利用正则表达式爬取猫眼电影TOP100信息

本文利用requests库和正则表达式爬取了猫眼电影TOP100电影信息，并将电影封面和标题、主演等文字信息保存在了本地。本文完整代码链接：https://github.com/iapcoder/MaoYanTop100。运行里面的spider.py即可。

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一、目标

1. 练习使用正则表达式
2. 使用python爬虫的库requests
3. 爬取猫眼电影TOP100榜中电影的标题、主演、上映时间、评分、图片链接等信息
4. 将每部电影的图片保存在imgs文件夹里，标题、主演等信息保存在results.txt里

二、 效果展示

三、爬虫分析

1.链接分析

抓取的网站为：https://maoyan.com/board/4，打开后便可以看到如下信息：

首页信息

该页面显示的已经包含我们所需要的信息。 拉到页面下方，发现一共有10页，点击第二页，网页的链接变为：https://maoyan.com/board/4?offset=10，点击第三页链接变为：https://maoyan.com/board/4?offset=20，分析规律可以得出第i页的链接为http://maoyan.com/board/4?offset=10*(i-1)。

2.抓包分析

# -*- coding: utf-8 -*-

import requests


def main():

    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
    }

    url = 'https://maoyan.com/board/4'

    response = requests.get(url, headers=headers).content.decode()
    print(response)

if __name__ == '__main__':
    main()

运行上面代码，便可获取该链接的网页源代码，另一个简单的分析方法就式利用Chrome浏览器的开发者工具，注：不要在Elements选项卡里查看源代码，因为这是经过javascript渲染过的，不是我们通过爬虫获取的源代码，需要在Network选项卡里查看。

3.正则提取

在Network选项卡里查看源代码，分析可知每一部电影的信息用一组

标签包裹，打开其中一个标签，如下图

分析可知：

排名信息是在class为'board-index'的i标签内，因此正则表达式为：

.*?board-index.*?>(.*?).*?

图片链接 信息是在a标签下class为data-src的img标签里，正则表达式为：

.*?data-src="(.*?)".*?

电影名称信息是在class为name的p标签的a节点里，正则表达式为：

.*?name.*?a.*?>(.*?).*?

 演员信息是在class为star的p标签里，正则表式为：

.*?star.*?>(.*?)
.*?

上映时间是在class为releasetime的p标签里，正则表达式为：

.*?releasetime.*?>(.*?)
.*?

评分是在class为score的i标签里，其中包括整数部分和小数部分，正则表达式为：

.*?integer.*?>(.*?).*?fraction.*?>(.*?).*?

接下来，通过正则便可以提取相应的内容信息了

def get_one_page(url, headers):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html_str = response.content.decode()

    pattern = re.compile(
        '
.*?board-index.*?>(.*?)<.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?).*?star.*?>(.*?)
.*?releasetime.*?>(.*?)
.*?integer.*?>(.*?).*?fraction.*?>(.*?).*?
',
        re.S)
    items = re.findall(pattern, html_str)

    for item in items:
        yield {
            'rank': item[0],  # 排名
            'img_url': item[1],  # 图片链接
            'title': item[2],  # 电影名字
            'actors': item[3].strip(),  # 主演
            'date': item[4],  # 上映时间
            'score': item[5] + item[6]  # 评分
        }

四、保存图片和电影名字等信息到本地

1.保存图片信息到本地

def save_imgs(item, headers):

    response = requests.get(item['img_url'], headers=headers).content

    with open('./results/imgs/'+item['rank']+'_'+item['title']+'.jpg', 'wb') as f:
        f.write(response)

2.保存标题等信息到本地

def write2txt(item, save_path):

    with open(save_path, 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False, indent=2)+'\n')

 五、分页爬取

def main():

    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
    }

    path = './results/imgs'
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path)

    url = 'https://maoyan.com/board/4?offset={}'
    for i in range(0,100,10):

        items = get_one_page(url.format(str(i)), headers)
        for item in items:
            print(item)
            write2txt(item, './results/result.txt') #写入文本
            save_imgs(item, headers) # 保存图片

 到这里就可以爬取整个TOP100的电影信息里，打开results文件夹里的result.txt可以看到如下信息：