腾讯视频 Python 爬虫项目实战 ！
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：
Python学习交流群：1004391443
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}'
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: 'Film link'.format(x)) df['img_link'] = df['img_link'].apply(lambda x: ''.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
brew install hub
hub有许多比 git更简练的语法，我们这里主要用
hub create -d "Create repo for our proj" vqq-douban-film
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-ignoregit-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。