Python 3.6 爬虫爬取豆瓣《孤芳不自赏》短评

Python 3.6 爬虫爬取豆瓣《孤芳不自赏》短评

使用Python 3.6 进行对《孤芳不自赏》这部作品的短评爬取

这部作品短评在豆瓣中的URL为：=0&limit=20

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然后开始找需要的信息。
页面有很多信息，我们大概需要
短评用户的id、评分、日期、赞同数和内容等等。
建立一个类似这样的正则表达式进行匹配：

    get_id = re.findall(r'<a.+people.+">(.+)</a>', html)get_stars = re.findall(r'<span class="allstar(.+) rating" title=".+"></span>', html)get_eval = re.findall(r'<span class=".+" title="(.+)"></span>', html)get_comments = re.findall(r'<p class="">(.+)', html)get_votes = re.findall(r'<span class="votes">(.+)</span>', html)get_date = re.findall(r'201[0-9]-[0-9]+-[0-9]+', html, re.S)

然后开始写爬虫

# 《孤芳不自赏》，爬取豆瓣影评
import requests
import re
import pymysql
import timedef get_comment_info(html):get_id = re.findall(r'<a.+people.+">(.+)</a>', html)get_stars = re.findall(r'<span class="allstar(.+) rating" title=".+"></span>', html)get_eval = re.findall(r'<span class=".+" title="(.+)"></span>', html)get_comments = re.findall(r'<p class="">(.+)', html)get_votes = re.findall(r'<span class="votes">(.+)</span>', html)get_date = re.findall(r'201[0-9]-[0-9]+-[0-9]+', html, re.S)n_page = re.findall(r'<a href="?start=(d+)&.+".+>', html)db = t("localhost", "root", "5307", "douban_data", charset='utf8')cursor = db.cursor()if get_id:for i in range(0, 19):sql = """INSERT INTO movies_comments (id, stars, eval, comment_info, votes, date)VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s)"""ute(sql, (get_id[i], get_stars[i], get_eval[i], get_comments[i], get_votes[i], get_date[i]))dbmit()except Exception as llback()continuei += 1db.close()return n_pageif __name__ == '__main__':# login doubanheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36'}cookies = {'cookie': '使用你的cookies'}each = 25360while 1:url = '=' + str(each) + '&limit=20&sort=new_score&status=P'url_info = (url, cookies=cookies, headers=headers)print("正在抓取评论，从第" + str(each) + "条开始")next_page = get_comment_info()time.sleep(10)each = next_page[-1]

从MySQL中建立一个相关的表，进行数据的存储
最后运行爬虫，能获取到我们需要的信息

直观了解爬下来的数据

为了更好地了解爬下来的数据，以及了解这样的一部作品，需要对爬下来的数据进行粗略的分析。
短评获取到的数据是中文，可以对内容进行分词，查看每个词出现的频率。
用词云进行体现，可以知道这部作品的口碑：

这大概就达到了要求，得到了结果。