Python爬蟲(chóng)分析匯總

更新時(shí)間：2021年09月06日 16:54:12 作者：盼小輝丶

這篇文章主要詳細(xì)的介紹了Python爬蟲(chóng)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下面文章內(nèi)容，希望能幫助到你

Python爬蟲(chóng)分析

前言：

計(jì)算機(jī)行業(yè)的發(fā)展太快了，有時(shí)候幾天不學(xué)習(xí)，就被時(shí)代所拋棄了，因此對(duì)于我們程序員而言，最重要的就是要時(shí)刻緊跟業(yè)界動(dòng)態(tài)變化，學(xué)習(xí)新的技術(shù)，但是很多時(shí)候我們又不知道學(xué)什么好，萬(wàn)一學(xué)的新技術(shù)并不會(huì)被廣泛使用，太小眾了對(duì)學(xué)習(xí)工作也幫助不大，這時(shí)候我們就想要知道大佬們都在學(xué)什么了，跟著大佬學(xué)習(xí)走彎路的概率就小很多了?，F(xiàn)在就讓我們看看C站大佬們平時(shí)都收藏了什么，大佬學(xué)什么跟著大佬的腳步就好了！

一、程序說(shuō)明

通過(guò)爬取 “CSDN” 獲取全站排名靠前的博主的公開(kāi)收藏夾，寫(xiě)入 csv 文件中，根據(jù)所獲取數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域大佬們的學(xué)習(xí)趨勢(shì)，并通過(guò)可視化的方式進(jìn)行展示。

二、數(shù)據(jù)爬取

使用 requests 庫(kù)請(qǐng)求網(wǎng)頁(yè)信息，使用 BeautifulSoup4 和 json 庫(kù)解析網(wǎng)頁(yè)。

1、獲取 CSDN 作者總榜數(shù)據(jù)

首先，我們需要獲取 CSDN 中在榜的大佬，獲取他/她們的相關(guān)信息。由于數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)加載的 (因此使用開(kāi)發(fā)者工具，在網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng)卡中可以找到請(qǐng)求的 JSON 數(shù)據(jù)：

觀察請(qǐng)求鏈接：

https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/all-rank?page=0&pageSize=20
https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/all-rank?page=1&pageSize=20
...

可以發(fā)現(xiàn)每次請(qǐng)求 JSON 數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)獲取20個(gè)數(shù)據(jù)，為了獲取排名前100的大佬數(shù)據(jù)，使用如下方式構(gòu)造請(qǐng)求：

url_rank_pattern = "https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/all-rank?page={}&pageSize=20"

for i in range(5):
    url = url_rank_pattern.format(i)
    #聲明網(wǎng)頁(yè)編碼方式
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

請(qǐng)求得到 Json 數(shù)據(jù)后，使用 json 模塊解析數(shù)據(jù)(當(dāng)然也可以使用 re 模塊，根據(jù)自己的喜好選擇就好了)，獲取用戶信息，從需求上講，這里僅需要用戶 userName，因此僅解析 userName 信息，也可以根據(jù)需求獲取其他信息：

userNames = []
information = json.loads(str(soup))
for j in information['data']['allRankListItem']:
    # 獲取id信息
    userNames.append(j['userName'])

2、獲取收藏夾列表

獲取到大佬的 userName 信息后，通過(guò)主頁(yè)來(lái)觀察收藏夾列表的請(qǐng)求方式，本文以自己的主頁(yè)為例(給自己推廣一波)，分析方法與上一步類似，在主頁(yè)中切換到“收藏”選項(xiàng)卡，同樣利用開(kāi)發(fā)者工具的網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng)卡：

觀察請(qǐng)求收藏夾列表的地址：

https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-favorites-created-list?page=1&size=20&noMore=false&blogUsername=LOVEmy134611

可以看到這里我們上一步獲取的 userName 就用上了，可以通過(guò)替換 blogUsername 的值來(lái)獲取列表中大佬的收藏夾列表，同樣當(dāng)收藏夾數(shù)量大于20時(shí)，可以通過(guò)修改 page 值來(lái)獲取所有收藏夾列表：

collections = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-favorites-created-list?page=1&size=20&noMore=false&blogUsername={}"
for userName in userNames:
    url = collections.format(userName)
    #聲明網(wǎng)頁(yè)編碼方式
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

請(qǐng)求得到 Json 數(shù)據(jù)后，使用 json 模塊解析數(shù)據(jù)，獲取收藏夾信息，從需求上講，這里僅需要收藏夾 id，因此僅解析 id 信息，也可以根據(jù)需求獲取其他信息(例如可以獲取關(guān)注人數(shù)等信息，找到最受歡迎的收藏夾)：

file_id_list = []
information = json.loads(str(soup))
# 獲取收藏夾總數(shù)
collection_number = information['data']['total']
# 獲取收藏夾id
for j in information['data']['list']:
    file_id_list.append(j['id'])

這里大家可能會(huì)問(wèn)，現(xiàn)在 CSDN 不是有新舊兩種主頁(yè)么，請(qǐng)求方式能一樣么？答案是：不一樣，在瀏覽器端進(jìn)行訪問(wèn)時(shí)，舊版本使用了不同的請(qǐng)求接口，但是我們同樣可以使用新版本的請(qǐng)求方式來(lái)進(jìn)行獲取，因此就不必區(qū)分新、舊版本的請(qǐng)求接口了，獲取收藏?cái)?shù)據(jù)時(shí)情況也是一樣的。

3、獲取收藏?cái)?shù)據(jù)

最后，單擊收藏夾展開(kāi)按鈕，就可以看到收藏夾中的內(nèi)容了，然后同樣利用開(kāi)發(fā)者工具的網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng)卡進(jìn)行分析：

觀察請(qǐng)求收藏夾的地址：

https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-favorites-item-list?blogUsername=LOVEmy134611&folderId=9406232&page=1&pageSize=200

可以看到剛剛獲取的用戶 userName 和收藏夾 id 就可以構(gòu)造請(qǐng)求獲取收藏夾中的收藏信息了：

file_url = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-favorites-item-list?blogUsername={}&folderId={}&page=1&pageSize=200"
for file_id in file_id_list:
    url = file_url.format(userName,file_id)
    #聲明網(wǎng)頁(yè)編碼方式
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

最后用 re 模塊解析：

    user = user_dict[userName]
    user = preprocess(user)
    # 標(biāo)題
    title_list  = analysis(r'"title":"(.*?)",', str(soup))
    # 鏈接
    url_list = analysis(r'"url":"(.*?)"', str(soup))
    # 作者
    nickname_list = analysis(r'"nickname":"(.*?)",', str(soup))
    # 收藏日期
    date_list = analysis(r'"dateTime":"(.*?)",', str(soup))
    for i in range(len(title_list)):
        title = preprocess(title_list[i])
        url = preprocess(url_list[i])
        nickname = preprocess(nickname_list[i])
        date = preprocess(date_list[i])

4、爬蟲(chóng)程序完整代碼

import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import json
import re
import csv

if not os.path.exists("col_infor.csv"):
    #創(chuàng)建存儲(chǔ)csv文件存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
    file = open('col_infor.csv', "w", encoding="utf-8-sig",newline='')
    csv_head = csv.writer(file)
    #表頭
    header = ['userName','title','url','anthor','date']
    csv_head.writerow(header)
    file.close()

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
}

def preprocess(string):
    return string.replace(',',' ')

url_rank_pattern = "https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/all-rank?page={}&pageSize=20"

userNames = []
user_dict = {}
for i in range(5):
    url = url_rank_pattern.format(i)
    #聲明網(wǎng)頁(yè)編碼方式
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    information = json.loads(str(soup))
    for j in information['data']['allRankListItem']:
        # 獲取id信息
        userNames.append(j['userName'])
        user_dict[j['userName']] = j['nickName']

def get_col_list(page,userName):
    collections = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-favorites-created-list?page={}&size=20&noMore=false&blogUsername={}"
    url = collections.format(page,userName)
    #聲明網(wǎng)頁(yè)編碼方式
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    information = json.loads(str(soup))
    return information

def analysis(item,results):
    pattern = re.compile(item, re.I|re.M)
    result_list = pattern.findall(results)
    return result_list

def get_col(userName, file_id, col_page):
    file_url = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-favorites-item-list?blogUsername={}&folderId={}&page={}&pageSize=200"
    url = file_url.format(userName,file_id, col_page)
    #聲明網(wǎng)頁(yè)編碼方式
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    user = user_dict[userName]
    user = preprocess(user)
    # 標(biāo)題
    title_list  = analysis(r'"title":"(.*?)",', str(soup))
    # 鏈接
    url_list = analysis(r'"url":"(.*?)"', str(soup))
    # 作者
    nickname_list = analysis(r'"nickname":"(.*?)",', str(soup))
    # 收藏日期
    date_list = analysis(r'"dateTime":"(.*?)",', str(soup))
    for i in range(len(title_list)):
        title = preprocess(title_list[i])
        url = preprocess(url_list[i])
        nickname = preprocess(nickname_list[i])
        date = preprocess(date_list[i])
        if title and url and nickname and date:
            with open('col_infor.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:
                f.write(user + ',' + title + ',' + url + ',' + nickname + ',' + date  + '\n')

    return information

for userName in userNames:
    page = 1
    file_id_list = []
    information = get_col_list(page, userName)
    # 獲取收藏夾總數(shù)
    collection_number = information['data']['total']
    # 獲取收藏夾id
    for j in information['data']['list']:
        file_id_list.append(j['id'])
    while collection_number > 20:
        page = page + 1
        collection_number = collection_number - 20
        information = get_col_list(page, userName)
        # 獲取收藏夾id
        for j in information['data']['list']:
            file_id_list.append(j['id'])
    collection_number = 0

    # 獲取收藏信息
    for file_id in file_id_list:
        col_page = 1
        information = get_col(userName, file_id, col_page)
        number_col = information['data']['total']
        while number_col > 200:
            col_page = col_page + 1
            number_col = number_col - 200
            get_col(userName, file_id, col_page)
    number_col = 0

5、爬取數(shù)據(jù)結(jié)果

展示部分爬取結(jié)果：

三、數(shù)據(jù)分析及可視化

最后使用 wordcloud 庫(kù)，繪制詞云展示大佬收藏。

from os import path
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
import math
import re

df = pd.read_csv('col_infor.csv', encoding='utf-8-sig',usecols=['userName','title','url','anthor','date'])

place_array = df['title'].values
place_list = '，'.join(place_array)
with open('text.txt','a+') as f:
    f.writelines(place_list)

###當(dāng)前文件路徑
d = path.dirname(__file__)

# Read the whole text.
file = open(path.join(d, 'text.txt')).read()
##進(jìn)行分詞
#停用詞
stopwords = ["的","與","和","建議","收藏","使用","了","實(shí)現(xiàn)","我","中","你","在","之"]
text_split = jieba.cut(file)  # 未去掉停用詞的分詞結(jié)果   list類型

#去掉停用詞的分詞結(jié)果  list類型
text_split_no = []
for word in text_split:
    if word not in stopwords:
        text_split_no.append(word)
#print(text_split_no)

text =' '.join(text_split_no)
#背景圖片
picture_mask = np.array(Image.open(path.join(d, "path.jpg")))
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add("said")
wc = WordCloud(  
    #設(shè)置字體，指定字體路徑
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc', 
    # font_path=r'/usr/share/fonts/wps-office/simsun.ttc', 
    background_color="white",   
    max_words=2000,   
    mask=picture_mask,  
    stopwords=stopwords)  
# 生成詞云
wc.generate(text)

# 存儲(chǔ)圖片
wc.to_file(path.join(d, "result.jpg"))

到此這篇關(guān)于Python爬蟲(chóng)分析匯總的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python爬蟲(chóng)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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