一、爬取目标
大家好,我是 @马哥python说 ,一名10年程序猿。
今天分享一期爬虫的案例,用python爬哔哩哔哩的搜索结果,也就是这个页面:
爬取字段,包含:
页码, 视频标题, 视频作者, 视频编号, 创建时间, 视频时长, 弹幕数, 点赞数, 播放数, 收藏数, 分区类型, 标签, 视频描述
部分爬取结果:
这里,我一共爬了30页,每页30条,共30*30=900条数据(当然,最大爬取页数可自定义放大)
下面,开始分析网页。
打开开发者模式,在页面搜索关键词,并进行翻页一次,如下:
看到了result节点中的列表数据,就是我们要找到的视频数据,依次查看每个具体数据:
json数据
分析到这里,就可以开发爬虫了。
二、讲解代码
首先,导入用到的库:
import requests # 发送请求
import time # 获取时间
import os
import pandas as pd # 保存csv数据
import re # 数据清洗
下面,开始发送请求。
请求地址在哪获取呢?
请求参数在Payload里面:
请求参数代码:
# 请求参数
params = {
'__refresh__': 'true',
'_extra': '',
'context': '',
'page': page,
'page_size': 30,
'from_source': '',
'from_spmid': '333.337',
'platform': 'pc',
'highlight': '1',
'single_column': '0',
'keyword': v_keyword,
'qv_id': 'dHavr2spEK3TphPa54klZ6svdhBYOlyP',
'category_id': '',
'search_type': 'video',
'dynamic_offset': 24,
'preload': 'true',
'com2co': 'true',
}
请求头,在Request Headers里面:
注意!cookie很重要,如果不传入cookie这个参数,会返回412错误码!
请求头代码:
# 请求头
headers = {'accept': 'application/json, text/plain, */*',
'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
# cookie必需,否则返回412
'cookie': "换成自己的cookie",
'origin': 'https://search.bilibili.com',
'referer': 'https://search.bilibili.com/all?keyword={}&from_source=webtop_search&spm_id_from=333.1007&search_source=5&page=2&o=24'.format(
v_keyword),
'sec-ch-ua': '"Google Chrome";v="107", "Chromium";v="107", "Not=A?Brand";v="24"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-ch-ua-platform ': '"macOS"',
'sec-fetch-dest': 'empty',
'sec-fetch-mode': 'cors',
'sec-fetch-site': 'same-site',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36'
}
发送请求:
# 向页面发送请求
r = requests.get(url, headers=headers, params=params)
print(r.status_code) # 查看响应码
解析出result列表数据:
data_list = j_data['data']['result']
print('数据长度:', len(data_list))
定义空列表,并for循环追加数据,以视频标题title为例:
for data in data_list:
title = re.compile(r'<[^>]+>', re.S).sub('', data['title']) # 正则表达式清洗文本
print('视频标题: ' + title)
title_list.append(title)
其他字段同理,不再赘述。
最后通过pandas的to_csv,保存最终数据。
# 数据保存到csv文件
df.to_csv(v_out_file, encoding='utf_8_sig', mode='a+', index=False, header=header)
to_csv的时候需加上选项(encoding='utf_8_sig'),否则存入数据会产生乱码,尤其是windows用户!
三、同步讲解视频
https://www.zhihu.com/zvideo/1573636442722697216
原创作者: 马哥python说
持续分享python干货中!