爬虫综合大作业

作业来源：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3159

可以用pandas读出之前保存的数据：

newsdf = pd.read_csv(r'F:\duym\gzccnews.csv')

一.把爬取的内容保存取MySQL数据库

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
conInfo = "mysql+pymysql://user:passwd@host:port/gzccnews?charset=utf8"
engine = create_engine(conInfo,encoding='utf-8')
df = pd.DataFrame(allnews)
df.to_sql(name = ‘news', con = engine, if_exists = 'append', index = False）

二.爬虫综合大作业

选择一个热点或者你感兴趣的主题。
选择爬取的对象与范围。
了解爬取对象的限制与约束。
爬取相应内容。
做数据分析与文本分析。
形成一篇文章，有说明、技术要点、有数据、有数据分析图形化展示与说明、文本分析图形化展示与说明。
文章公开发布。

爬了一下天猫上的Bra购买记录，有了一些羞羞哒的发现...

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三.爬虫注意事项

1.设置合理的爬取间隔，不会给对方运维人员造成压力，也可以防止程序被迫中止。

import time
import random
time.sleep(random.random()*3)

2.设置合理的user-agent，模拟成真实的浏览器去提取内容。

首先打开你的浏览器输入：about:version。
用户代理:
收集一些比较常用的浏览器的user-agent放到列表里面。
然后import random，使用随机获取一个user-agent
定义请求头字典headers={’User-Agen‘：}
发送request.get时，带上自定义了User-Agen的headers

3.需要登录

发送request.get时，带上自定义了Cookie的headers

headers={’User-Agen‘：

'Cookie': }

4.使用代理IP

通过更换IP来达到不断高效爬取数据的目的。

headers = {

"User-Agent": "",

}

proxies = {

"http": " ",

"https": " ",

}

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

代码：

import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup


def getHtml(url):
    """获取url页面"""
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'}
    req = urllib.request.Request(url,headers=headers)
    req = urllib.request.urlopen(req)
    content = req.read().decode('utf-8')

    return content


def getComment(url):
    """解析HTML页面"""
    html = getHtml(url)
    soupComment = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

    comments = soupComment.findAll('span', 'short')
    onePageComments = []
    for comment in comments:
        # print(comment.getText()+'\n')
        onePageComments.append(comment.getText()+'\n')

    return onePageComments


if __name__ == '__main__':
    f = open('最好的我们page10.txt', 'w', encoding='utf-8')
    for page in range(10):  # 豆瓣爬取多页评论需要验证。
        url = 'https://movie.douban.com/subject/26266919/comments?start=' + str(20*page) + '&limit=20&sort=new_score&status=P'
        print('第%s页的评论:' % (page+1))
        print(url + '\n')

        for i in getComment(url):
            f.write(i)
            print(i)
        print('\n')

import imageio as imageio
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import scipy.misc
import imageio
import jieba

text = open("最好的我们page10.txt","rb").read()
#结巴分词
wordlist = jieba.cut(text,cut_all=True)
wl = " ".join(wordlist)
#print(wl)#输出分词之后的txt


#把分词后的txt写入文本文件
#fenciTxt  = open("fenciHou.txt","w+")
#fenciTxt.writelines(wl)
#fenciTxt.close()


#设置词云
wc = WordCloud(background_color = "white", #设置背景颜色
               mask = imageio.imread('we.jpg'),  #设置背景图片
               max_words = 2000, #设置最大显示的字数
               stopwords = ["的", "这种", "这样", "还是", "就是", "这个","那么","不是"], #设置停用词
               font_path = "C:\Windows\Fonts\simkai.ttf",  # 设置为楷体 常规
        #设置中文字体，使得词云可以显示（词云默认字体是“DroidSansMono.ttf字体库”，不支持中文）
               max_font_size = 60,  #设置字体最大值
               random_state = 30, #设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
    )
myword = wc.generate(wl)#生成词云
wc.to_file('result.jpg')

爬取《最好的我你》电影文件保存如下图

爬出来的评论，如下图所示：

评论生成词云如下图所示：

posted @ 2019-05-09 13:53 田仕钊阅读(273) 评论(0) 编辑收藏举报

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田仕钊

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