腾讯视频 Python 爬虫项目实战

2021-07-31 16:58 853阅读 0赞

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作者 | yangrq1018

原文 | segmentfault.com/a/1190000019421255

做了一些小项目，用的技术和技巧会比较散比较杂，写一个小品文记录一下，帮助熟悉。

需求：经常在腾讯视频上看电影，在影片库里有一个"豆瓣好评"板块。我一般会在这个条目下面挑电影。但是电影很多，又缺乏索引，只能不停地往下来，让js加载更多的条目。然而前面的看完了，每次找新的片就要拉很久。所以用爬虫将"豆瓣好评"里的电影都爬下来整理到一个表中，方便选片。

项目地址：https://github.com/yangrq1018/vqq-douban-film

## 依赖 ##

需要如下Python包：

*  requests
 *  bs4 - Beautiful soup
 *  pandas

就这些，不需要复杂的自动化爬虫架构，简单而且常用的包就够了。

## 爬取影片信息 ##

首先观察电影频道，发现是异步加载的。可以用Firefox（Chrome也行）的inspect中的network这个tab来筛选查看可能的api接口。很快发现接口的URL是这个格式的：

其中 `offset`是请求页开始的位置， `pagesize`是每页请求的数量， `sort`是类型。在这里 `sort=21`指我们需要的"豆瓣好评"类型。 `pagesize`不能大于30，大于30也只会返回三十个元素，低于30会返回指定数量的元素。

# 让Pandas完整到处过长的URL，后面会需要	
    pd.set_option('display.max_colwidth', -1)	
    
    	
    base_url = 'https://v.qq.com/x/bu/pagesheet/list?_all=1&append=1&channel=movie&listpage=2&offset={offset}&pagesize={page_size}&sort={sort}'	
    
    	
    # 豆瓣最佳类型	
    DOUBAN_BEST_SORT = 21	
    
    	
    NUM_PAGE_DOUBAN = 167

写一个小小的循环就可以发现，豆瓣好评这个类型总共有167页，每页三十个元素。

我们使用 `requests`这个库来请求网页， `get_soup`会请求第 `page_idx`页的元素，用 `Beautifulsoup`来解析 `response.content`，生成一个类似 `DOM`，可以很方便地查找我们需要的element的对象。我们返回一个 `list`。每个电影条目是包含在一个叫list\_item的 `div`里的，所以写一个函数来帮助我们提取所有的这样的 `div`。

def get_soup(page_idx, page_size=30, sort=DOUBAN_BEST_SORT):	
        url = base_url.format(offset=page_idx * page_size,     page_size=page_size, sort=sort)	
        res = requests.get(url)	
        soup = bs4.BeautifulSoup(res.content.decode('utf-8'), 'lxml')	
        return soup	
    
    	
    def find_list_items(soup):	
        return soup.find_all('div', class_='list_item')

我们遍历每一页，返回一个含有所有的被 `bs4`过的条目元素的HTML的 `list`。

def douban_films():	
        rel = []	
        for p in range(NUM_PAGE_DOUBAN):	
            print('Getting page {}'.format(p))	
            soup = get_soup(p)	
            rel += find_list_items(soup)	
        return rel

这是其中的一部电影的HTML代码：

不难发现，霸王别姬这部电影，名称、播放地址、封面、评分、主演，是否需要会员和播放量都在这个 `div`中。在ipython这样的interactive环境中，可以方便地找出怎么用bs来提取他们的方法。我试用的一个技巧是，可以打开一个 `spyder.py`文件，在里面编写需要的函数，将ipython的自动重载模组的选项打开，然后就可以在console里debug之后将代码复制到文件里，然后ipython中的函数也会相应的更新。这样的好处是会比在ipython中改动代码方便许多。具体如何打开ipython的自动重载：

%load_ext autoreload	
    %autoreload 2 # Reload all modules every time before executing Python code	
    %autoreload 0 # Disable automatic reloading

这个 `parse_films`函数用bs中的两个常用方法提取信息：

*  find
 *  find\_all

因为豆瓣的API已经关闭了检索功能，爬虫又会被反爬虫检测到，本来想检索到豆瓣的评分添加上去这个功能就放弃了。

`OrderedDict`可以接受一个由(key, value)组成的list，然后key的顺序会被记住。这个在之后我们导出为pandas DataFrame的时候很有用。

def parse_films(films):	
        '''films is a list of `bs4.element.Tag` objects'''	
        rel = []	
        for i, film in enumerate(films):	
            title = film.find('a', class_="figure_title")['title']	
            print('Parsing film %d: ' % i, title)	
            link = film.find('a', class_="figure")['href']	
            img_link = film.find('img', class_="figure_pic")['src']	
    
    	
            # test if need VIP	
            need_vip = bool(film.find('img', class_="mark_v"))	
            score = getattr(film.find('div', class_='figure_score'), 'text', None)	
            if score: score = float(score)	
            cast = film.find('div', class_="figure_desc")	
            if cast:	
                cast = cast.get('title', None)	
            play_amt = film.find('div', class_="figure_count").get_text()	
    
    	
            # db_score, db_link = search_douban(title)	
            # Store key orders	
            dict_item = OrderedDict([	
                ('title', title),	
                ('vqq_score', score),	
                # ('db_score', db_score),	
                ('need_vip', need_vip),	
                ('cast', cast),	
                ('play_amt', play_amt),	
                ('vqq_play_link', link),	
                # ('db_discuss_link', db_link),	
                ('img_link', img_link),	
            ])	
    
    	
            rel.append(dict_item)	
    
    	
        return rel

## 导出 ##

最后，我们调用写好的函数，在主程序中运行。

被解析好，list of dictionaries格式的对象，可以直接传给DataFrame的constructor。按照评分排序，最高分在前面，然后将播放链接转换成HTML的链接标签，更加美观而且可以直接打开。

> 注意，pandas生成的csv文件一直和excel有兼容性问题，在有中文字符的时候会乱码。解决方法是选择utf\_8\_sig这个encoding，就可以让excel正常解码了。

`Pickle`是一个Python十分强大的serialization库，可以保存Python的对象为文件，再从文件中加载Python的对象。我们将我们的DataFrame保存为 `.pkl`。调用 `DataFrame`的 `to_html`方法保存一个HTML文件，注意要将 `escape` 设置为False不然超链接不能被直接打开。

if __name__ == '__main__':	
        df = DataFrame(parse_films(douban_films()))	
        # Sorted by score	
        df.sort_values(by="vqq_score", inplace=True, ascending=False)	
        # Format links	
        df['vqq_play_link'] = df['vqq_play_link'].apply(lambda x: '<a href="{0}">Film link</a>'.format(x))	
        df['img_link'] = df['img_link'].apply(lambda x: '<img src="{0}">'.format(x))	
    
    	
        # Chinese characters in Excel must be encoded with _sig	
        df.to_csv('vqq_douban_films.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')	
        # Pickle	
        df.to_pickle('vqq_douban_films.pkl')	
        # HTML, render hyperlink	
        df.to_html('vqq_douban_films.html', escape=False)

## 项目管理 ##

代码部分就是这样。那么写完了代码，就要把它归档保存，也便于分析。选择放在Github上。

那么，其实Github是提供了一个命令行工具的（不是 `git`，是 `git`的一个扩展），叫做 `hub`。macOS用户可以这样安装

`hub`有许多比 `git`更简练的语法，我们这里主要用

来直接从命令行创建repo，是不是很酷！根本不用打开浏览器。然后可能会被提示在Github上登记一个你的SSH公钥（验证权限），如果没有的话用 `ssh-keygen`生成一个就好了，在Github的设置里把 `.pub`的内容复制进去。

项目目录里，可能会有 `__pycache__`和 `.DS_Store`这样你不想track的文件。手写一个 `.gitignore`又太麻烦，有没有工具呢，肯定有的！Python有一个包

pip install git-ignore	
    git-ignore python #    产生一个python的template	
    # 手动把.DS_Store加进去

只用命令行，装逼装到爽。

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