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做了一些小项目 ，用的技术和技巧会比较散比较杂 ，写一个小品文记录一下，帮助熟悉 。
需求：经常在腾讯视频上看电影 ，在影片库里有一个"豆瓣好评"板块 。我一般会在这个条目下面挑电影。但是电影很多 ，又缺乏索引，只能不停地往下来 ，让js加载更多的条目 。然而前面的看完了 ，每次找新的片就要拉很久 。所以用爬虫将"豆瓣好评"里的电影都爬下来整理到一个表中，方便选片。
项目地址：https://github.com/yangrq1018/v-douban-film
Python爬取豆瓣TOP250电影视频教学 ，在线观看地址
https://www.bilibili.com/video/BV1uy4y1i7KV/
依赖
需要如下Python包：
- requests
- bs4 - Beautiful soup
- pandas
就这些 ，不需要复杂的自动化爬虫架构，简单而且常用的包就够了 。
爬取影片信息
首先观察电影频道，发现是异步加载的 。可以用Firefox（Chrome也行）的inspect中的network这个tab来筛选查看可能的api接口。很快发现接口的URL是这个格式的：
base_url = 'https://v..com/x/bu/pagesheet/list?_all=1&append=1&channel=movie&listpage=2&offset={offset}&pagesize={page_size}&sort={sort}'其中 offset是请求页开始的位置 ， pagesize是每页请求的数量 ， sort是类型 。在这里 sort=21指我们需要的"豆瓣好评"类型 。pagesize不能大于30，大于30也只会返回三十个元素 ，低于30会返回指定数量的元素。
# 让Pandas完整到处过长的URL ，后面会需要
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)
base_url = 'https://v..com/x/bu/pagesheet/list?_all=1&append=1&channel=movie&listpage=2&offset={offset}&pagesize={page_size}&sort={sort}'
# 豆瓣最佳类型
DOUBAN_BEST_SORT = 21
NUM_PAGE_DOUBAN = 167写一个小小的循环就可以发现，豆瓣好评这个类型总共有167页 ，每页三十个元素。
我们使用 requests这个库来请求网页 ， get_soup会请求第 page_idx页的元素，用 Beautifulsoup来解析 response.content ，生成一个类似 DOM ，可以很方便地查找我们需要的element的对象 。我们返回一个 list 。每个电影条目是包含在一个叫list_item的 div里的，所以写一个函数来帮助我们提取所有的这样的 div。
def get_soup(page_idx, page_size=30, sort=DOUBAN_BEST_SORT):
url = base_url.format(offset=page_idx * page_size, page_size=page_size, sort=sort)
res = requests.get(url)
soup = bs4.BeautifulSoup(res.content.decode('utf-8'), 'lxml')
return soup
def find_list_items(soup):
return soup.find_all('div', class_='list_item')我们遍历每一页 ，返回一个含有所有的被 bs4过的条目元素的HTML的 list 。
def douban_films():
rel = []
for p in range(NUM_PAGE_DOUBAN):
print('Getting page {}'.format(p))
soup = get_soup(p)
rel += find_list_items(soup)
return rel这是其中的一部电影的HTML代码：
<div __wind="" class="list_item">
<a class="figure" data-float="j3czmhisqin799r" href="https://v..com/x/cover/j3czmhisqin799r.html" tabindex="-1" target="_blank" title="霸王别姬">
<img alt="霸王别姬" class="figure_pic" onerror="picerr(this,'v')" src="//puui.qpic.cn/vcover_vt_pic/0/j3czmhisqin799rt1444885520.jpg/220"/>
<img alt="VIP" class="mark_v" onerror="picerr(this)" src="//i.gtimg.cn/live/images/mark/mark_5.png" srcset="//i.gtimg.cn/live/images/mark/[email protected] 2x"/>
<div class="figure_caption"></div>
<div class="figure_score">9.6</div>
</a>
<div class="figure_detail figure_detail_two_row">
<a class="figure_title figure_title_two_row bold" href="https://v..com/x/cover/j3czmhisqin799r.html" target="_blank" title="霸王别姬">霸王别姬</a>
<div class="figure_desc" title="主演：张国荣 张丰毅 巩俐 葛优">主演：张国荣 张丰毅 巩俐 葛优</div>
</div>
<div class="figure_count"><svg class="svg_icon svg_icon_play_sm" height="16" viewbox="0 0 16 16" width="16"><use xlink:href="#svg_icon_play_sm"></use></svg>4671万</div>
</div>不难发现 ，霸王别姬这部电影，名称 、播放地址 、封面、评分 、主演，是否需要会员和播放量都在这个 div中 。在ipython这样的interactive环境中 ，可以方便地找出怎么用bs来提取他们的方法。我使用的一个技巧是 ，可以打开一个 spyder.py文件，在里面编写需要的函数 ，将ipython的自动重载模组的选项打开 ，然后就可以在console里debug之后将代码复制到文件里，然后ipython中的函数也会相应的更新 。这样的好处是会比在ipython中改动代码方便许多 。具体如何打开ipython的自动重载：
%load_ext autoreload
%autoreload 2 # Reload all modules every time before executing Python code
%autoreload 0 # Disable automatic reloading这个 parse_films函数用bs中的两个常用方法提取信息：
- find
- find_all
因为豆瓣的API已经关闭了检索功能 ，爬虫又会被反爬虫检测到 ，本来想检索到豆瓣的评分添加上去这个功能就放弃了。
OrderedDict可以接受一个由(key, value)组成的list，然后key的顺序会被记住 。这个在之后我们导出为pandas DataFrame的时候很有用 。
def parse_films(films):
'''films is a list of `bs4.element.Tag` objects'''
rel = []
for i, film in enumerate(films):
title = film.find('a', class_="figure_title")['title']
print('Parsing film %d: ' % i, title)
link = film.find('a', class_="figure")['href']
img_link = film.find('img', class_="figure_pic")['src']
# test if need VIP
need_vip = bool(film.find('img', class_="mark_v"))
score = getattr(film.find('div', class_='figure_score'), 'text', None)
if score: score = float(score)
cast = film.find('div', class_="figure_desc")
if cast:
cast = cast.get('title', None)
play_amt = film.find('div', class_="figure_count").get_text()
# db_score, db_link = search_douban(title)
# Store key orders
dict_item = OrderedDict([
('title', title),
('v_score', score),
# ('db_score', db_score),
('need_vip', need_vip),
('cast', cast),
('play_amt', play_amt),
('v_play_link', link),
# ('db_discuss_link', db_link),
('img_link', img_link),
])
rel.append(dict_item)
return rel导出
最后 ，我们调用写好的函数 ，在主程序中运行。
被解析好，list of dictionaries格式的对象 ，可以直接传给DataFrame的constructor 。按照评分排序 ，最高分在前面，然后将播放链接转换成HTML的链接标签，更加美观而且可以直接打开 。
注意 ，pandas生成的csv文件一直和excel有兼容性问题 ，在有中文字符的时候会乱码。解决方法是选择utf_8_sig这个encoding，就可以让excel正常解码了。
Pickle是一个Python十分强大的serialization库 ，可以保存Python的对象为文件 ，再从文件中加载Python的对象 。我们将我们的DataFrame保存为 .pkl 。调用 DataFrame的 to_html方法保存一个HTML文件，注意要将 escape 设置为False不然超链接不能被直接打开。
if __name__ == '__main__':
df = DataFrame(parse_films(douban_films()))
# Sorted by score
df.sort_values(by="v_score", inplace=True, ascending=False)
# Format links
df['v_play_link'] = df['v_play_link'].apply(lambda x: '<a href="{0}">Film link</a>'.format(x))
df['img_link'] = df['img_link'].apply(lambda x: '<img src="{0}">'.format(x))
# Chinese characters in Excel must be encoded with _sig
df.to_csv('v_douban_films.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')
# Pickle
df.to_pickle('v_douban_films.pkl')
# HTML, render hyperlink
df.to_html('v_douban_films.html', escape=False)项目管理
代码部分就是这样 。那么写完了代码 ，就要把它归档保存 ，以便于分析 。选择放在Github上。
那么，其实Github是提供了一个命令行工具的（不是 git ，是 git的一个扩展） ，叫做 hub 。macOS用户可以这样安装
brew install hubhub有许多比 git更简练的语法，我们这里主要用
hub create -d "Create repo for our proj" v-douban-film来直接从命令行创建repo ，是不是很酷！根本不用打开浏览器 。然后可能会被提示在Github上登记一个你的SSH公钥（验证权限） ，如果没有的话用 ssh-keygen生成一个就好了，在Github的设置里把 .pub的内容复制进去。
项目目录里，可能会有 __pycache__和 .DS_Store这样你不想track的文件 。手写一个 .gitignore又太麻烦 ，有没有工具呢 ，肯定有的！Python有一个包
pip install git-ignore
git-ignore python # 产生一个python的template
# 手动把.DS_Store加进去只用命令行，装到爽 。
作者：yangrq1018
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019421255
