做了一些小項目，用的技術和技巧會比較散比較雜，寫一個小品文記錄一下，幫助熟悉。

需求：經常在騰訊視頻上看電影，在影片庫里有一個"豆瓣好評"板塊。我一般會在這個條目下面挑電影。但是電影很多，又缺乏索引，只能不停地往下來，讓js加載更多的條目。然而前面的看完了，每次找新的片就要拉很久。所以用爬蟲將"豆瓣好評"里的電影都爬下來整理到一個表中，方便選片。Python人工智能 - 一節課，讓你的效率提升10倍 - 創客學院直播室?www.makeru.com.cn

依賴

需要如下Python包：requests

bs4 - Beautiful soup

pandas

就這些，不需要復雜的自動化爬蟲架構，簡單而且常用的包就夠了。

爬取影片信息

首先觀察電影頻道，發現是異步加載的?？梢杂肍irefox(Chrome也行)的inspect中的network這個tab來篩選查看可能的api接口。很快發現接口的URL是這個格式的：

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是請求頁開始的位置， pagesize是每頁請求的數量， sort是類型。在這里 sort=21指我們需要的"豆瓣好評"類型。pagesize不能大于30，大于30也只會返回三十個元素，低于30會返回指定數量的元素。# 讓Pandas完整到處過長的URL，后面會需要

pd.set_option('display.max_colwidth', -1)

# 豆瓣最佳類型

DOUBAN_BEST_SORT = 21

NUM_PAGE_DOUBAN = 167

寫一個小小的循環就可以發現，豆瓣好評這個類型總共有167頁，每頁三十個元素。

我們使用 requests這個庫來請求網頁， get_soup會請求第 page_idx頁的元素，用 Beautifulsoup來解析 response.content，生成一個類似 DOM，可以很方便地查找我們需要的element的對象。我們返回一個 list。每個電影條目是包含在一個叫list_item的 div里的，所以寫一個函數來幫助我們提取所有的這樣的 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')

我們遍歷每一頁，返回一個含有所有的被 bs4過的條目元素的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

這是其中的一部電影的HTML代碼：

9.6

霸王別姬

主演：張國榮 張豐毅 鞏俐 葛優4671萬

不難發現，霸王別姬這部電影，名稱、播放地址、封面、評分、主演，是否需要會員和播放量都在這個 div中。在ipython這樣的interactive環境中，可以方便地找出怎么用bs來提取他們的方法。我試用的一個技巧是，可以打開一個 spyder.py文件，在里面編寫需要的函數，將ipython的自動重載模組的選項打開，然后就可以在console里debug之后將代碼復制到文件里，然后ipython中的函數也會相應的更新。這樣的好處是會比在ipython中改動代碼方便許多。具體如何打開ipython的自動重載：%load_ext autoreload

%autoreload 2 # Reload all modules every time before executing Python code

%autoreload 0 # Disable automatic reloading

這個 parse_films函數用bs中的兩個常用方法提取信息：find

find_all

因為豆瓣的API已經關閉了檢索功能，爬蟲又會被反爬蟲檢測到，本來想檢索到豆瓣的評分添加上去這個功能就放棄了。

OrderedDict可以接受一個由(key, value)組成的list，然后key的順序會被記住。這個在之后我們導出為pandas DataFrame的時候很有用。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

導出

最后，我們調用寫好的函數，在主程序中運行。

被解析好，list of dictionaries格式的對象，可以直接傳給DataFrame的constructor。按照評分排序，最高分在前面，然后將播放鏈接轉換成HTML的鏈接標簽，更加美觀而且可以直接打開。注意，pandas生成的csv文件一直和excel有兼容性問題，在有中文字符的時候會亂碼。解決方法是選擇utf_8_sig這個encoding，就可以讓excel正常解碼了。

Pickle是一個Python十分強大的serialization庫，可以保存Python的對象為文件，再從文件中加載Python的對象。我們將我們的DataFrame保存為 .pkl。調用 DataFrame的 to_html方法保存一個HTML文件，注意要將 escape 設置為False不然超鏈接不能被直接打開。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)

項目管理

代碼部分就是這樣。那么寫完了代碼，就要把它歸檔保存，也便于分析。選擇放在Github上。

那么，其實Github是提供了一個命令行工具的(不是 git，是 git的一個擴展)，叫做 hub。macOS用戶可以這樣安裝

brew install hub

hub有許多比 git更簡練的語法，我們這里主要用

hub create -d "Create repo for our proj" vqq-douban-film

來直接從命令行創建repo，是不是很酷！根本不用打開瀏覽器。然后可能會被提示在Github上登記一個你的SSH公鑰(驗證權限)，如果沒有的話用 ssh-keygen生成一個就好了，在Github的設置里把 .pub的內容復制進去。

項目目錄里，可能會有 __pycache__和 .DS_Store這樣你不想track的文件。手寫一個 .gitignore又太麻煩，有沒有工具呢，肯定有的！Python有一個包pip install git-ignore

git-ignore python # 產生一個python的template

# 手動把.DS_Store加進去

只用命令行，裝逼裝到爽。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 项目实战视频_腾讯视频 Python 爬虫项目实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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