Web Scraper 翻页——控制链接批量抓取数据(Web Scraper 高级用法)| 简易数据分析 05
这是简易数据分析系列的第 5 篇文章。
上篇文章我们爬取了豆瓣电影 TOP250 前 25 个电影的数据,今天我们就要在原来的 Web Scraper 配置上做一些小改动,让爬虫把 250 条电影数据全部爬取下来。
前面我们同时说了,爬虫的本质就是找规律,当初这些程序员设计网页时,肯定会依循一些规则,当我们找到规律时,就可以预测他们的行为,达到我们的目的。
今天我们就找找豆瓣网站的规律,想办法抓取全部数据。今天的规律就从常常被人忽略的网址链接开始。
1.链接分析
我们先看看第一页的豆瓣网址链接:
https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=
https://movie.douban.com
这个很明显就是个豆瓣的电影网址,没啥好说的top250
这个一看就是网页的内容,豆瓣排名前 250 的电影,也没啥好说的?
后面有个start=0&filter=
,根据英语提示来看,好像是说筛选(filter),从 0 开始(start)
再看看第二页的网址链接,前面都一样,只有后面的参数变了,变成了 start=25
,从 25 开始;
我们再看看第三页的链接,参数变成了 start=50
,从 50 开始;
分析 3 个链接我们很容易得出规律:
start=0,表示从排名第 1 的电影算起,展示 1-25 的电影
start=25,表示从排名第 26 的电影算起,展示 26-50 的电影
start=50,表示从排名第 51 的电影算起,展示 51-75 的电影
…...
start=225,表示从排名第 226 的电影算起,展示 226-250 的电影
规律找到了就好办了,只要技术提供支持就行。随着深入学习,你会发现 Web Scraper 的操作并不是难点,最需要思考的其实还是这个找规律。
2.Web Scraper 控制链接参数翻页
Web Scraper 针对这种通过超链接数字分页获取分页数据的网页,提供了非常便捷的操作,那就是范围指定器。
比如说你想抓取的网页链接是这样的:
http://example.com/page/1
http://example.com/page/2
http://example.com/page/3
你就可以写成 http://example.com/page/[1-3],把链接改成这样,Web Scraper 就会自动抓取这三个网页的内容。
当然,你也可以写成 http://example.com/page/[1-100],这样就可以抓取前 100 个网页。
那么像我们之前分析的豆瓣网页呢?它不是从 1 到 100 递增的,而是 0 -> 25 -> 50 -> 75 这样每隔 25 跳的,这种怎么办?
http://example.com/page/0
http://example.com/page/25
http://example.com/page/50
其实也很简单,这种情况可以用 [0-100:25]
表示,每隔 25 是一个网页,100/25=4,爬取前 4 个网页,放在豆瓣电影的情景下,我们只要把链接改成下面的样子就行了;
https://movie.douban.com/top250?start=[0-225:25]&filter=
这样 Web Scraper 就会抓取 TOP250 的所有网页了。
3.抓取数据
解决了链接的问题,接下来就是如何在 Web Scraper 里修改链接了,很简单,就点击两下鼠标:
1.点击 Stiemaps
,在新的面板里点击 ID 为 top250
的这列数据:
2.进入新的面板后,找到 Stiemap top250
这个 Tab,点击,再点击下拉菜单里的 Edit metadata
:
3.修改原来的网址,图中的红框是不同之处:
修改好了超链接,我们重新抓取网页就好了。操作和上文一样,我这里就简单复述一下:
- 点击
Sitemap top250
下拉菜单里的Scrape
按钮 - 新的操作面板的两个输入框都输入 2000
- 点击
Start scraping
蓝色按钮开始抓取数据 - 抓取结束后点击面板上的
refresh
蓝色按钮,检测我们抓取的数据
如果你操作到这里并抓取成功的话,你会发现数据是全部抓取下来了,但是顺序都是乱的。
我们这里先不管顺序问题,因为这个属于数据清洗的内容了,我们现在的专题是数据抓取。先把相关的知识点讲完,再攻克下一个知识点,才是更合理的学习方式。
这期讲了通过修改超链接的方式抓取了 250 个电影的名字。下一期我们说一些简单轻松的内容换换脑子,讲讲 Web Scraper 如何导入别人写好的爬虫文件,导出自己写好的爬虫软件。
4.参考阅读:
简易数据分析 04 | Web Scraper 初尝--抓取豆瓣高分电影
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