爬取练习

1：豆瓣评论分析:
# 1). 获取豆瓣最新上映的所有电影的前2页评论信息；
# 2). 清洗数据；
# 3). 分析每个电影评论信息分析绘制成词云，保存为png图片，文件名为: 电影名.png;

import threading
import requests
from bs4 import  BeautifulSoup
# #      1). 爬取某一页的评论信息；

def getOnePageComment(id, pageNum):
    # 1). 根据页数确定start变量的值
    # 第一页: https://movie.douban.com/subject/26425063/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P
    # 第二页: https://movie.douban.com/subject/26425063/comments?start=20&limit=20&sort=new_score&status=P
    # 第三页: https://movie.douban.com/subject/26425063/comments?start=40&limit=20&sort=new_score&status=P
    start = (pageNum-1)*20
    url = "https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%s&limit=20&sort=new_score&status=P" %(id, start)
    # 2). 爬取评论信息的网页内容
    content = requests.get(url).text
    # 3). 通过bs4分析网页
    soup = BeautifulSoup(content,'lxml')
    # 分析网页得知， 所有的评论信息都是在span标签， 并且class为short;
    commentsList = soup.find_all('span', class_='short')
    pageComments = ""
    # 依次遍历每一个span标签， 获取标签里面的评论信息, 并将所有的评论信息存储到pageComments变量中;
    for commentTag in commentsList:
        pageComments += commentTag.text
    # return pageComments
    print("%s page" %(pageNum))
    #定义comments为全局变量
    global  comments
    comments += pageComments

#      2).爬取最新电影的前2页评论信息；
url = 'https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/xian/'
response = requests.get(url)
content = response.text

soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')
now_playing_movie = soup.find_all('li', class_="list-item")

movie = []

for item in now_playing_movie:
    movie2 = {}
    movie2['id'] = item['id']
    movie.append(movie2['id'])
comments = ''
threads = []
# 爬取前2页的评论信息;获取前几页就循环几次；
for id in movie:
    print(id)
    for pageNum in range(2): # 0 , 1 2
        pageNum = pageNum + 1
        # getOnePageComment(id, pageNum)
        # 通过启动多线程获取每页评论信息
        t = threading.Thread(target=getOnePageComment, args=(id, pageNum))
        threads.append(t)
        t.start()
    #     等待所有的子线程执行结束， 再执行主线程内容;
    _ = [thread.join() for thread in threads]
    print("执行结束")
    print(comments)

在这里插入图片描述

#2:爬取慕客网所有关于python的课程名及描述信息，并通过词云进行分析展示;
- 网址: https://www.imooc.com/search/course?words=python

#3:python爬取今日百度热点前10的新闻

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