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資訊專欄INFORMATION COLUMN

我的第一個豆瓣短評爬蟲

gxyz / 538人閱讀

摘要:,借鑒之前使用的經(jīng)驗(yàn),嘗試直接使用與發(fā)現(xiàn),豆瓣的短評,最一開始還好,但是在爬取將近十多頁的短評時,會報(bào)出的異常,查詢后得知,應(yīng)該是豆瓣對于游客用戶的限制,需要登錄才可以。爬蟲實(shí)踐戰(zhàn)狼豆瓣影評分析

豆瓣上有著大量的影視劇的評論,所以說,要是想要實(shí)現(xiàn)對廣大人民群眾的觀點(diǎn)的分析,對一部片子的理解,綜合來看大家的評論是很有必要的。而短評作為短小精干的快速評論入口,是值得一談的。

所以先要實(shí)現(xiàn)對其的數(shù)據(jù)的爬取。

目前來看,基本內(nèi)容是可以爬取的。最大的問題在于速度。后續(xù)考慮準(zhǔn)備運(yùn)用多線程的方式處理下。以及可以嘗試其他提速的方法。

下面是這個程序的構(gòu)思編寫過程。

構(gòu)思準(zhǔn)備 爬取的思路,及反省與思考 盲目狀態(tài)

最初,并不知道豆瓣對于未登陸用戶的限制,盲目的爬取,看著評論文件,發(fā)現(xiàn)行數(shù)太少,也就是說評論內(nèi)容太少,感覺不對勁。

我利用了即時打印寫入內(nèi)容的方式,發(fā)現(xiàn),到了第十頁左右的時候,出現(xiàn)無法獲得頁面內(nèi)評論內(nèi)容,思考了下后,試著將頁面源代碼打印出來,發(fā)現(xiàn)到了后面,就出現(xiàn)提示權(quán)限不足。我一下子知道了,是因?yàn)闆]有登錄的原因。

登錄

之前看過內(nèi)容,明白這時候應(yīng)該借助cookie的方式了。

但是又要處理驗(yàn)證碼。而且,似乎初次登陸的時候并不需要驗(yàn)證碼。為了方便,下面直接使用了存在驗(yàn)證碼的方式。

由于開始不了解,不知道應(yīng)該提交哪些信息,多方查找后,終于明白,就是在登錄頁面登陸后,打開瀏覽器的開發(fā)者工具里,查看里面的網(wǎng)絡(luò),注意關(guān)注里面的方法一列中的post所在行那項(xiàng)。在登陸點(diǎn)擊后,隨著頁面的跳轉(zhuǎn),會出現(xiàn)一個post頁面,點(diǎn)擊后查看其參數(shù),若是火狐的話有個專門的參數(shù)窗口,其中就有要提交的參數(shù)了。包括用戶信息,還有登錄跳轉(zhuǎn)頁面(redir)等等。

在最初,我直接將https://accounts.douban.com/login選作登錄地址,當(dāng)然也將從其登陸的信息復(fù)制了出來,但是發(fā)現(xiàn)登錄到redir還可以,要是用opener.open()再登錄 "https://movie.douban.com/subject/26934346/comments?start=" + str(start) + "&limit=20&sort=new_score&status=P" 這里構(gòu)造的頁面是登不上的。這里我也是測試了好久才發(fā)現(xiàn)的問題。具體原因我不清楚??赡苁怯心男┲R我是遺漏了的。

后來覺察到這一點(diǎn)后,我嘗試使用現(xiàn)在的信息登錄,如下。

main_url = "https://accounts.douban.com/login?source=movie"
formdata = {
    "form_email":"你的郵箱",
    "form_password":"你的密碼",
    "source":"movie",
    "redir":"https://movie.douban.com/subject/26934346/",
    "login":"登錄"
}
user_agent = r"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.94 Safari/537.36"
headers = {"User-Agnet": user_agent, "Connection": "keep-alive"}

誒,竟然登上去了!

關(guān)于驗(yàn)證碼的糾結(jié)思考

由于豆瓣的驗(yàn)證碼是登一次變一次的。所以在發(fā)生上面的問題時,在沒有找到正確的處理辦法之時,我懷疑是因?yàn)轵?yàn)證碼,在我獲取上一次驗(yàn)證碼圖片,并將驗(yàn)證信息輸入到formdata這個提交信息的字典中后,再次使用request.Request(url=main_url, data=logingpostdata, headers=headers)opener.open(req_ligin).read().decode("utf-8")的時候,會不會驗(yàn)證碼發(fā)生了變化?而我提交的是剛才的驗(yàn)證碼?

又開始查資料,后來終于明白,這里提交的信息中指定了驗(yàn)證碼的圖片的captchaID,這樣使得提交信息時候,返回來的驗(yàn)證碼圖片也就是這個,圖片id是唯一的,當(dāng)你自己修改了提交內(nèi)容,豆瓣也會使用你提供的這個id來獲取服務(wù)器里的驗(yàn)證碼圖片,所以保證了圖片的一致。(這是我的理解,覺得有問題,或者更精確的理解的,歡迎留言)

使用庫的考慮 BeautifulSoup, re

準(zhǔn)備嘗試下beautiful soup這個庫,對于拆解html頁面很便利。但是在實(shí)踐中,還是可能會用到正則表達(dá)式re模塊??梢姡齽t表達(dá)式還是很重要的。掌握基本可以查表使用時必須的。

在代碼中可以看出,我對于該庫的使用還是有些粗,不巧妙,還有待加強(qiáng)。

不過,今天嘗試了下,用CSS選擇器還是很方便的。select()方法,很方便,可以參考從瀏覽器開發(fā)者工具里選擇元素對應(yīng)的CSS選擇器,很直接。

urllib.request,http.cookiejar

借鑒之前使用urllib.request的經(jīng)驗(yàn),嘗試直接使用urllib.request.Request(url, headers=headers)urllib.request.urlopen(request, data=None, timeout=3)發(fā)現(xiàn),豆瓣的短評,最一開始還好,但是在爬取將近十多頁的短評時,會報(bào)出Forbidden的異常,查詢后得知,應(yīng)該是豆瓣對于游客用戶的限制,需要登錄才可以。參考網(wǎng)上一些其他教程,可以使用設(shè)置cookie的方法來處理。

使用了cookiejar.CookieJar()聲明對象,來保存cookie到了變量中。利用的request.HTTPCookieProcessor()來創(chuàng)建cookie處理器。利用request.build_opener()構(gòu)造了一個 opener,后面利用opener.open()來打開直接網(wǎng)頁或者處理請求。

socket

類似上一個爬蟲里的設(shè)置,這里直接使用了全局的超時設(shè)定。

import socket
timeout = 3
socket.setdefaulttimeout(timeout)

限制三秒,超出就拋出socket.timeout異常。捕獲后重新連接。

# 超時重連
state = False
while not state:
    try:
        html = opener.open(url).read().decode("utf-8")
        state = True
    except socket.timeout:
        state = False
time

為了防止爬取過快,設(shè)置了循環(huán)的延時。

for ...:
    ...
    time.sleep(3)
完整代碼
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Aug 17 16:31:35 2017
@note: 為了便于閱讀,將模塊的引用就近安置了
@author: lart
"""

# 用于生成短評頁面網(wǎng)址的函數(shù)
def MakeUrl(start):
    """make the next page"s url"""
    url = "https://movie.douban.com/subject/26934346/comments?start=" + str(start) + "&limit=20&sort=new_score&status=P"
    return url


# 登錄頁面信息
main_url = "https://accounts.douban.com/login?source=movie"
formdata = {
    "form_email":"你的郵箱",
    "form_password":"你的密碼",
    "source":"movie",
    "redir":"https://movie.douban.com/subject/26934346/",
    "login":"登錄"
}
user_agent = r"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.94 Safari/537.36"
headers = {"User-Agnet": user_agent, "Connection": "keep-alive"}


# 保存cookies便于后續(xù)頁面的保持登陸
from urllib import request
from http import cookiejar

cookie = cookiejar.CookieJar()
cookie_support = request.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener = request.build_opener(cookie_support)


# 編碼信息,生成請求,打開頁面獲取內(nèi)容
from urllib import parse

logingpostdata = parse.urlencode(formdata).encode("utf-8")
req_ligin = request.Request(url=main_url, data=logingpostdata, headers=headers)
response_login = opener.open(req_ligin).read().decode("utf-8")


# 獲取驗(yàn)證碼圖片地址
from bs4 import BeautifulSoup

try:
    soup = BeautifulSoup(response_login, "html.parser")
    captchaAddr = soup.find("img", id="captcha_image")["src"]

    # 匹配驗(yàn)證碼id
    import re

    reCaptchaID = r" p")
            for text in comments:
                file.write(text.get_text().split()[0] + "
")
                print(text.get_text())
                limit_num = 0
                if item == pagenum - 1:
                    limit_num =+ 1
                    if limit_num == commentnum:
                        break
            time.sleep(3)

    print("采集寫入完畢")
結(jié)果

可見至少也有9200條評論,不管是否有所遺漏,基數(shù)已經(jīng)基本無差。

后續(xù)處理

數(shù)據(jù)已經(jīng)到手,怎樣玩耍就看自己的想法了,近期看到了一篇文章,講了利用詞頻制作詞云,生成圖片,有點(diǎn)意思,決定模仿試試。

Python 爬蟲實(shí)踐:《戰(zhàn)狼2》豆瓣影評分析

github:amueller/word_cloud

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