Python爬虫实战之豆瓣音乐、微打赏、阳光电影（附代码）

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一、豆瓣音乐

今天爬的是豆瓣音乐top250，比较简单，主要是练练手。

1、加了请求头，本来没加，调试几次突然没数据了，加了请求头开始也没好，后来又好了，可能是网络原因；

2、这次是进入信息页爬的数据，上次爬电影没采用这种方法，缺少了部分数据；

3、数据的预处理用了很多if函数

数据分析

1、部分数据可以见上图

2、中国音乐作者还是很多的。

3、随着音乐设备和网络的普及，流行音乐的发展，可以看出2000年后作品越来越多，到2010年又积极下滑（经典就是经典，无法吐槽现在的音乐）

4、风格大家可以看出流行，摇滚，民谣占了一大半。

5、最后弄了一首周董的《不能说的秘密》做词云，想想小时候都是回忆啊。

代码片段

import requests 
import re 
from bs4 import BeautifulSoup 
import time 
import pymongo 
client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017) 
douban = client['douban'] 
musictop = douban['musictop'] 
headers = {    
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36' 
} 
urls = ['https://music.douban.com/top250?start={}'.format(str(i)) for  i  in  range ( 0 , 250 , 25 )] 
def  get_url_music ( url ): 
    wb_data  =  requests . get ( url , headers = headers ) 
    soup  =   BeautifulSoup ( wb_data . text , 'lxml' ) 
    music_hrefs  =  soup . select ( 'a.nbg' ) 
     
for  music_href  in  music_hrefs : 
        get_music_info ( music_href [ 'href' ]) 
        time . sleep ( 2 )  

二、微打赏

网站分析

打开网站，翻页网页不变，看看是post的请求，很好办，直接把参数怼进去，这里只要切换page就能进行翻页。 

json格式，这里post返回的是json数据，解析json数据就行，小技巧：看preview，解析起来嗖嗖哒。这里需要提取活动的名称，id和参与打赏的人数。这个后面详细页用的到。

详细页，依旧是post，依旧是json数据，这里的参数pro_id为之前的爬取的id，这一页20个信息，通过前面的参与打赏人数构造出有多少页，继续怼参数。 

代码片段 

import  requests 
 
import  json 
 
import  math 
 
def  get_sup_info (  url , page ): 
  
   params = { 
 
   'ajaxtype' : 1 ,          
 
   'page' : page ,          
 
   'category' : 1 ,          
 
   'pageSize' : 8     
 
  } 
 
   cookies = {         
 
   'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.133 Safari/537.36' ,          
 
   'Cookie': 'acw_tc=AQAAAKLQ3U/WTAYAggq7PZ24WOlm9vQW; PHPSESSID=r0nbvk7hppjftegk4fpt9cu535; _uab_collina=150094753858198811653567; mdswv=v1.0; mdsa=MD-STICS-5976a44746eca; mdss=6-o; mdsf=md; mdsff=www_so_com; 
 
    } 
 
    html = requests.post(url, data=params, headers=cookies) 
 
    json_data = json.loads(html.text) 
 
    des = json_data[' des '] 
 
    for data in des: 
 
        name = data['  name '] 
 
        id = data[' id '] 
 
        pay_count = data[' pay_count '] 
 
        all_page = math.ceil(int(pay_count)/20) 
 
        for i in range(1,int(all_page)+1): 
 
            get_app_info(i,id,name) 

三、阳光电影 

爬虫分析 

这里涉及跨页的爬取，需要理清爬虫的思路。首先打开网站，需爬取前11个分类的电影数据,经典影片格式不一样，爬虫时过滤掉了。

进入电影列表页后，正则爬取页数和电影的分类标签，以此构造分页url，然后爬取电影的名字和url。 

最后在详细页爬取电影的下载地址，爬取结果如下： 

代码片段 

import requests 
 
import re 
 
from lxml import etree 
 
import csv 
 
def get_resource(url,cate_name,cate_url,movie_name): 
 
    res = requests.get(url)    
 
    res.encoding = 'gb2312' 
 
    html = etree.HTML(res.text) 
 
    movie_resource = html.xpath('//tbody//tr/td/a/text()')[0] 
 
    writer.writerow((cate_name,cate_url,movie_name,url,movie_resource))     
 
    print(movie_resource)