手把手教你爬豆瓣Top250的电影（二）

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在上一次的介绍中，通过这两个函数getHTMLText()和allurl()我们就可以将所有的网页源代码爬取下来(手把手教你爬豆瓣Top250的电影)，本篇推文将介绍我们如何使用re模块处理已经得到的网页源代码。并整理出最终的csv数据文件。

提取网页中符合我们要求的数据信息(getFilmInfo(url))

这是这次爬虫最重要的一部分。对于r.text源码有两种通常的处理方法，一种是使用html解析引擎解析，如BeautifulSoup，一种是使用正则表达式匹配文本。本文使用正则表达式来提取关键信息。正则表达式的优势在于不需要你知道这个源代码的结构，只需要找到相关信息前后的唯一标签即可，大大方便了操作。

同样以Top250的第一页为例。我们将第一页的源代码信息储存到html变量中。

html = getHTMLText(url)

通过检查源代码，我们可以发现，所有的电影名称都保存在<span>…</span>这个标签中。

tlt = re.findall(r'<span>.*?</span>', html)

findall表示以列表的形式返回全部能够匹配到的字符串，得到的列表为：

可是我们发现，我们把电影的其他名称也爬取下来了，可是我们想要的只有中文的电影名，通过观察，那些我们不需要的电影名的前面都有“&nbsp;”，于是我们通过[^&]排除掉它们，程序改为为：tlt = re.findall(r'<span>[^&].*?</span>', html)，结果为：

同理得到评分和投票人数：

rating = re.findall(r'<span property="v:average">[\d\.]*</span>', html) voting = re.findall(r'<span>[\d]+人评价</span>', html)

当然这并不是我们想过要的最终结果，我们还得剔除掉尖括号和其中的内容，保留电影名。

for i in range(len(tlt)):      tlt[i] = re.sub(r'<.*?>', '', tlt[i])      rating[i] = re.sub(r'<.*?>', '', rating[i])      voting[i] = re.sub('人评价|<.*?>', '', voting[i])

由于re.findall返回的是列表形式，我们就可以通过一个遍历的方法，使用sub将所有尖括号和其中的内容替换为空。

得到的结果为：

我们使用字典的方法，将三个列表的信息储存到data中，data = {'title': tlt, 'rate': rating, 'votes': voting}，即：

将信息储存到字典中之后，我们就可以通过pandas中的DataFrame构建一个表格型数据结构，frame = DataFrame(data, columns=['title', 'rate', 'votes'])，得到：

将这些步骤封装成一个函数，即：

def getFilmInfo(url):        html = getHTMLText(url)        tlt = re.findall(r'<span>[^&].*?</span>', html)        rating = re.findall(r'<span property="v:average">[\d\.]*</span>', html)        voting = re.findall(r'<span>[\d]+人评价</span>', html)        
       for i in range(len(tlt)):               tlt[i] = re.sub(r'<.*?>', '', tlt[i])               rating[i] = re.sub(r'<.*?>', '', rating[i])               voting[i] = re.sub('人评价|<.*?>', '', voting[i])       data = {'title': tlt, 'rate': rating, 'votes': voting}       frame = DataFrame(data, columns=['title', 'rate', 'votes'])      
      return frame

将三个函数整合成一个函数(main(filename))

将三个函数整合成一个函数(main(filename))

首先创建一个同类型的空的DataFrame名为all，以便在后续的循环添加内容。

df = {'title':[],'rate':[],'votes':[]} all = DataFrame(df)

对每个网页都通过getHTMLText(url)的方法得到源代码，对每个源代码都通过getFilmInfo(url)的方法获得frame。

for url in allurl():           getHTMLText(url)           frame = getFilmInfo(url)           all = pd.concat([all,frame])

concat是一个简单的拼接工具。

 仔细观察就会发现前面的索引依旧是原来的，我们可以使用ignore_index=True，它表示不保留连接轴上的索引，产生一组新索引range(total_length)

我们确实将所有的信息都爬取下来了。当然我们还得把爬取下来的数据保存成一个文件。

all.to_csv('e:/film.csv', sep=',', header=True, index=True,encoding='gbk')

最后将其封装成一个函数main(filename)。

os.chdir('e:/') #设置默认路径
def main(filename):
     df = {'title':[],'rate':[],'votes':[]}
     all = DataFrame(df)
     for url in allurl():
         getHTMLText(url)
         frame = getFilmInfo(url)
         all = pd.concat([all,frame],axis=0,ignore_index=True)
         all.to_csv(filename, sep=',', header=True, index=True,encoding='gbk')

我们就可以将数据保存到e盘路径下的film.csv文件中。

这样我们的最终的任务就完成啦，是不是很有成就感~。

最终附上完整的程序：

import requests
import re
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import os
os.chdir('e:/')
#得到所有的网页链接
def allurl():
       html = []
       for i in range(10):
              url = 'https://movie.douban.com/top250?start='+str(i*25)+'&filter='
              html.append(url)
       return html
#获取每个链接的源代码
def getHTMLText(url):
    try:
          r = requests.get(url,timeout = 30)
          return r.text
    except:
           print("获取网页失败")
#提取链接中的信息
def getFilmInfo(url):
     html = getHTMLText(url)
     tlt = re.findall(r'<span>[^&].*?</span>', html)
     rating = re.findall(r'<span property="v:average">[\d\.]*</span>', html)
     voting = re.findall(r'<span>[\d]+人评价</span>', html)
     for i in range(len(tlt)):
            tlt[i] = re.sub(r'<.*?>', '', tlt[i])
            rating[i] = re.sub(r'<.*?>', '', rating[i])
            voting[i] = re.sub('人评价|<.*?>', '', voting[i])
     data = {'title': tlt, 'rate': rating, 'votes': voting}
     frame = DataFrame(data, columns=['title', 'rate', 'votes'])
     return frame
#将三个函数封装成一个函数
def main(filename):
    df = {'title':[],'rate':[],'votes':[]}
    all = DataFrame(df)
    for url in allurl():
            getHTMLText(url)
            frame = getFilmInfo(url)
            all = pd.concat([all,frame],ignore_index=True)
    all.to_csv(filename, sep=',', header=True, index=True,encoding='gbk')

注：此推文中的图片及封面（除操作部分的）均来源于网络！如有雷同，纯属巧合！

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             文字编辑：赵宇亮

  技术总编：刘贝贝

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