Python爬虫实战，requests+re模块，Python实现爬取豆瓣电影《魔女2》

前言

闭关几个月，今天为大家带来利用Python爬虫抓取豆瓣电影《魔女2》影评，废话不多说。

爬取了6月7月25的影片数据，Let's start happily

魔女2

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

requests模块

json模块

re模块

os模块

pandas模块

time模块

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

思路分析

本文以爬取豆瓣电影《魔女2》影评，讲解如何爬取豆瓣电影《魔女2》评论！

前期准备

1.获取页面内容

# 爬取页面 url
douban_url = 'https://movie.douban.com/subject/34832354/comments?start=40&limit=20&status=P&sort=new_score'
# requests 发送请求
get_response = requests.get(douban_url)
# 将返回的响应码转换成文本（整个网页）
get_data = get_response.text

2.分析页面内容，获取我们想要的内容

• 浏览器中打开我们要爬取的页面
• 按F12进入开发者工具，查看我们想要的数据在哪里
• 这里我们只要 评论人+评论内

豆瓣电影

3.利用re模块解析数据

def get_nextUrl(html):
    """抓取下一个页面的 url"""

    try:
        # 找到下一页的 url
        url = html.find('a', 'next').attrs['href']
        # print(url)
        next_start = re.search(r'[0-9]\d{0,5}', url).group(0)
        print("已经到 " + str(next_start) + " 请稍等一会儿\n")

        next_url = "https://movie.douban.com/subject/34832354/comments?percent_type=" \
                   "&start={}&limit=20&status=P&sort=new_score&comments_only=1&ck=Cuyu".format(next_start)
        # print(next_url)

        return next_url
    except:
        print("到底了~")

运行结果

运行结果

4.代码实现

def get_html(url):

    headers = Agent_info()
    try:
        r = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=30)
        r.encoding = r.apparent_encoding
        status = r.status_code   # 爬虫的状态

        datas = json.loads(r.text)["html"]
        str_html = "{}".format(datas)
        html = BeautifulSoup(str_html, "html.parser")

        print("爬虫状态码: " + str(status))
        # print(type(html))
        return html
    except Exception as e:
        print("数据爬取失败！")
        print(e)

def etl_data(html):
    """提取出我们想要的数据"""

    comments = html.find_all('div', 'comment-item')
    # print(comments[0])

    datas = []

    for span in comments:
        # 短评发表的时间
        times = span.find('span', 'comment-time').attrs['title']
        # 用户名
        name = span.find('a').attrs["title"]
        # 用户评分星级
        try:
            level = span.find('span', 'rating').attrs['class'][0][-2:]
            if (level == '10'):
                level = "一星"
            elif (level == '20'):
                level = "二星"
            elif (level == '30'):
                level = "三星"
            elif (level == '40'):
                level = "四星"
            elif (level == '50'):
                level = "五星"
        except Exception as e:
            level = "无评价"

        content = span.find('span', 'short').string.strip()
        content = re.sub(r'\n', '', content)

        love_point = span.find('span', 'vote-count').string.strip()

        arr = [times, name, level, content, love_point]
        datas.append(arr)

        df = pd.DataFrame(datas)
        df.columns = ["时间", "用户", "星级", "短评", "支持数"]

        # print(arr)
    return df

#代码测试2022.7.28无异常，点赞超过100，更新爬虫豆瓣读书TOP250

效果展示

效果展示