详解Python爬取并下载《电影天堂》3千多部电影

不知不觉,玩爬虫玩了一个多月了。

我愈发觉得,爬虫其实并不是什么特别高深的技术,它的价值不在于你使用了什么特别牛的框架,用了多么了不起的技术,它不需要。它只是以一种自动化搜集数据的小工具,能够获取到想要的数据,就是它最大的价值。

我的爬虫课老师也常跟我们强调,学习爬虫最重要的,不是学习里面的技术,因为前端技术在不断的发展,爬虫的技术便会随着改变。学习爬虫最重要的是,学习它的原理,万变不离其宗。

爬虫说白了是为了解决需要,方便生活的。如果能够在日常生活中,想到并应用爬虫去解决实际的问题,那么爬虫的真正意义也久发挥出来了。

这是些闲话啦,有感而发而已。

最近有点片荒,不知道该看什么电影,而且有些电影在网上找好久也找不到资源。后来我了解到这个网站,发现最近好多不错的电影上面都有资源(这里我就先不管它的来源正不正规啦,#掩面)。

所以这次我们要爬取的网站是:《电影天堂》,屯一些电影,等无聊的时候拿出来看看,消遣消遣也是不错。

详解Python爬取并下载《电影天堂》3千多部电影

这次的网站,从爬虫的技术角度上来讲,难度不大,而且可以说是非常简单了。但是,它实用啊!你想嘛,早上上班前跑一下爬虫,晚上回家以后已经有几十部最新大片在你硬盘里等着你啦,累了一天躺床上看看电影,这种感觉是不是很爽啊。

而且正因为这个爬虫比较简单,所以我会写的稍微细一点,争取让 python 小白们也能尽可能看懂,并且能够在这个爬虫的基础上修改,得到爬取这个网站其他板块或者其他电影网站的爬虫。

写在前面的话

在编写爬虫程序之前,我先捋一捋我们的思路。

  1. 爬虫的原理,是通过给定的一个 URL(就是类似于 http://www.baidu.com 这样的,俗称网址的东东) 请求,去访问一个网页,获取那个网页上的源代码(不知道源代码的,随便打开一个网页,右键,查看网页源代码,出来的一大堆像乱码一样的东西就是网页源代码,我们需要的数据就藏在这些源代码里面)并返回来。
  2. 然后,通过一些手段(比如说json库,BeautifulSoup库,正则表达式等)从网页源代码中筛选出我们想要的数据(当然,前提是我们需要分析网页结构,知道自己想要什么数据,以及这些数据存放在网页的哪儿,存放的位置有什么特征等)。
  3. 最后,将我们获取到的数据按照一定的格式,存储到本地或者数据库中,这样就完成了爬虫的全部工作。

当然,也有一些 「骚操作」,如果你嫌爬虫效率低,可以开多线程(就是相当于几十只爬虫同时给你爬,效率直接翻了几十倍);如果担心爬取频率过高被网站封 IP,可以挂 IP 代理(相当于打几枪换个地方,对方网站就不知道你究竟是爬虫还是正常访问的用户了);如果对方网站有反爬机制,那么也有一些骚操作可以绕过反爬机制(有点黑客攻防的感觉,有木有!)。这些都是后话了。

爬虫部分

一、分析网站结构(以动作片电影为例)

1. 分析网页的 URL 的组成结构

首先,我们需要分析网页的 URL 的组成结构,主要关注两方面,一是如何切换选择的电影类型,二是网页如何翻页的。

点击网页上的电影类型的按钮,观察地址栏中的 URL ,发现网址和电影类型的关系如下:

电影类型 网址
剧情片 https://www.dy2018.com/0/
喜剧片 https://www.dy2018.com/1/
动作片 https://www.dy2018.com/2/
爱情片 https://www.dy2018.com/3/
科幻片 https://www.dy2018.com/4/
动画片 https://www.dy2018.com/5/
悬疑片 https://www.dy2018.com/6/
惊悚片 https://www.dy2018.com/7/
恐怖片 https://www.dy2018.com/8/
记录片 https://www.dy2018.com/9/
...... ......
灾难片 https://www.dy2018.com/18/
武侠片 https://www.dy2018.com/19/
古装片 https://www.dy2018.com/20/

发现规律了吧,以后如果想爬其他类型的电影,只要改变 url 中的数字即可,甚至你可以写一个循环,把所有板块中的电影全部爬取下来。

随便打开一个分类,我们滚动到页面的最下面,发现这里有翻页的按钮,点击按钮翻页的同时,观察 url 的变化。

页码 URL
第一页 https://www.dy2018.com/2/index.html
第二页 https://www.dy2018.com/2/index_2.html
第三页 https://www.dy2018.com/2/index_3.html
第四页 https://www.dy2018.com/2/index_4.html

除了第一页是 「index」外,其余页码均是 「index_页码」的形式。

所以我们基本掌握了网站的 url 的构成形式,这样我们就可以通过自己构造 url 来访问任意类型电影的任意一页了,是不是很酷。

2. 分析网站的页面结构

其次,我们分析一下网站的页面结构,看一看我们需要的信息都藏在网页的什么地方(在这之前我们先要明确一下我们需要哪些数据),由于我们这个目的是下载电影,所以对我有用的数据只有两个,电影名称和下载电影的磁力链接。

按 F12 召唤出开发者工具(这个工具可以帮助你快速定位网页中的元素在 html 源代码中位置)。

详解Python爬取并下载《电影天堂》3千多部电影

然后,我们可以发现,电影列表中,每一部电影的信息存放在一个 <table> 标签里,而电影的名字,就藏在里面的一个 <a> 标签中。电影下载的磁力链接在电影的详情页面,而电影详情页面的网址也在这个 <a> 标签中( href 属性的值)。

详解Python爬取并下载《电影天堂》3千多部电影

 而下载的磁力链接,存放在 <tbody> 标签下的 <a> 标签中,是不是很好找啊!

最后我们来缕一缕思路,一会儿我们准备这样操作:通过前面的网址的构造规则,访问到网站的某一页,然后获取到这个页面里的所有 table 标签(这里存放着电影的数据),然后从每一个 table 标签中找到存有电影名称的 a 标签(这里可以拿到电影名称以及详情页面的网址),然后通过这里获取的网址访问电影的详情页面,在详情页面挑选出 <tbody> 标签下的 <a> 标签(这里存放着电影的下载链接),这样我们就找到了我们所需要的全部数据了,是不是很简单啊。

二、爬虫编码阶段 

爬虫的程序,我一般习惯把它分成五个部分, 一是主函数,作为程序的入口,二是爬虫调度器,三是网络请求函数,四是网页解析函数,五是数据存储函数。

  1. get_data :其参数是目标网页 url,这个函数可以模拟浏览器访问 url,获取并将网页的内容返回。
  2. parse_data :其参数是网页的内容,这个函数主要是用来解析网页内容,筛选提取出关键的信息,并打包成列表返回。
  3. save_data :其参数是数据的列表,这个函数用来将列表中的数据写入本地的文件中。
  4. main :这个函数是爬虫程序的调度器,可以根据事先分析好的 url 的规则,不断的构造新的请求 url,并调用其他三个函数,获取数据并保存到本地,直到结束。
  5. if __name__ == '__main__' :这是主程序的入口,在这里调用 main 函数,启动爬虫调度器即可。
# 我们用到的库
import requests
import bs4
import re
import pandas as pd

1. 网络请求函数 :get_data (url)

负责访问指定的 url 网页,并将网页的内容返回,此部分功能比较简单固定,一般不需要做修改(除非你要挂代理,或者自定义请求头等,可以做一些相应的调整)。

def get_data(url):
  '''
  功能:访问 url 的网页,获取网页内容并返回
  参数:
    url :目标网页的 url
  返回:目标网页的 html 内容
  '''
  headers = {
    'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
  }
 
  try:
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.raise_for_status()
    return r.text
  
  except requests.HTTPError as e:
    print(e)
    print("HTTPError")
  except requests.RequestException as e:
    print(e)
  except:
    print("Unknown Error !")

2. 网页解析函数:parse_data(html)

 这个函数是整个爬虫程序的核心所在,整体思路在上一部分已经讲过了。我这里使用的库是 BeautifulSoup。

这部分的写法多种多样,有很多发挥的空间,也没有什么太多固定的模式,因为这部分的写法是要随着不同网站的页面结构来做调整的,比如说有的网站提供了数据的 api 接口,那么返回的数据就是 json 格式,我们只需要调用 json 库就可以完成数据解析,而大部分的网站只能通过从网页源代码中一层层筛选(筛选手段也多种多样,什么正则表达式,beautifulsoup等等)。

这里需要根据数据的形式来选择不同的筛选策略,所以,知道原理就可以了,习惯什么方法就用什么方法,反正最后能拿到数据就好了。

def parse_data(html):
  '''
  功能:提取 html 页面信息中的关键信息,并整合一个数组并返回
  参数:html 根据 url 获取到的网页内容
  返回:存储有 html 中提取出的关键信息的数组
  '''
  bsobj = bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
  info = []
  
  # 获取电影列表
  tbList = bsobj.find_all('table', attrs = {'class': 'tbspan'})
  
  # 对电影列表中的每一部电影单独处理
  for item in tbList:
 
    movie = []
    link = item.b.find_all('a')[1]
 
    # 获取电影的名称
    name = link["title"]
 
    # 获取详情页面的 url
    url = 'https://www.dy2018.com' + link["href"]
 
    # 将数据存放到电影信息列表里
    movie.append(name)
    movie.append(url)
    
    try:
      # 访问电影的详情页面,查找电影下载的磁力链接
      temp = bs4.BeautifulSoup(get_data(url),'html.parser')
      tbody = temp.find_all('tbody')
      
      # 下载链接有多个(也可能没有),这里将所有链接都放进来
      for i in tbody:
        download = i.a.text
        movie.append(download)
        
      #print(movie)
 
      # 将此电影的信息加入到电影列表中
      info.append(movie)
      
    except Exception as e:
      print(e)
  
  return info

3. 数据存储函数:save_data(data)

 这个函数目的是将数据存储到本地文件或数据库中,具体的写法要根据实际需要的存储形式来定,我这里是将数据存放在本地的 csv 文件中。

当然这个函数也并不只能做这些事儿,比如你可以在这里写一些简单的数据处理的操作,比如说:数据清洗,数据去重等操作。

def save_data(data):
  '''
  功能:将 data 中的信息输出到文件中/或数据库中。
  参数:data 将要保存的数据 
  '''
  filename = 'Data/电影天堂/动作片.csv'
  
  dataframe = pd.DataFrame(data)
  dataframe.to_csv(filename, mode='a', index=False, sep=',', header=False)

4. 爬虫调度器:main()

这个函数负责根据 url 生成规则,构造新的 url 请求,然后依次调用网络请求函数,网页解析函数,数据存储函数,爬取并保存该页数据。

所谓爬虫调度器,就是控制爬虫什么时候开始爬,多少只爬虫一起爬,爬哪个网页,爬多久休息一次,等等这些事儿。

def main():
  # 循环爬取多页数据
  for page in range(1, 114):
    print('正在爬取:第' + str(page) + '页......')    
    # 根据之前分析的 URL 的组成结构,构造新的 url
    if page == 1:
      index = 'index'
    else:
      index = 'index_' + str(page)      
    url = 'https://www.dy2018.com/2/'+ index +'.html'
    # 依次调用网络请求函数,网页解析函数,数据存储函数,爬取并保存该页数据
    html = get_data(url)
    movies = parse_data(html)
    save_data(movies)
    
    print('第' + str(page) + '页完成!')

5. 主函数:程序入口

主函数作为程序的入口,只负责启动爬虫调度器。

这里我一般习惯在 main() 函数前后输出一条语句,以此判断爬虫程序是否正常启动和结束。

if __name__ == '__main__':
  print('爬虫启动成功!')
  main()
  print('爬虫执行完毕!')

三、程序运行结果

 运行了两个小时左右吧,终于爬完了 113 页,共 3346 部动作片电影的数据(本来不止这些的,但是有一些电影没有提供下载链接,我在 excel 中排序后直接手动剔除了)。

详解Python爬取并下载《电影天堂》3千多部电影

 详解Python爬取并下载《电影天堂》3千多部电影

然后想看什么电影的话,直接复制这些电影下载的磁力链接,到迅雷里面下载就好啦。 

四、爬虫程序的一些小优化

1. 在网站提供的下载链接中,我试了一下,发现 magnet 开头的这类链接放在迅雷中可以直接下载,而 ftp 开头的链接在迅雷中总显示资源获取失败(我不知道是不是我打开的方式不对,反正就是下载不来),于是我对程序做了一些小的调整,使其只获取 magnet 这类的链接。

修改的方式也很简单,只需要调整 网页解析函数 即可(爬虫的五个部分是相对独立的,修改时只需调整相应的模块即可,其余部分无需修改)。

def parse_data(html):
  '''
  功能:提取 html 页面信息中的关键信息,并整合一个数组并返回
  参数:html 根据 url 获取到的网页内容
  返回:存储有 html 中提取出的关键信息的数组
  '''
  bsobj = bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
  info = []
  
  # 获取表头信息
  tbList = bsobj.find_all('table', attrs = {'class': 'tbspan'})
  
  for item in tbList:
    movie = []
    link = item.b.find_all('a')[1]
    name = link["title"]
    url = 'https://www.dy2018.com' + link["href"]
    
    try:
      # 查找电影下载的磁力链接
      temp = bs4.BeautifulSoup(get_data(url),'html.parser')
      tbody = temp.find_all('tbody')
      
      for i in tbody:
        download = i.a.text
        if 'magnet:?xt=urn:btih' in download:
          movie.append(name)
          movie.append(url)
          movie.append(download)
          #print(movie)
          info.append(movie)
          break
    except Exception as e:
      print(e)
  
  return info

注意代码 26 行处,我加了一个 if 语句的判断,如果下载链接中包含 magnet:?xt=urn:btih 字符串,则视为有效链接,下载下来,否则跳过。

2. 我一直在想能不能有个办法让迅雷一键批量下载我们爬到的电影。使用 python 操纵第三方的软件,这其实挺难的。不过后来找到了一种方法,也算是解决了这个问题。

就是我们发现迅雷软件启动后,会自动检测我们的剪切板,只要我们复制了下载链接,它便会自动弹出下载的提示框。借助这个思路,我们可以使用代码,将下载的链接复制进入剪切板,等下载框自动出现后,手动确认开始下载(这是我目前想到的最好的办法了,不知道各位大佬有没有更好的思路,欢迎指导交流)。

import pyperclip
import os
import pandas as pd
 
imageData = pd.read_csv("Data/电影天堂/动作片2.csv",names=['name','link','download'],encoding = 'gbk')
# 获取电影的下载链接,并用换行符分隔
a_link = imageData['download']
links = '\n'.join(a_link)
 
# 复制到剪切板
pyperclip.copy(links);
print('已粘贴');
 
# 打开迅雷
thunder_path = r'D:\Program Files (x86)\Thunder Network\Thunder9\Program\Thunder.exe'
os.startfile(thunder_path)

亲测可以实现,但是。。。不建议尝试(你能想象迅雷打开的一瞬间创建几百个下载任务的场景吗?反正我的电脑是缓了好久好久才反应过来)。大家还是老老实实的,手动复制链接下载吧(csv文件可以用 excel 打开,竖着选中一列,然后复制,也能达到相同的效果) ,这种骚操作太蠢了还是不要试了。

写在后面的话

锣碌男戳撕枚啵膊恢拦丶奈侍饨睬宄嗣挥小S心睦锩唤睬宄蛘吣睦锝驳牟缓鲜实幕埃队拧
 其实吧,写文章,写博客,写教程,都是一个知识重新熔炼内化的过程,在写这篇博客的时候,我也一直在反复审视我学习爬虫的过程,以及我爬虫代码一步步的变化,从一开始的所有代码全部揉在主函数中,到后来把一些变动较少的功能提取出来,写成单独的函数,再到后来形成基本稳定的五大部分。

以至于在我后来学习使用 scrapy 框架时候,惊人的发现 scrapy 框架的结构跟我的爬虫结构有着异曲同工之妙,我的这个相当于是一个简易版的爬虫框架了,纯靠自己摸索达到这个效果,我感觉还是挺有成就感的。

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