实现思路:
抓取一个电影网站中的所有电影的思路如下:
根据一个URL得到电影网站的所有分类
得到每个分类中的电影的页数
根据其电影分类的URL规律构造每个分类中每个页面的URL
分析每个页面中的html,并用正则把电影信息过滤出来
准备工作:
安装python(我用的是mac系统,默认的版本是Python 2.7.1 )
安装mongodb,从官网下载最新版本,然后启动即可,注意如放在外网的话,要设定验证密码或绑定地址为127.0.0.1,否则黑客轻易就进去了
安装BeautifulSoup和pymongo模块
安装一个python编辑器,我个人喜欢用sublime text2
编写部分:
这次以腾讯视频为例,其他视频网站只是换一下正则表达式。
根据视频所有分类的URL获取网站中所有视频分类
腾讯的所有视频的URL为:http://v.qq.com/list/1_-1_-1_-1_1_0_0_20_0_-1_0.html
首先我们import urllib2包,封装一个读取url中html的方法,详细代码如下:
导入需要的模块并定义全局变量:
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
import string
import pymongo
NUM = 0 #全局变量,电影数量
m_type = u'' #全局变量,电影类型
m_site = u'qq' #全局变量,电影网站
gethtml方法,传入一个url,返回这个url的html内容:
#根据指定的URL获取网页内容
def gethtml(url):
req = urllib2.Request(url)
response = urllib2.urlopen(req)
html = response.read()
return html
然后查看这个URL的源码文件,得知其电影分类的信息在
标签内部,每条电信分类的格式为:
动作
ok,我们再写一个gettags方法,将所有的电影分类及url存放于一个字典中,代码如下:#从电影分类列表页面获取电影分类
def gettags(html):
global m_type
soup = BeautifulSoup(html) #过滤出分类内容
#print soup
#
tags_all = soup.find_all('ul', {'class' : 'clearfix _group' , 'gname' : 'mi_type'})
#分离出包含电影分类信息的html,接下来用正则表达式过滤出来,只用(.+?)匹配我们兴趣的字段即可
#动作
re_tags = r'.+?'
p = re.compile(re_tags, re.DOTALL)
tags = p.findall(str(tags_all[0]))
if tags:
tags_url = {}
#print tags
for tag in tags:
tag_url = tag[0].decode('utf-8')
#print tag_url
m_type = tag[1].decode('utf-8')
tags_url[m_type] = tag_url
else:
print "Not Find"
return tags_url
接下来用一个循环分类获取每个分类下电影的页数,代码如下:
for url in tag_urls.items():
print str(url[1]).encode('utf-8') #,url[0]
maxpage = int(get_pages(str(url[1]).encode('utf-8')))
print maxpage
获取每个分类中有多少页电影的代码如下:
#获取每个分类的页数
def get_pages(tag_url):
tag_html = gethtml(tag_url)
#div class="paginator
soup = BeautifulSoup(tag_html) #过滤出标记页面的html
#print soup
#
div_page = soup.find_all('div', {'class' : 'mod_pagenav', 'id' : 'pager'})
#print div_page #len(div_page), div_page[0]
#25
re_pages = r'(.+?)'
p = re.compile(re_pages, re.DOTALL)
pages = p.findall(str(div_page[0]))
#print pages
if len(pages) > 1:
return pages[-2]
else:
return 1
然后在每个分类中,根据其URL的规律生成具体的每页的URL,详细代码如下:
for url in tag_urls.items():
print str(url[1]).encode('utf-8') #,url[0]
maxpage = int(get_pages(str(url[1]).encode('utf-8')))
print maxpage
for x in range(0, maxpage):
#http://v.qq.com/list/1_0_-1_-1_1_0_0_20_0_-1_0.html
m_url = str(url[1]).replace('0_20_0_-1_0.html', '')
movie_url = "%s%d_20_0_-1_0.html" % (m_url, x)
print movie_url
movie_html = gethtml(movie_url.encode('utf-8'))
#print movie_html
getmovielist(movie_html)
getmovielist函数的作用是将每页地址返回的html传入,然后从中过滤出电影信息所在的html块,详细代码如下:
def getmovielist(html):
soup = BeautifulSoup(html)
#
divs = soup.find_all('ul', {'class' : 'mod_list_pic_130'})
#print divs
for div_html in divs:
div_html = str(div_html).replace('
', '')
#print div_html
getmovie(div_html)
将过滤出来的包含电影信息的html代码块传入getmovie函数来分离出具体的电影信息并入库,详细代码如下:
def getmovie(html):
global NUM #电影数量
global m_type #电影类型
global m_site #电影所在网站
# 徒步旅行队
法国卖座喜剧片
徒步旅行队
地区: 法国 导演: 年代: 2009 类型: 喜剧
理查德·达奇拥有一家小的旅游公司,主要经营法国游客到非洲大草原的旅游服务。六个法国游客决定参加理查德·达奇组织的到非洲的一...
re_movie = r'
'
p = re.compile(re_movie, re.DOTALL)
movies = p.findall(html)
if movies:
conn = pymongo.Connection('localhost', 27017)
movie_db = conn.dianying
playlinks = movie_db.playlinks
#print movies
for movie in movies:
#print movie
NUM += 1
print "%s : %d" % ("=" * 70, NUM)
values = dict(
movie_title = movie[1],
movie_url = movie[0],
movie_site = m_site,
movie_type = m_type
)
print values
playlinks.insert(values)
print "_" * 70
NUM += 1
print "%s : %d" % ("=" * 70, NUM)
总结一下:爬虫实现的原理就是通过对其网页内容规律的观察,然后分离出包含我们感兴趣的html代码块,然后用正则表达式从将这些代码块中将想要的信息分离出来。
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