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Scrapy爬取豆瓣电影影评的实现与应用

来源:www.situojinfu.com 时间:2024-06-12 03:44:19 作者:呵呵影评网 浏览: [手机版]

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Scrapy爬取豆瓣电影影评的实现与应用(1)

一、引言

  随着互联网的发展,数据已经成为了企业决策和个人行为的重要依据来自www.situojinfu.com在数据的获取过程中,爬虫技术已经成为了一种常用的手段,其中Scrapy是Python中一个高效、快速、灵活的Web爬虫框架,被应用于数据采集中。

本文将介绍如何用Scrapy框架爬取豆瓣电影影评,并对爬取到的数据行分析和可视化展示,以期为读者提供一个Scrapy爬虫的实现案例,同时也为数据分析提供一个实际的数据源。

二、Scrapy简介

Scrapy是一个基于Python的Web爬虫框架,具有高效、快速、灵活等特点。它通过Selector来解析网页,支XPath和CSS选择器,可以自动实现网页的请求、响应和数据抽取等功能。

  Scrapy的架构如下图所示:

  ![Scrapy架构图](https://img-blog.csdn.net/2018071916305089?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3J1bGx5X3N0YXR1cy9pbWFnZTM1LmpwZw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/75)

  Scrapy框架的主要组件包

  

  引擎(Engine):负责控制整个框架的流程,包调度器、下载器、爬虫以及管道等组件的协调工作。

  调度器(Scheduler):负责接收引擎发送的请求,并将请求发送给下载器。

  下载器(Downloader):负责下载网页,并将下载的内容返回给引擎。

  爬虫(Spider):负责解析下载器返回的网页内容,并抽取出需要的数据呵呵影评网www.situojinfu.com

  管道(Pipeline):负责对爬虫抽取出的数据行处理,包数据清洗、存储等操作。

  

Scrapy爬取豆瓣电影影评的实现与应用(2)

三、豆瓣电影影评的爬取

  为了实现豆瓣电影影评的爬取,我们需要先了解豆瓣电影的网页结构。以《肖申克的救》为例,其电影详情页的网址为https://movie.douban.com/subject/1292052/,其中1292052为该电影的ID。

![电影详情页](https://img-blog.csdn.net/20180719164647106?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3J1bGx5X3N0YXR1cy9pbWFnZTM1LmpwZw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/75)

  在该页面中,我们可以看到电影的基本息、影评、短评等内容。其中,影评的网址为https://movie.douban.com/subject/1292052/reviews,我们可以通过该网址获取该电影的所有影评。

接下来,我们将用Scrapy框架来实现豆瓣电影影评的爬取。首先,我们需要创建一个Scrapy项目,可以用命令行工具来创建:

  ```

  scrapy startproject douban_movie_review

  ```

  在创建完成后,我们需要在项目中创建一个Spider,用于实现具体的爬取逻辑。在本文中,我们将创建一个名为douban_spider的Spider,其代如下:

  ```python

  import scrapy

  from douban_movie_review.items import DoubanMovieReviewItem

  class DoubanSpider(scrapy.Spider):

  name = "douban"

  allowed_domains = ["douban.com"]

  start_urls = [

  "https://movie.douban.com/subject/1292052/reviews"

  ]

  def parse(self, response):

item = DoubanMovieReviewItem()

  reviews = response.xpath('//div[@class="review-list "]/div')

for review in reviews:

  item['title'] = review.xpath('div[@class="main-hd"]/h2/a/text()').extract_first().strip()

  item['author'] = review.xpath('div[@class="main-hd"]/a/text()').extract_first().strip()

  item['rating'] = review.xpath('div[@class="main-hd"]/span[@class="main-title-rating"]/text()').extract_first().strip()

  item['content'] = review.xpath('div[@class="main-bd"]/div[@class="review-short"]/text()').extract_first().strip()

yield item

next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')

  if next_page:

  url = response.urljoin(next_page[0].extract())

yield scrapy.Request(url, self.parse)

```

在上述代中,我们首先定义了Spider的名称、允许的域名以及起始URL欢迎www.situojinfu.com。在parse方法中,我们通过XPath选择器来解析网页内容,并抽取出需要的数据,包影评的标题、作者、评分以及内容。最后,我们通过yield语句将抽取出的数据返回。

  在抽取数据的过程中,我们用了response.xpath方法来选择需要的元素,并用extract_first方法来获取其文本内容。为了避免爬虫被反爬虫机制屏蔽,我们还用了response.urljoin方法来拼接下一页的URL。

  接下来,我们需要在项目中创建一个Item,用于定义抽取出的数据格式。在本文中,我们将创建一个名为DoubanMovieReviewItem的Item,其代如下:

```python

import scrapy

  class DoubanMovieReviewItem(scrapy.Item):

  title = scrapy.Field()

author = scrapy.Field()

  rating = scrapy.Field()

content = scrapy.Field()

  ```

  在上述代中,我们定义了四个字段,分别为影评的标题、作者、评分以及内容。

  最后,我们需要在项目中创建一个Pipeline,用于对抽取出的数据行处理。在本文中,我们将创建一个名为DoubanMovieReviewPipeline的Pipeline,其代如下:

```python

  import json

import codecs

  class DoubanMovieReviewPipeline(object):

  def __init__(self):

  self.file = codecs.open('douban_movie_review.json', 'w', encoding='utf-8')

  def process_item(self, item, spider):

line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'

  self.file.write(line)

  return item

  def spider_closed(self, spider):

  self.file.close()

  ```

  在上述代中,我们首先定义了一个文件对象,用于将抽取出的数据保存为JSON格式欢迎www.situojinfu.com。在process_item方法中,我们将抽取出的数据转换为JSON格式,并写入文件中。最后,在spider_closed方法中,我们关闭文件对象。

  完成上述步骤后,我们可以用以下命令来运行爬虫:

```

  scrapy crawl douban -o douban_movie_review.json

```

  在爬虫运行完成后,我们可以得到一个名为douban_movie_review.json的文件,其中包含了所有的影评数据。

Scrapy爬取豆瓣电影影评的实现与应用(3)

四、豆瓣电影影评的分析和可视化展示

在得到了豆瓣电影影评的数据后,我们可以用Python中的数据分析和可视化库来对数据行分析和展示。在本文中,我们将用Pandas和Matplotlib这两个库来实现。

  首先,我们需要读取douban_movie_review.json文件,并将其转换为Pandas的DataFrame格式。代如下:

```python

import pandas as pd

df = pd.read_json('douban_movie_review.json', lines=True)

  ```

  在上述代中,我们用了read_json方法来读取JSON格式的文件,并用lines数来指定每行为一个JSON对象。

  接下来,我们可以对数据行基本的统计分析,例如计算影评的平均评分、计算每个作者的影评数量等xqip。代如下:

  ```python

# 计算影评的平均评分

  avg_rating = df['rating'].astype(float).mean()

print('影评的平均评分为:%.2f' % avg_rating)

  # 计算每个作者的影评数量

author_count = df['author'].value_counts()

  print('每个作者的影评数量为:')

print(author_count)

```

  在上述代中,我们用了astype方法将评分转换为float类型,并用mean方法计算平均值。同时,我们也用了value_counts方法来计算每个作者的影评数量。

  最后,我们可以用Matplotlib库来对数据行可视化展示。例如,我们可以用柱状图来展示每个作者的影评数量。代如下:

```python

import matplotlib.pyplot as plt

  plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

  plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

  author_count.plot(kind='bar')

  plt.title('每个作者的影评数量')

  plt.xlabel('作者')

  plt.ylabel('影评数量')

plt.show()

```

  在上述代中,我们首先通过rcParams方法来设置中文字体和负号的显示方式。然后,我们用plot方法来绘制柱状图,并用title、xlabel和ylabel方法设置图表的标题、横轴和纵轴标签。最后,我们用show方法来显示图表。

五、总结

  本文介绍了如何用Scrapy框架来爬取豆瓣电影影评,并对爬取到的数据行分析和可视化展示Kae。Scrapy作为Python中一个高效、快速、灵活的Web爬虫框架,可以大大提高数据采集的效率和准确性。同时,Pandas和Matplotlib这两个库也为数据分析和可视化提供了强大的支得数据分析工作更加便捷和高效。

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