流浪地球影评爬取
大过年的，蹭个热度，看完电影后爬一下影评并作出词云。
本次影评取自豆瓣：
/subject/26266893/
抓包
首先是拿到访问的url，一般先使用chrome浏览器自带的F12中的网络部分进行测试。好巧不巧的，点击XHR后直接拿到数据了，那就不搞什么乱七八糟的别的了。
image.png
下面开始分析这个请求的URL地址
/subject/26266893/comments?start=20&limit=20&sort=new_score&status=P&comments_only=1
和搜索《流浪地球》结果的URL进行对比发现域名+subject+26266893都是一样的，所以这一块就是一个影片的唯一标示码了。
点击下一页抓包可以发现
start=40
，显然start就是显示的开始条数。然后去除后面的拼接部分大胆的使用以下地址：
/subject/26266893/comments?start=20&limit=20/subject/26266893/comments?start=40&limit=20...
所以如果爬取全部的话应该是
while True: url = f'/subject/26266893/comments?start={20*i}&limit=20' requests.get(url) i += 1
当然这段代码中缺少了一个终止条件，由于没有直观的页码显示，所以按照正常逻辑来说，当拿不到数据的时候，代码就可以结束了。
数据解析
从IDE或者抓包工具中都能看到抓去到的东西的内容是个html
使用工具Xpath Helper可以获取到对应的Xpath是
//*[@id="comments"]/div/div[2]/p/span/text()
导入
from lxml import etree
使用以下几行就能获取到内容
from lxml import etreeresponse = requests.get(url).content # 获取网页源码html = etree.HTML(response) # 将网页源码转换为XPath可以解析的格式html.xpath('//*[@id="comments"]/div/div[2]/p/span/text()')
跳出While循环的条件
所以从上可以看出跳出While循环的条件就是拿到的内容为空
实际测试发现到12页之后就会出行
采用最简单的cookie来进行登录操作
把这里的cookie拿出来用就行了
获取数据部分代码
import timeimport requestsfrom lxml import etreei = 1cookies = { 'cookie': '_ga=GA1.2.368359059.1504513008; gr_user_id=70cd8d8e-33f4-451f-9d2f-485e0972848b; _vwo_uuid_v2=DA531159C0543E8ED34CDA9307F4F5D42|952eca647e4324910504987dd6b3b16c; viewed="25862578"; douban-fav-remind=1; bid=BbpSXh-2l0I; UM_distinctid=1688ebe76ed917-00fc3d8ad313ab-10306653-13c680-1688ebe76eed09; ll="118172"; CNZZDATA1272964020=1342263888-1524923548-https%253A%252F%%252F%7C1549549736; ap_v=0,6.0; __utma=30149280.368359059.1504513008.1548583074.1549551675.6; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1549551675.6.5.utmcsr=|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/search; __utmb=30149280.1.10.1549551675; _pk_ref.100001.8cb4=%5B%22%22%2C%22%22%2C1549554516%2C%22https%3A%2F%2Fopen.%2Fconnect%2Fqrconnect%3Fappid%3Dwxd9c1c6bbd5d59980%26redirect_uri%3Dhttps%253A%252F%%252Faccounts%252Fconnect%252Fwechat%252Fcallback%26response_type%3Dcode%26scope%3Dsnsapi_login%26state%3DBbpSXh-2l0I%252523douban-web%252523https%25253A%252F%%252Fsearch%25253Fq%25253D%2525E6%2525B5%252581%2525E6%2525B5%2525AA%2525E5%25259C%2525B0%2525E7%252590%252583%22%5D; _pk_ses.100001.8cb4=*; douban-profile-remind=1; _pk_id.100001.8cb4=d2d47adf74234a9c.1504513005.8.1549554548.1549551671.; dbcl2="149765164:WENJVMTKslo"'}headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36'}f = open('wandering.txt', 'w')while True: url = f'/subject/26266893/comments?start={20*i}&limit=20' response = requests.get(url, cookies=cookies, headers=headers).content html = etree.HTML(response) new_text_list = html.xpath('//*[@id="comments"]/div/div[2]/p/span/text()') f.writelines(new_text_list) if not new_text_list: break else: time.sleep(0.25) i += 1 print(f'正在爬取第{20*i}条内容')f.close()
制作词云
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# Author:zhongxin# datetime:/2/7 11:57 PMimport re # 正则表达式库import collections # 词频统计库import numpy as np # numpy数据处理库import jieba # 结巴分词import wordcloud # 词云展示库from PIL import Image # 图像处理库import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库with open('wandering.txt') as f: string_data = f.read()# 文本预处理pattern = pile(u'||.|-|:|;|)|(|?|"') # 定义正则表达式匹配模式string_data = re.sub(pattern, '', string_data) # 将符合模式的字符去除# 文本分词seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all=False) # 精确模式分词object_list = []remove_words = [u'的', u'，', u'和', u'是', u'随着', u'对于', u'对', u'等', u'能', u'都', u'。', u' ', u'、', u'中', u'在', u'了', u'通常', u'如果', u'我', u'需要',u'也',u'电影','就'] # 自定义去除词库for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词 if word not in remove_words: # 如果不在去除词库中 object_list.append(word) # 分词追加到列表# 词频统计word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计word_counts_top10 = word_counts.most_common(10) # 获取前10最高频的词print(word_counts_top10) # 输出检查# 词频展示mask = np.array(Image.open('wordcloud.jpg')) # 定义词频背景wc = wordcloud.WordCloud( font_path='/System/Library/Fonts/STHeiti Medium.ttc', # 设置字体格式 mask=mask, # 设置背景图 max_words=200, # 最多显示词数 max_font_size=100 # 字体最大值)wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 从字典生成词云image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask) # 从背景图建立颜色方案wc.recolor(color_func=image_colors) # 将词云颜色设置为背景图方案plt.imshow(wc) # 显示词云plt.axis('off') # 关闭坐标轴plt.show() # 显示图像
数据获取部分代码
词云部分代码
推荐下我自己创建的Python学习交流群923414804，这是Python学习交流的地方，不管你是小白还是大牛，小编都欢迎，不定期分享干货，包括我整理的一份适合零基础学习Python的资料和入门教程。
python怎么爬取知乎回答并制作词云_使用python爬取流浪地球影评并制作词云 看看别人都说了些说什么...
