动漫豆瓣影评,带你分析python爬虫与BeautifulSoup快速入门【华为云技术分享】


    久旱逢甘霖

    西安连着几天温度排行全国三甲,也许是《哪吒之魔童降世》的剧组买通了老天,从踩着风火轮的小朋友首映开始,就全国性的持续高温,还好今天凌晨的一场暴雨,算是将大家从中暑边缘拯救回来了。不知道有多少人看了这部国产动漫,但5天破9亿的票房已然不错,可惜忙碌的我只能在朋友圈看看好友的观影评价+晒门票。

    爬虫解析

    最近更新爬虫的文章较多,对于这种投入量小,回报率高且装13效果好的python方向,大家都比较喜欢。其实单纯的爬虫很简单,麻烦的是网站的接口分析与数据解析。通常我们大量的时间,用在了对网站数据流的分析,最终得到数据接口的过程。这部分的内容,针对不同网站需要单独分析,没有一个可以套的公式,所以讲起来也没有太好的效果。那么,除去了网站分析,刚才提到的数据解析是否有可复用的地方呢?当然…

    网站数据解析

    说到网站的数据解析,那么我们首先得找一个供我们爬虫的网站,既然刚才提到了哪吒,我们就拿豆瓣评分来举例子吧:

    点击网页短评的全部xxx条链接,即可进入该动画的全部影评网页:

    之后我们来看看短评界面的数据结构:

    我们可以看到,所有的评论都包裹在一个class=”mod-bd”和id=”comments”的div中,这里注意个html的常识,绝大多数的情况下,如果一个标签存在id和class,那么你请优先选择id作为你的定位游标,因为它具备唯一性。当然你也可以使用class定位,但它可能存在多个,如何判断是否唯一呢?这里教你个简单的方法…

    console下编写js

    我们F12打开浏览器的开发者工具,然后选择Console标签页,通过js代码输入你想了解的class等标签名称即可:

    1 > document.getElementsByClassName("mod-bd").length
    2 < 1
    3 > document.getElementsByClassName("comment").length
    4 < 20
    5 > document.getElementsByTagName('a').length
    6 < 133
    7 > document.getElementsByName("description").length
    8 < 1

    土办法

    如果你觉得F12看这很不习惯,就是想搜索,那么你可以再网页上右键+查看源代码(快捷键CTRL+U),但这种方式极其不推荐…

    爬虫获取数据

    分析了网页结构,就到了代码筛选网页数据的过程了。通常这个时候我们该考虑两件事,获取网站源码与数据过滤

    获取网站源码

    首先如何通过代码获取到网页的整体源码,并通过规则完成批量获取。我们点击豆瓣影评的下一页,会看到url如下:
    https://movie.douban.com/subject/26794435/comments?start=20&limit=20&sort=new_score&status=P
    其中问号以后,是网站get请求是附带的传参,其中只需要关注start=20即可,其他的参数都可以忽略不会影响到最终的数据获取。
    所以,我们只需要定制匹配规则后,编写代码:

     1 # -*- coding: utf-8 -*-
     2 # @Author   : 王翔
     3 # @JianShu  : 清风Python
     4 # @Date     : 2019/7/30 2:44
     5 # @Software : PyCharm
     6 # @version  :Python 3.7.3
     7 # @File     : MovieComments.py
     8 
     9 
    10 import requests
    11 
    12 
    13 class MovieComments:
    14     def __init__(self):
    15         self.pages = 1
    16 
    17     def make_urls(self):
    18         for page in range(self.pages):
    19             r = requests.get("https://movie.douban.com/subject/26794435/comments?start={}".format(page * 20))
    20             print(r.text)
    21 
    22 
    23 if __name__ == '__main__':
    24     main = MovieComments()
    25     main.make_urls()

    我们先获取第一页的数据,来进行下测试,针对返回的结果,我们找一个关键字确认下,就找刚才那个评分人名字吧丁凯乐,看看有没有

    确认数据获取无误,下来我们就可以适当放开pages的数量,按照你想获取的页数,进行爬虫了。

    数据过滤

    按照上面的得到了网页的源码只是很小的一步,我们还需要将网页源码内容进行数据过滤,最终得到我们想要的数据…看过刚才的网页分析,我们了解到了需求内容,需要获取每一条影评中的影评人、推荐指数、影评内容、点赞数、评论时间。该怎么过滤出这些数据呢?通常的方式有两种:

    1. 直接使用正则去匹配所需内容

    2. 使用python的BeautifulSoup模块

    re与BeautifulSoup比较

    有一句话说的好,当一件事情遇到了正则,那么它将变为两件事。这句话的意思不言而喻,正则是一件让人头疼的事情,但为什么使用度还这么高,因为它的高效率。
    那么BeautifulSoup有什么优势呢?抛开上纲上线的纯Python模块更加Pythonic的客套话,BeautifulSoup的定位方式与js、selenium、css selector等等同类型语言或者工具都大相径庭,所谓一通百通,学会了一种就相当于学会了一个范围的内容。但还是要说一点,纯python开发的模块,运行效率不如re高…,所以,说了半天你会选择哪个模块进行定位?

    BeautifulSoup

    介绍

    BeautifulSoup 库的名字取自刘易斯 ·卡罗尔在《爱丽丝梦游仙境》里的同名诗歌:
    “美味的汤,绿色的浓汤,
    在热气腾腾的盖碗里装!
    谁不愿意尝一尝,这样的好汤?
    晚餐用的汤,美味的汤!”

    这诗歌吧…恩,欣赏不来。

    安装&导入

    使用pip install beautifulsoup4命令,即可完成安装操作。
    导入时,我们需要注意它的名称变更,需使用:from bs4 import BeautifulSoup

    使用

    当我们将网页的t.text传输给BeautifulSoup时,还需要引入语法分析器,默认使用较多的为lxml和html.parser,之前介绍手机打造python开发者桌面时,说过这两个模块html.parser是python自带的模块,而lxml则需要安装,切安装时在linux等环境下经常报错,但优点是效率高。

    元素定位

    BeautifulSoup的元素定位方式多种多样,下面我们挑选常用的集中方式进行讲解…为了方便测试,我们将刚才的网页保存至本地。

    1 ...
    2 with open('comments.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
    3     f.write(r.text)
    4 ...

    之后我们在本地读取文件,免得每次去请求豆瓣影评:

     1 # -*- coding: utf-8 -*-
     2 # @Author   : 王翔
     3 # @JianShu  : 清风Python
     4 # @Date     : 2019/7/30 3:32
     5 # @Software : PyCharm
     6 # @version  :Python 3.7.3
     7 # @File     : LearnBeautifulsoup.py
     8 
     9 from bs4 import BeautifulSoup
    10 
    11 with open('comments.html', encoding='utf-8') as f:
    12     html = f.read()
    13 
    14 soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

    标签定位

    标签定位方式最为简单,print(soup.h1) >>> <h1>哪吒之魔童降世 短评</h1>
    当然它也等同于:
    print(soup.find('h1')) >>> <h1>哪吒之魔童降世 短评</h1>
    print(soup.html.body.h1) >>> <h1>哪吒之魔童降世 短评</h1>

    find与findAll

    这两个方法在js、selenium中也有同类的方法,意味查找一个和查找所有。同事findAll返回结果为list,支持列表切片的操作。
    find(tag, attributes, recursive, text, keywords)
    findAll(tag, attributes, recursive, text, limit, keywords)
    一般我们常使用的只要tag和attributes字段。
    print(soup.findAll((‘h1’,’title’)))
    print(soup.findAll(“div”, {“class”:”mod-bd”}))
    recursive默认为True,表示递归抓取,如果设置成False,那么仅抓取游标的一级标签,而忽略器所有子标签
    limit这是findAll的一个切片操作,类似于print(soup.findAll(“div”, {“class”:”comment”}))[:limit]
    keyword为关键字,比如:print(soup.find(id=”comments”))。
    注意:keyword中由于是使用赋值操作,当遇到class这种类关键字是,需要这么写:soup.find(class_=”mod-bd”)

    巧用attrs


    我们注意到每一个短评数据中,都有一个data-cid的属性,那么当我们巧用该属性,就可以立即定位到每个影评,方式如下:
    print(soup.findAll(“div”, attrs={‘data-cid’:True}))

    子与后代标签

    child、children、descendants,都表示标签的子标签,只是descendants表示所有子孙标签,而child和children只是一级子标签,区别在于单个和所有的筛选

    兄弟父子标签

    next_siblings表示当前标签之后的所有子标签,要注意这个之后的操作,比如之前的comment-item,我们代码这么写:

    1 for i in soup.findAll("div", attrs={'data-cid':True})[-3].next_siblings:
    2     print(i)

    我们扎到本页所有评论后,定位到倒数第三条评论,然后使用next_siblings,那么代码只会找到这条评论之后的-2和-1两条评论。
    至于parent和parents就再简单不过了,无非是我限定为到子级标签,之后逆推至它的父级标签:
    print(soup.find("div", attrs={'data-cid':True}).parent)我们先定位到一条评论,之后获取其父标签,结果将是得到了整页的20条评论

    引入正则

    虽然不想单独说正则,但是BeautifulSoup在定位过程中,确实支持正则表达式的匹配使用的,简单举个例子吧:
    print(soup.findAll("div", {"class":re.compile("comment-.*?")}))
    通过re.compile制定匹配规则,一样可以获取到所有的评论信息…

    The End

    OK,今天的内容就到这里,如果觉得内容对你有所帮助,欢迎点击文章右下角的“在看”。
    期待你关注我的公众号清风Python,如果觉得不错,希望能动动手指转发给你身边的朋友们。

    作者:清风Python

    HDC.Cloud 华为开发者大会2020 即将于2020年2月11日-12日在深圳举办,是一线开发者学习实践鲲鹏通用计算、昇腾AI计算、数据库、区块链、云原生、5G等ICT开放能力的最佳舞台。

    欢迎报名参会

  • 相关阅读:
    CentOS中JAVA_HOME的环境变量设置
    Macserver服务更新经常使用的几个shell命令
    一个技术派创业者的反思
    巴斯卡三角形
    iOS中基于 Socket 的 C/S 结构网络通信(中)
    poj 3267 The Cow Lexicon (动态规划)
    Android入门:短信和拨打电话
    HDUOJ--4888--Redraw Beautiful Drawings【isap】网络流+判环
    Dynamics CRM 2015 New Feature (9): Services Changes
    Class 找出一个整形数组中的元素的最大值
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huaweicloud/p/12016086.html
Copyright © 2020-2023  润新知