时间:2020-10-19来源:www.pcxitongcheng.com作者:电脑系统城
前言:
之前学习了用python爬虫的基本知识,现在计划用爬虫去做一些实际的数据统计功能。由于前段时间演员的诞生带火了几个年轻的实力派演员,想用爬虫程序搜索某论坛中对于某些演员的讨论热度,并按照日期统计每天的讨论量。
这个项目总共分为两步:
1.获取所有帖子的链接:
将最近一个月内的帖子链接保存到数组中
2.从回帖中搜索演员名字:
从数组中打开链接,翻出该链接的所有回帖,在回帖中查找演员的名字
获取所有帖子的链接:
搜索的范围依然是以虎扑影视区为界限。虎扑影视区一天约5000个回帖,一月下来超过15万回帖,作为样本来说也不算小,有一定的参考价值。
完成这一步骤,主要分为以下几步:
1.获取当前日期
2.获取30天前的日期
3.记录从第一页往后翻的所有发帖链接
1.获取当前日期
这里我们用到了datetime模块。使用datetime.datetime.now(),可以获取当前的日期信息以及时间信息。在这个项目中,只需要用到日期信息就好。
2.获取30天前的日期
用datetime模块的优点在于,它还有一个很好用的函数叫做timedelta,可以自行计算时间差。当给定参数days=30时,就会生成30天的时间差,再用当前日期减去delta,可以得到30天前的日期,将该日期保存为startday,即开始进行统计的日期。不然计算时间差需要自行考虑跨年闰年等因素,要通过一个较为复杂的函数才可以完成。
today = datetime.datetime.now()
delta = datetime.timedelta(days=30)
i = "%s" %(today - delta)
startday = i.split(' ')[0]
today = "%s" %today
today = today.split(' ')[0]
在获得开始日期与结束日期后,由于依然需要记录每一天每个人的讨论数,根据这两个日期生成两个字典,分别为actor1_dict与actor2_dict。字典以日期为key,以当日讨论数目作为value,便于每次新增查找记录时更新对应的value值。
strptime, strftime = datetime.datetime.strptime, datetime.datetime.strftime
days = (strptime(today, "%Y-%m-%d") - strptime(startday, "%Y-%m-%d")).days
for i in range(days+1):
temp = strftime(strptime(startday, "%Y-%m-%d") + datetime.timedelta(i), "%Y-%m-%d")
actor1_dict[temp] = 0
actor2_dict[temp] = 0
3.记录从第一页往后翻的所有发帖链接
如图1所示,采用发帖顺序排列,可以得到所有的发帖时间(精确到分钟)。右键并点击查看网页源代码,可以发现当前帖子的链接页面,用正则表达式的方式抓取链接。
首先依然是获取30天前的日期,再抓取第i页的源代码,用正则表达式去匹配,获取网页链接和发帖时间。如图2所示:
比较发帖时间,如果小于30天前的日期,则获取发帖链接结束,返回当前拿到的链接数组,代码如下
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
def all_movie_post(ori_url): i = datetime.datetime.now() delta = datetime.timedelta(days = 30 ) i = "%s" % (i - delta) day = i.split( ' ' )[ 0 ] # 获得30天前的日子 print day user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' headers = { 'User-Agent' : user_agent } post_list = [] for i in range ( 1 , 100 ): request = urllib2.Request(ori_url + '-{}' . format (i),headers = headers) response = urllib2.urlopen(request) content = response.read().decode( 'utf-8' ) pattern = re. compile ( '<a href="(.*?)" rel="external nofollow" class="truetit" >.*?<a style="color:#808080;cursor: initial; ">(.*?)</a>' , re.S) items = re.findall(pattern,content) for item in items: if item[ 1 ] = = '2011-09-16' : continue if item[ 1 ] > day: #如果是30天内的帖子,保存 post_list.append( 'https://bbs.hupu.com' + item[ 0 ]) else : #如果已经超过30天了,就直接返回 return post_list return post_list |
函数的传参是链接首页,在函数中修改页码,并继续搜索。
从回帖中搜索演员名字:
接下来的步骤也是通过一个函数来解决。函数的传参包括上一步中得到的链接数组,已经想要查询的演员名字(这个功能可以进一步扩展,将演员名字也用列表的形式传输,同时上一步生成的字典也可以多一些)。
由于虎扑论坛会将一些得到认可的回帖摆在前端,即重复出现。如图3所示:
为了避免重复统计,将这些重复先去除,代码如下:
?1 2 3 4 5 6 7 |
if i = = 0 : index = content.find( '更多亮了的回帖' ) if index > = 0 : content = content[index:] else : index = content.find( '我要推荐' ) content = content[index:] |
去除的规则其实并不重要,因为每个论坛都有自己的格式,只要能搞清楚源代码中是怎么写的,剩下的操作就可以自己根据规则进行。
每个回帖格式大致如图4,
用对应的正则表达式再去匹配,找到每个帖子每一个回帖的内容,在内容中搜索演员名字,即一开始的actor_1与actor_2,如果搜到,则在对应回帖日期下+1。
最终将两位演员名字出现频率返回,按日期记录的字典由于是全局变量,不需要返回。
?1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
web_str = '<span class="stime">(.*?) .*?</span>.*?<tbody>[\s]*<tr>[\s]*<td>(.*?)<br />' #找到回帖内容的正则 pattern = re. compile (web_str, re.S) items = re.findall(pattern,content) for item in items: #if '<b>引用' in item: #如果引用别人的回帖,则去除引用部分 #try: #item = item.split('</blockquote>')[1] #except: #print item #print item.decode('utf-8') if actor_1 in item[ 1 ]: actor1_dict[item[ 0 ]] + = 1 actor_1_freq + = 1 if actor_2 in item[ 1 ]: actor2_dict[item[ 0 ]] + = 1 actor_2_freq + = 1 |
至此,我们就利用爬虫知识,成功完成对论坛关键字的频率搜索了。
这只是一个例子,关键字可以任意,这也不只是一个针对演员的诞生而写的程序。将演员名字换成其他词,就可以做到类似“您的年度关键字”这样的结果,根据频率大小来显示文字大小。
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