爬虫-电影影评爬取

先上代码

python 复制代码
import requests
import time

headers = {
    "referer": "http://movie.mtime.com/",
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36"
}
for i in range(1, 6):
    params = {
        'tt': "{}".format(int(time.time() * 1000)),
        'movieId': '251525',
        'pageIndex': i,
        'pageSize': '20',
        'orderType': '1'

    }
    url = "http://front-gateway.mtime.com/library/movie/comment.api"
    result = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    comments = result.json()['data']['list']
    for comment in comments:
        user = comment['nickname']
        content = comment["content"]
        print("用户:%s" % user)
        print("评论:%s" % content)
    time.sleep(1)

这里面有几个部分需要做下说明:

哪吒之魔童降世来说,进入此网页,打开开发者模式,点击Network->XHR,因为我们找的是评论,其英文是comment,如下我们找到了。

1.headers,它的来源是哪呢?

点击其头headers,拉到最下面,找到了Referer以及User-Agent,此值直接获取,(上面代码中的user-agent以自己电脑为准)。

2.params中的值。

同样是来源于headers中,有个Request URL,它的值是

http://front-gateway.mtime.com/library/movie/comment.api?tt=1718197021078&movieId=251525&pageIndex=1&pageSize=20&orderType=2

我们知道链接中?后面的参数为查询参数,requests.get() 方法提供了 params 参数,能让我们以字典的形式传递链接的查询参数,那几个字段的意义如下:

movieId :电影在时光网中的ID

pageIndex :评论的第x页

pageSize :每页评论数

orderType :字面意思是排序方式,而我们发现,短影评页的右上方的确是有这个选项的。值为 1 代表的应该就是按最热排序

tt:时间戳

3.result.json()

result我们知道是获取出来的结果,但是.json的意义是什么?我们需要json是什么

json:(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式;构建于两种结构:键值对的集合 和 值的有序列表,分别对应python中 字典和列表。其本质是字符串,只是该字符串符合特定的格式要求。

4.time.sleep(1) 此处是为了让爬虫慢一点,防止被封

相关推荐
Zhansiqi11 小时前
day42部分题目
python
小王不爱笑13211 小时前
IO 模型
开发语言·python
kishu_iOS&AI11 小时前
Conda 简要说明与常用指令
python·安全·conda
小陈工11 小时前
FastAPI性能优化实战:从每秒100请求到1000的踩坑记录
python·性能优化·django·flask·numpy·pandas·fastapi
知我Deja_Vu11 小时前
【避坑指南】ConcurrentHashMap 并发计数优化实战
java·开发语言·python
njidf11 小时前
用Python制作一个文字冒险游戏
jvm·数据库·python
呆呆小孩12 小时前
Anaconda 被误删抢救手册:从绝望到重生
python·conda
liliangcsdn12 小时前
LLM复杂数值的提取计算场景示例
人工智能·python
人工智能AI酱12 小时前
【AI深究】逻辑回归(Logistic Regression)全网最详细全流程详解与案例(附大量Python代码演示)| 数学原理、案例流程、代码演示及结果解读 | 决策边界、正则化、优缺点及工程建议
人工智能·python·算法·机器学习·ai·逻辑回归·正则化
WangLanguager12 小时前
逻辑回归(Logistic Regression)的详细介绍及Python代码示例
python·算法·逻辑回归