目錄
- 一、需求背景
- 二、功能描述
- 三、技術(shù)方案
- 四、登錄豆瓣
- 1.分析豆瓣登錄接口
- 2.代碼實(shí)現(xiàn)登錄豆瓣
- 3.保存會話狀態(tài)
- 4.這個(gè)Session對象是我們常說的session嗎?
- 五、爬取影評
- 1.分析豆瓣影評接口
- 2.爬取一條影評數(shù)據(jù)
- 3.影評內(nèi)容提取
- 4.批量爬取
- 六、分析影評
- 七、總結(jié)
上一篇我們講過Cookie相關(guān)的知識,了解到Cookie是為了交互式web而誕生的,它主要用于以下三個(gè)方面:
- 會話狀態(tài)管理(如用戶登錄狀態(tài)、購物車、游戲分?jǐn)?shù)或其它需要記錄的信息)
- 個(gè)性化設(shè)置(如用戶自定義設(shè)置、主題等)
- 瀏覽器行為跟蹤(如跟蹤分析用戶行為等)
我們今天就用requests庫來登錄豆瓣然后爬取影評為例子,用代碼講解下Cookie的會話狀態(tài)管理(登錄)功能。
此教程僅用于學(xué)習(xí),不得商業(yè)獲利!如有侵害任何公司利益,請告知刪除!
一、需求背景
之前豬哥帶大家爬取了優(yōu)酷的彈幕并生成詞云圖片,發(fā)現(xiàn)優(yōu)酷彈幕的質(zhì)量并不高,有很多介詞和一些無效詞,比如:哈哈、啊啊、這些、那些。。。而豆瓣口碑一直不錯(cuò),有些書或者電影的推薦都很不錯(cuò),所以我們今天來爬取下豆瓣的影評,然后生成詞云,看看效果如何吧!
二、功能描述
我們使用requests庫登錄豆瓣,然后爬取影評,最后生成詞云!
為什么我們之前的案例(京東、優(yōu)酷等)中不需要登錄,而今天爬取豆瓣需要登錄呢?那是因?yàn)槎拱暝跊]有登錄狀態(tài)情況下只允許你查看前200條影評,之后就需要登錄才能查看,這也算是一種反扒手段!
三、技術(shù)方案
我們看下簡單的技術(shù)方案,大致可以分為三部分:
- 分析豆瓣的登錄接口并用requests庫實(shí)現(xiàn)登錄并保存cookie
- 分析豆瓣影評接口實(shí)現(xiàn)批量抓取數(shù)據(jù)
- 使用詞云做影評數(shù)據(jù)分析
方案確定之后我們就開始實(shí)際操作吧!
四、登錄豆瓣
做爬蟲前我們都是先從瀏覽器開始,使用調(diào)試窗口查看url。
1.分析豆瓣登錄接口
打開登錄頁面,然后調(diào)出調(diào)試窗口,輸入用戶名和密碼,點(diǎn)擊登錄。
這里豬哥建議輸入錯(cuò)誤的密碼,這樣就不會因?yàn)轫撁嫣D(zhuǎn)而捕捉不到請求!上面我們便獲取到登錄請求的URL:https://accounts.douban.com/j/mobile/login/basic
因?yàn)槭且粋€(gè)POST請求,所以我們還需要看看請求登錄時(shí)攜帶的參數(shù),我們將調(diào)試窗口往下拉查看Form Data。
2.代碼實(shí)現(xiàn)登錄豆瓣
得到登錄請求URL和參數(shù)后,我們就可以來用requests庫來寫一個(gè)登錄功能!
3.保存會話狀態(tài)
上期我們在爬取優(yōu)酷彈幕的時(shí)候我們是復(fù)制瀏覽器中的Cookie到請求頭中這來來保存會話狀態(tài),但是我們?nèi)绾巫尨a自動保存Cookie呢?
也許你見過或者使用過urllib
庫,它用來保存Cookie的方式如下:
cookie = http.cookiejar.CookieJar()
handler = urllib.request.HttpCookieProcessor(cookie)
opener = urllib.request.build_opener(handler)
opener(url)
但是前面我們介紹requests庫的時(shí)候就說過:
requests庫是一個(gè)基于urllib/3的第三方網(wǎng)絡(luò)庫,它的特點(diǎn)是功能強(qiáng)大,API優(yōu)雅。由上圖我們可以看到,對于http客戶端python官方文檔也推薦我們使用requests庫,實(shí)際工作中requests庫也是使用的比較多的庫。
所以今天我們來看看requests庫是如何優(yōu)雅的幫我們自動保存Cookie的?我們來對代碼做一點(diǎn)微調(diào),使之能自動保存Cookie維持會話狀態(tài)!
上述代碼中,我們做了兩處改動:
- 在最上面增加一行
s = requests.Session()
,生成Session對象用來保存Cookie
- 發(fā)起請求不再是原來的requests對象,而是變成了Session對象
我們可以看到發(fā)起請求的對象變成了session對象,它和原來的requests對象發(fā)起請求方式一樣,只不過它每次請求會自動帶上Cookie,所以后面我們都用Session對象來發(fā)起請求!
4.這個(gè)Session對象是我們常說的session嗎?
講到這里也許有同學(xué)會問:requests.Session對象是不是我們常說的session呢?
答案當(dāng)然不是,我們常說的session是保存在服務(wù)端的,而requests.Session對象只是一個(gè)用于保存Cookie的對象而已,我們可以看看它的源碼介紹
所以大家千萬不要將requests.Session對象與session技術(shù)搞混了!
五、爬取影評
我們實(shí)現(xiàn)了登錄和保存會話狀態(tài)之后,就可以開始干正事啦!
1.分析豆瓣影評接口
首先在豆瓣中找到自己想要分析的電影,這里豬哥選擇一部美國電影**《荒野生存》**,因?yàn)檫@部電影是豬哥心中之最,沒有之一!
然后下拉找到影評,調(diào)出調(diào)試窗口,找到加載影評的URL
2.爬取一條影評數(shù)據(jù)
但是爬取下來的是一個(gè)HTML網(wǎng)頁數(shù)據(jù),我們需要將影評數(shù)據(jù)提取出來
3.影評內(nèi)容提取
上圖中我們可以看到爬取返回的是html,而影評數(shù)據(jù)便是嵌套在html標(biāo)簽中,如何提取影評內(nèi)容呢?
這里我們使用正則表達(dá)式來匹配想要的標(biāo)簽內(nèi)容,當(dāng)然也有更高級的提取方法,比如使用某些庫(比如bs4、xpath等)去解析html提取內(nèi)容,而且使用庫效率也比較高,但這是我們后面的內(nèi)容,我們今天就用正則來匹配!
我們先來分析下返回html 的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)
我們發(fā)現(xiàn)影評內(nèi)容都是在span class="short">/span>
這個(gè)標(biāo)簽里,那我們 就可以寫正則來匹配這個(gè)標(biāo)簽里的內(nèi)容啦!
檢查下提取的內(nèi)容
4.批量爬取
我們爬取、提取、保存完一條數(shù)據(jù)之后,我們來批量爬取一下。根據(jù)前面幾次爬取的經(jīng)驗(yàn),我們知道批量爬取的關(guān)鍵在于找到分頁參數(shù),我們可以很快發(fā)現(xiàn)URL中有一個(gè)start
參數(shù)便是控制分頁的參數(shù)。
這里只爬取了25頁就爬完,我們可以去瀏覽器中驗(yàn)證一下,是不是真的只有25頁,豬哥驗(yàn)證過確實(shí)只有25頁!
六、分析影評
數(shù)據(jù)抓取下來之后,我們就來使用詞云分析一下這部電影吧!
基于使用詞云分析的案例前面已經(jīng)講過兩個(gè)了,所以豬哥只會簡單的講解一下!
1.使用結(jié)巴分詞
因?yàn)槲覀兿螺d的影評是一段一段的文字,而我們做的詞云是統(tǒng)計(jì)單詞出現(xiàn)的次數(shù),所以需要先分詞!
2.使用詞云分析
最終成果:
從這些詞中我們可以知道這是關(guān)于一部關(guān)于追尋自我與現(xiàn)實(shí)生活的電影,豬哥裂墻推薦?。?!
七、總結(jié)
今天我們以爬取豆瓣為例子,學(xué)到了不少的東西,來總結(jié)一下:
- 學(xué)習(xí)如何使用requests庫發(fā)起POST請求
- 學(xué)習(xí)了如何使用requests庫登錄網(wǎng)站
- 學(xué)習(xí)了如何使用requests庫的Session對象保持會話狀態(tài)
- 學(xué)習(xí)了如何使用正則表達(dá)式提取網(wǎng)頁標(biāo)簽中的內(nèi)容
鑒于篇幅有限,爬蟲過程中遇到的很多細(xì)節(jié)和技巧并沒有完全寫出來,所以希望大家能自己動手實(shí)踐
源碼地址:https://github.com/pig6/douban_comments_spider
到此這篇關(guān)于詳解如何用Python登錄豆瓣并爬取影評的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python爬取影評內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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