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[python爬虫] BeautifulSoup和Selenium对比爬取豆瓣Top250电影信息

        这篇文章主要对比BeautifulSoup和Selenium爬取豆瓣Top250电影信息,两种方法从本质上都是一样的,都是通过分析网页的DOM树结构进行元素定位,再定向爬取具体的电影信息,通过代码的对比,你可以进一步加深Python爬虫的印象。同时,文章给出了我以前关于爬虫的基础知识介绍,方便新手进行学习。
        总之,希望文章对你有所帮助,如果存在不错或者错误的地方,还请海涵~


一. DOM树结构分析

        豆瓣Top250电影网址:https://movie.douban.com/top250?format=text
        通过右键Chrome浏览器"审查元素"或"检查"可以定位具体的元素,如下图所示:

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        图中由一部部电影构成,在HTML中对应:
        <li><div class="item">......</div></li>
        BeautifulSoup 通过 soup.find_all(attrs={"class":"item"}) 函数可以获取具体的信息,然后再定位具体内容,如 <span class="title">获取标题,<div class="star">获取分数和评价数。

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        下一步需要注意的是,定位爬取网页元素还需要进行翻页,通常有两种方法:
        1.点击下一页分析URL网址进行分析它们之间的规律;
        2.Selenium可以获取页码按钮进行自动点击跳转。
        如下图所示,点击不同页码后分析URL:

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        第2页URL:https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
        第3页URL:https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=
        所以每页共25部电影,它们是存在规律的,再写一个循环即可获取所有电影信息。


二. BeautifulSoup爬取豆瓣信息


        入门推荐我的前文:[python知识] 爬虫知识之BeautifulSoup库安装及简单介绍
        具体代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2016-12-29 22:50

@author: Easstmount
"""

import urllib2 
import re 
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs

#爬虫函数
def crawl(url):
    page = urllib2.urlopen(url) 
    contents = page.read() 
    soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") 
    print u‘豆瓣电影250: 序号 \t影片名\t 评分 \t评价人数‘
    infofile.write(u"豆瓣电影250: 序号 \t影片名\t 评分 \t评价人数\r\n")
    print u‘爬取信息如下:\n‘
    for tag in soup.find_all(attrs={"class":"item"}):
        #print tag
        #爬取序号
        num = tag.find(‘em‘).get_text()
        print num   
        #爬取电影名称
        name = tag.find(attrs={"class":"hd"}).a.get_text()
        name = name.replace(‘\n‘,‘ ‘)
        print name
        infofile.write(num+" "+name+"\r\n")
        #电影名称
        title = tag.find_all(attrs={"class":"title"})
        i = 0
        for n in title:
            text = n.get_text()
            text = text.replace(‘/‘,‘‘)
            text = text.lstrip()
            if i==0:
                print u‘[中文标题]‘, text
                infofile.write(u"[中文标题]" + text + "\r\n")
            elif i==1:
                print u‘[英文标题]‘, text
                infofile.write(u"[英文标题]" + text + "\r\n")
            i = i + 1
        #爬取评分和评论数
        info = tag.find(attrs={"class":"star"}).get_text()
        info = info.replace(‘\n‘,‘ ‘)
        info = info.lstrip()
        print info
        mode = re.compile(r‘\d+\.?\d*‘)
        print mode.findall(info)
        i = 0
        for n in mode.findall(info):
            if i==0:
                print u‘[分数]‘, n
                infofile.write(u"[分数]" + n + "\r\n")
            elif i==1:
                print u‘[评论]‘, n
                infofile.write(u"[评论]" + n + "\r\n")
            i = i + 1
        #获取评语
        info = tag.find(attrs={"class":"inq"})
        if(info): # 132部电影 [消失的爱人] 没有影评
            content = info.get_text()
            print u‘[影评]‘, content
            infofile.write(u"[影评]" + content + "\r\n")
        print ‘‘
        
        
#主函数
if __name__ == ‘__main__‘:
    
    infofile = codecs.open("Result_Douban.txt", ‘a‘, ‘utf-8‘)     
    url = ‘http://movie.douban.com/top250?format=text‘
    i = 0
    while i<10:
        print u‘页码‘, (i+1)
        num = i*25 #每次显示25部 URL序号按25增加
        url = ‘https://movie.douban.com/top250?start=‘ + str(num) + ‘&filter=‘
        crawl(url)
        infofile.write("\r\n\r\n\r\n")
        i = i + 1
    infofile.close()
        输出结果如下所示:
豆瓣电影250: 序号 	影片名	 评分 	评价人数
1  肖申克的救赎  / The Shawshank Redemption  / 月黑高飞(港)  /  刺激1995(台) 
[中文标题]肖申克的救赎
[英文标题]The Shawshank Redemption
[分数]9.6
[评论]761249
[影评]希望让人自由。
2  这个杀手不太冷  / Léon  / 杀手莱昂  /  终极追杀令(台) 
[中文标题]这个杀手不太冷
[英文标题]Léon
[分数]9.4
[评论]731250
[影评]怪蜀黍和小萝莉不得不说的故事。
3  霸王别姬  / 再见,我的妾  /  Farewell My Concubine 
[中文标题]霸王别姬
[分数]9.5
[评论]535808
[影评]风华绝代。
4  阿甘正传  / Forrest Gump  / 福雷斯特·冈普 
[中文标题]阿甘正传
[英文标题]Forrest Gump
[分数]9.4
[评论]633434
[影评]一部美国近现代史。
5  美丽人生  / La vita è bella  / 一个快乐的传说(港)  /  Life Is Beautiful 
[中文标题]美丽人生
[英文标题]La vita è bella
[分数]9.5
[评论]364132
[影评]最美的谎言。
6  千与千寻  / 千と千尋の神隠し  / 神隐少女(台)  /  Spirited Away 
[中文标题]千与千寻
[英文标题]千と千尋の神隠し
[分数]9.2
[评论]584559
[影评]最好的宫崎骏,最好的久石让。 
        同时输出文件Reseult_Douban.txt,如下图所示:

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三. Selenium爬取豆瓣信息及Chrome爬虫介绍


        入门推荐我的前文:
[Python爬虫] Selenium自动登录和Locating Elements介绍
        代码如下所示:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2016-12-29 22:50

@author: Easstmount
"""

import time              
import re              
import sys    
import codecs    
import urllib   
from selenium import webdriver          
from selenium.webdriver.common.keys import Keys          


#爬虫函数
def crawl(url):
    driver.get(url)
    print u‘豆瓣电影250: 序号 \t影片名\t 评分 \t评价人数‘
    infofile.write(u"豆瓣电影250: 序号 \t影片名\t 评分 \t评价人数\r\n")
    print u‘爬取信息如下:\n‘
    content = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class=‘item‘]") 
    for tag in content:
        print tag.text
        infofile.write(tag.text+"\r\n")
        print ‘‘
        
    
#主函数
if __name__ == ‘__main__‘:

    driver = webdriver.Firefox()
    infofile = codecs.open("Result_Douban.txt", ‘a‘, ‘utf-8‘)     
    url = ‘http://movie.douban.com/top250?format=text‘
    i = 0
    while i<10:
        print u‘页码‘, (i+1)
        num = i*25 #每次显示25部 URL序号按25增加
        url = ‘https://movie.douban.com/top250?start=‘ + str(num) + ‘&filter=‘
        crawl(url)
        infofile.write("\r\n\r\n\r\n")
        i = i + 1
    infofile.close()
        该部分代码会自动调用Firefox浏览器,然后爬取内容。调用如下所示:

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        同时,也可以爬取文件如下图所示,也可以再定向分析具体的节点,其方式方法也是类似的。

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        调用Chrome浏览器需要在:
        C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application
        路径下放置一个 chromedriver.exe 驱动文件,再进行调用。核心代码:

    chromedriver = "C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe"
    os.environ["webdriver.chrome.driver"] = chromedriver
    driver = webdriver.Chrome(chromedriver)
        但是可能会报错如下所示,需要保持版本一致。

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        总结下两个代码的优缺点:BeautifulSoup比较快速,结构更加完善,但爬取如CSDN等博客会报错Forbidden;而Selenium可以调用浏览器进行爬取,自动化操作及动态操作,点击鼠标键盘等按钮比较方便,但其速度比较慢,尤其是重复的调用浏览器。

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        最近年尾学院事情太多了,所以很少有定量的时间进行写博客,这其实挺悲伤的,但幸运的是遇见了她,让我在百忙之中还是体会到了一些甜蜜,陪着我工作。
        无需多言,彼此的心意一言一行里都能感受到爱意和温暖,follow you~
        (By:Eastmount 2016-12-30 晚上12点半  http://blog.csdn.net/eastmount/ )


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