python爬取电影和美食数据实战

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文章出处：https://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/80695198
作者：朱培      ID：sdksdk0     
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本文使用的是requests+正则来匹配网页内容，对于数据量较多的采用了多线程抓取的方法，共3个案例，分别是抓取猫眼电影TOP100榜单和淘票票正在热映的电影信息、以及美团的美食数据。这几个案例采用的方法大同小异。

   1、首先选择想要爬取的网站

   2、确定要用的模块，requests,json,re三个模块，如果想加快爬取速度可以加一个Pool

   3、 网页请求，先得到整个页面，需要加一个headers来进行请求，否则会被网站拦截

   4、格式化整个页面，通过patter的正则来匹配，找出我们需要的内容，

   5、   获取数据，findall，然后通过yield将数据返回，yield 是一个类似 return 的关键字，迭代一次遇到yield时就返回yield后面(右边)的值

   6、遍历获取到的数据

   7、保存到相应的文档中

   8、关闭文档，

   9、提示数据保存成功。

一、爬取猫眼电影Top100榜单的数据

import requests
from multiprocessing import Pool
from requests.exceptions import RequestException
import re
import json

def get_one_page(url):
try:
headers = {
"user-agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'}
11
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code ==200:
return response.text
return None
except RequestException:
return None

def parse_one_page(html):
pattern = re.compile('<dd>.*?board-index.*?>(\d+)</i>.*?data-class="lazyload" src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsQAAA7EAZUrDhsAAAANSURBVBhXYzh8+PB/AAffA0nNPuCLAAAAAElFTkSuQmCC" data-original="(.*?)".*?name"><a'
+ '.*?>(.*?)</a>.*?star">(.*?)</p>.*?releasetime">(.*?)</p>'
+ '.*?integer">(.*?)</i>.*?fraction">(.*?)</i>.*?</dd>', re.S)

items =re.findall(pattern,html)
for item in items:
yield {
'index':item[0],
'image':item[1],
'title':item[2],
'actor':item[3].strip()[3:],
'time': item[4].strip()[5:],
'score': item[5] + item[6]
}

def write_to_file(content):
with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')
f.close()


def main(offset):
url ='http://maoyan.com/board/4?offset='+str(offset)
html = get_one_page(url)
for item in parse_one_page(html):
#print(item)
write_to_file(item)

if __name__ == '__main__':
#for i in range(10):
# main(i*10)
pool = Pool()
pool.map(main,[i*10 for i in range(10)])

结果：将爬取的数据存放到文本文件中，

因为我这边采用的是线程池爬取的，所以有时候是不按顺序进行存储的，如果采用非多线程方式，就会按照顺序进行存储。

二、爬取淘票票正在热映的电影

可以看到网页结构如下，我这边使用了正则匹配的方法进行查找：

代码如下：

import requests
from requests.exceptions import RequestException
import re
import json

def get_one_page(url):
    try:
        headers = {
            "user-agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'}
        11
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code ==200:
            return response.text
        return None
    except RequestException:
        return None

def parse_one_page(html):

    pattern = re.compile('<div class="movie-card-poster">.*?data-class="lazyload" src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsQAAA7EAZUrDhsAAAANSURBVBhXYzh8+PB/AAffA0nNPuCLAAAAAElFTkSuQmCC" data-original="(.*?)".*?<span class="bt-l">(.*?)</span>.*?<span class="bt-r">(.*?)</span>.*?<div class="movie-card-list">.*?<span>(.*?)</span>'
    +'.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>',re.S)

    items = re.findall(pattern, html)
    for item in items:
        yield {
            'image': item[0],
            'title': item[1],
            'score': item[2],
            'director': item[3].strip()[3:],
            'actor': item[4].strip()[3:],
            'type': item[5].strip()[3:],
            'area': item[6].strip()[3:],
            'language': item[7].strip()[3:],
            'time': item[8].strip()[3:]
        }


def write_to_file(content):
    with open('movie-hot.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')
        f.close()


def main():
    url ='https://www.taopiaopiao.com/showList.htm'
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page(html):
        print(item)
        write_to_file(item)

if __name__ == '__main__':
       main()

结果：

三、爬取美团（深圳）美食店铺信息，评分大于4.0分的店铺

做为一名吃货，想知道我所在是城市的美食店，所以爬取评分较高的店铺信息：

美团的这个网页的不同之处在于，全部是通过js渲染生成的，所以我这边是拿到页面后，在js里面查找到的数据，然后用正则来匹配。

import requests
from multiprocessing import Pool
from requests.exceptions import RequestException
import re
import json
"""
author  朱培
title   爬取美团(深圳)美食店铺信息,评分大于4.0分的店铺

"""
def get_one_page(url):
    try:
        headers = {
            "user-agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'}

        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code ==200:
            return response.text
        return None
    except RequestException:
        return None

def parse_one_page(html):

    pattern = re.compile('"poiId":(.*?),"frontImg":"(.*?)","title":"(.*?)","avgScore":(.*?),"allCommentNum":(.*?)'
    +',"address":"(.*?)","avgPrice":(.*?),', re.S)

    items = re.findall(pattern, html)
    for item in items:
        if float(item[3]) >= 4.0:
            yield {
                'poiId': item[0],
                'frontImg': item[1],
                'title': item[2],
                'avgScore': item[3],
                'allCommentNum':item[4],
                'address': item[5],
                'avgPrice': item[6]
            }


def write_to_file(content):
    with open('food-meituan.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')
        f.close()


def main(n):
    url ='http://sz.meituan.com/meishi/pn'+str(n)+'/'
    html = get_one_page(url)

    for item in parse_one_page(html):
        print(item)
        write_to_file(item)

if __name__ == '__main__':
    #for i in range(32):
    #     main(i)
    pool = Pool()
    pool.map(main, [ 1 for i in range(32)])

结果如下：

对于后期，可以选择把这个数据落库，常用的可以放在mongodb或者mysql数据库中进行存储。

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