标签：safari 指定位置 分析 覆盖 技术 http status ext utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd
header = {
‘Referer‘: ‘https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P‘,
‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36‘
}
reviewers = []
dates = []
shot_comments = []
votes = []
for i in range(0,100,20):
url=f‘https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?start={i}&limit=20&sort=new_score&status=P‘
request = requests.get(url,headers=header)
html = request.content.decode(‘utf-8‘)
dom = BeautifulSoup(html,‘lxml‘)
reviewers = reviewers + [i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-info > a‘)]
dates = dates + [i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-info > span.comment-time‘)]
shot_comments = shot_comments + [i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > p > span‘)]
votes = votes+ [i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-vote > span‘)]
short = pd.DataFrame({
‘时间‘:dates,‘评论者‘:reviewers,‘留言‘:shot_comments,‘票数‘:votes
})
short.to_excel(‘./short.xlsx‘)
分析：
我们写代码的步骤是第一步：判断是否设置反爬机制，第二步：先爬取整个网页，第三步：再提取想要的内容，第四步：最后保存到本地。明白了我们要做什么再一步一步的去做
step1：判断是否设置反爬
import requests url = "https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P" request = requests.get(url) print(request.status_code)
requests.get（url，params = None，headers = None，cookies = None，auth = None，timeout =无）发送GET请求。 返回Response对象，其存储了服务器响应的内容。
打印出响应的状态码，如果为418则是设置了反爬机制，如果是200，就ok。
可以看到状态码为418，那么就需要绕过反爬，设置head
将request headers中的User-Agent加上
import requests url = "https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P" headers = { ‘Referer‘: ‘https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P‘, ‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36‘ } request = requests.get(url,headers=headers) print(request.status_code)
此时状态码就为200了，进行下一步
step2：抓取页面内容
import requests url = "https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P" headers = { ‘Referer‘: ‘https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P‘, ‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36‘ } request = requests.get(url,headers=headers) html = request.content.decode(‘utf-8‘)
html = request.content.decode(‘utf-8‘)表示将网页的html内容解码出来，右键查看源码可以看到编码格式
可以print(html)，也可以在python console中查看爬取的网页源码
切换到python console运行的方法为：
选择菜单栏
然后勾选
step3：提取有效内容
F12，选择要爬取的内容，然后右键copy，得到内容为
#comments > div:nth-child(1) > div.comment > h3 > span.comment-info > a 指明要爬取的内容处于html结构中的哪个位置
from bs4 import BeautifulSoup #好找到提取文本对象的工具 import requests url = "https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P" headers = { ‘Referer‘: ‘https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P‘, ‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36‘ } request = requests.get(url,headers=headers) html = request.content.decode(‘utf-8‘) dom = BeautifulSoup(html , ‘lxml‘) #将html类型的内容转换为文档类型 reviewers =[i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-info > a‘)] #使用一个循环，循环dom.select列表中的每一个元素i，并用getText()提取出文本 评论者id dates = [i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-info > span.comment-time‘)] #评论日期 shot_comments = [i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > p > span‘)] #shift+alt+e 评论 votes = [i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-vote > span‘)] #投票数
#comments > div:nth-child(1) > div.comment > h3 > span.comment-info > a
#comments > div:nth-child(2) > div.comment > h3 > span.comment-info > a 可以看到不同位置上的id是不同的，所以这里将:nth-child()这一块删除掉就会显示所有评论者的id了
dom.selec()将指定位置处的内容转换为文档类型，使用了一个i.getText() for i in 循环，表示将dom.select得到的列表中的每一个元素都经过getText()处理。getText()代表将获取的列表提取出其中的文本，不要html等结构。
此时可以看到我们想要的单独的数据
shift+alt+e 选中区域可以单独运行选中的代码
但是现在只有第一页的数据，要怎么样才能爬取很多页的数据呢？就要用到循环
每一页的操作都是一样的，唯一不同的就是url，每一页的不同
第一页：https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P
第二页：https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?start=20&limit=20&sort=new_score&status=P
第三页：https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?start=40&limit=20&sort=new_score&status=P
可以看到是start值发生了变化，那么我们就可以改变start的值来循环
from bs4 import BeautifulSoup import requests url1 = "https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P" headers = { ‘Referer‘: ‘https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P‘, ‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36‘ } for i in range(0,100,20): url = f‘https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?start={i}&limit=20&sort=new_score&status=P‘ request = requests.get(url,headers=headers) html = request.content.decode(‘utf-8‘) dom = BeautifulSoup(html , ‘lxml‘) reviewers = reviewers +[i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-info > a‘)] dates = dates+[i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-info > span.comment-time‘)] shot_comments = shot_comments+[i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > p > span‘)] votes = votes+[i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-vote > span‘)]
将start的值设为参数i，参与循环从0到100，步数20，也就是0、20、40、60、80、100，循环6次。
以下的内容都要缩进到for循环中。
要注意的一点是，都要加上reviewers+ 、dates+ 、shot_comments+ 、votes+ ，因为如果不加的话，光是
reviewers = [i.getText() for i in dom.select(‘#comments > div > div.comment > h3 > span.comment-info > a‘)]
那么第二次循环就会覆盖掉前一次获取到的reviewers值，第三次循环又会覆盖掉第二次循环的值。。。所以加上reviewers表示追加，就不会覆盖掉内容了
step4：保存到本地，在代码最后加上
import pandas as pd short = pd.DataFrame({ ‘时间‘:dates,‘评论者‘:reviewers,‘留言‘:shot_comments,‘票数‘:votes }) short.to_excel(‘./short.xlsx‘)
运行完整代码，如果提示
那么就在循环前先定义一下，reviewers = []
标签：safari 指定位置 分析 覆盖 技术 http status ext utf-8
原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaoxiaosen/p/12919043.html
