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Python多线程如何爬取豆瓣影评API接口-创新互联

这篇文章主要介绍了Python多线程如何爬取豆瓣影评API接口,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

成都创新互联公司专注于苏尼特左企业网站建设,响应式网站设计,商城建设。苏尼特左网站建设公司,为苏尼特左等地区提供建站服务。全流程按需网站策划,专业设计,全程项目跟踪,成都创新互联公司专业和态度为您提供的服务

爬虫库

使用简单的requests库,这是一个阻塞的库,速度比较慢。

解析使用XPATH表达式

总体采用类的形式

多线程

使用concurrent.future并发模块,建立线程池,把future对象扔进去执行即可实现并发爬取效果

数据存储

使用Python ORM sqlalchemy保存到数据库,也可以使用自带的csv模块存在CSV中。

API接口

因为API接口存在数据保护情况,一个电影的每一个分类只能抓取前25页,全部评论、好评、中评、差评所有分类能爬100页,每页有20个数据,即最多为两千条数据。

因为时效性原因,不保证代码能爬到数据,只是给大家一个参考思路,上代码:

from datetime import datetime
import random
import csv
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

from lxml import etree
import pymysql
import requests

from models import create_session, Comments

#随机UA
USERAGENT = [
  'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1',
  'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36',
  'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0',
  'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
  'Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-cn) Presto/2.9.168 Version/11.50',
  'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; ) AppleWebKit/534.12 (KHTML, like Gecko) Maxthon/3.0 Safari/534.12'
]


class CommentFetcher:
  headers = {'User-Agent': ''}
  cookie = ''
  cookies = {'cookie': cookie}
  # cookie为登录后的cookie,需要自行复制
  base_node = '//div[@class="comment-item"]'


  def __init__(self, movie_id, start, type=''):
    '''
    :type: 全部评论:'', 好评:h 中评:m 差评:l
    :movie_id: 影片的ID号
    :start: 开始的记录数,0-480
    '''
    self.movie_id = movie_id
    self.start = start
    self.type = type
    self.url = 'https://movie.douban.com/subject/{id}/comments?start={start}&limit=20&sort=new_score\&status=P&percent_type={type}&comments_only=1'.format(
      id=str(self.movie_id),
      start=str(self.start),
      type=self.type
    )
    #创建数据库连接
    self.session = create_session()

  #随机useragent
  def _random_UA(self):
    self.headers['User-Agent'] = random.choice(USERAGENT)


  #获取api接口,使用get方法,返回的数据为json数据,需要提取里面的HTML
  def _get(self):
    self._random_UA()
    res = ''
    try:
      res = requests.get(self.url, cookies=self.cookies, headers=self.headers)
      res = res.json()['html']
    except Exception as e:
      print('IP被封,请使用代理IP')
    print('正在获取{} 开始的记录'.format(self.start))
    return res

  def _parse(self):
    res = self._get()
    dom = etree.HTML(res)

    #id号
    self.id = dom.xpath(self.base_node + '/@data-cid')
    #用户名
    self.username = dom.xpath(self.base_node + '/div[@class="avatar"]/a/@title')
    #用户连接
    self.user_center = dom.xpath(self.base_node + '/div[@class="avatar"]/a/@href')
    #点赞数
    self.vote = dom.xpath(self.base_node + '//span[@class="votes"]/text()')
    #星级
    self.star = dom.xpath(self.base_node + '//span[contains(@class,"rating")]/@title')
    #发表时间
    self.time = dom.xpath(self.base_node + '//span[@class="comment-time "]/@title')
    #评论内容 所有span标签class名为short的节点文本
    self.content = dom.xpath(self.base_node + '//span[@class="short"]/text()')

  #保存到数据库
  def save_to_database(self):
    self._parse()
    for i in range(len(self.id)):
      try:
        comment = Comments(
          id=int(self.id[i]),
          username=self.username[i],
          user_center=self.user_center[i],
          vote=int(self.vote[i]),
          star=self.star[i],
          time=datetime.strptime(self.time[i], '%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
          content=self.content[i]
        )

        self.session.add(comment)
        self.session.commit()
        return 'finish'


      except pymysql.err.IntegrityError as e:
        print('数据重复,不做任何处理')

      except Exception as e:
        #数据添加错误,回滚
        self.session.rollback()

      finally:
        #关闭数据库连接
        self.session.close()

  #保存到csv
  def save_to_csv(self):
    self._parse()
    f = open('comment.csv', 'w', encoding='utf-8')
    csv_in = csv.writer(f, dialect='excel')
    for i in range(len(self.id)):
      csv_in.writerow([
        int(self.id[i]),
        self.username[i],
        self.user_center[i],
        int(self.vote[i]),
        self.time[i],
        self.content[i]
      ])
    f.close()


if __name__ == '__main__':
  with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = []
    for i in ['', 'h', 'm', 'l']:
      for j in range(25):
        fetcher = CommentFetcher(movie_id=26266893, start=j * 20, type=i)
        futures.append(executor.submit(fetcher.save_to_csv))

    for f in as_completed(futures):
      try:
        res = f.done()
        if res:
          ret_data = f.result()
          if ret_data == 'finish':
            print('{} 成功保存数据'.format(str(f)))
      except Exception as e:
        f.cancel()

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Python多线程如何爬取豆瓣影评API接口”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!


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