[Python]从豆瓣电影批量获取看过这部电影的用户列表
前言
由于之后要做一个实验,需要用到大量豆瓣用户的电影数据,因此想到了从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。
链接分析
这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员
的网页链接:http://movie.douban.com/subject/10463953/collections
。
一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户。当点击下一页时,当前连接变为:http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=20
。
由此可知,当请求下一页内容时,实际上就是将"start"后的索引增加20。
因此,我们可以设定base_url='http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start='
,i=range(0,200,20)
,在循环中url=base_url+str(i)
。
之所以要把i的最大值设为180,是因为后来经过测试,豆瓣只给出看过一部电影的最近200个用户。
读取网页
在访问时我设置了一个HTTP代理,并且为了防止访问频率过快而被豆瓣封ip,每读取一个网页后都会调用time.sleep(5)
等待5秒。 在程序运行的时候干别的事情好了。
网页解析
本次使用BeautifulSoup库解析html。
每一个用户信息在html中是这样的:
<table width="100%" class="">
<tr>
<td width="80" valign="top">
<a href="http://movie.douban.com/people/46770381/">
<img class="" src="http://img4.douban.com/icon/u46770381-16.jpg" alt="七月" />
</a>
</td>
<td valign="top">
<div class="pl2">
<a href="http://movie.douban.com/people/46770381/" class="">七月
<span style="font-size:12px;">(银川)</span>
</a>
</div>
<p class="pl">2015-08-23
<span class="allstar40" title="推荐"></span>
</p>
</td>
</tr>
</table>
首先用读取到的html初始化soup=BeautifulSoup(html)
。本次需要的信息仅仅是用户id和用户的电影主页,因此真正有用的信息在这段代码中:
<td width="80" valign="top">
<a href="http://movie.douban.com/people/46770381/">
<img class="" src="http://img4.douban.com/icon/u46770381-16.jpg" alt="七月" />
</a>
</td>
因此在Python代码中通过td_tags=soup.findAll('td',width='80',valign='top')
找到所有<td width="80" valign="top">
的块。
td=td_tags[0]
,a=td.a
就可以得到
<a href="http://movie.douban.com/people/46770381/">
<img class="" src="http://img4.douban.com/icon/u46770381-16.jpg" alt="七月" />
</a>
通过link=a.get('href')
可以得到href属性,也就用户的电影主页链接。然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。
完整代码
#coding=utf-8
##从豆瓣网页中得到用户id ##网页地址类型:http://movie.douban.com/subject/26289144/collections?start=0
## http://movie.douban.com/subject/26289144/collections?start=20 from BeautifulSoup import BeautifulSoup
import codecs
import time
import urllib2 baseUrl='http://movie.douban.com/subject/25895276/collections?start=' proxyInfo='127.0.0.1:8087'
proxySupport=urllib2.ProxyHandler({'http':proxyInfo})
opener=urllib2.build_opener(proxySupport)
urllib2.install_opener(opener) #将用户信息(id,主页链接)保存至文件
def saveUserInfo(idList,linkList):
if len(idList)!=len(linkList):
print 'Error: len(idList)!=len(linkList) !'
return
writeFile=codecs.open('UserIdList3.txt','a','utf-8')
size=len(idList)
for i in range(size):
writeFile.write(idList[i]+'\t'+linkList[i]+'\n')
writeFile.close() #从给定html文本中解析用户id和连接
def parseHtmlUserId(html):
idList=[] #返回的id列表
linkList=[] #返回的link列表 soup=BeautifulSoup(html)
##<td width="80" valign="top">
##<a href="http://movie.douban.com/people/liaaaar/">
##<img class="" src="/u3893139-33.jpg" alt="Liar." />
##</a>
##</td>
td_tags=soup.findAll('td',width='',valign='top')
i=0
for td in td_tags:
#前20名用户是看过这部电影的,
#而后面的只是想看这部电影的用户,因此舍弃
if i==20:
break
a=td.a
link=a.get('href')
i_start=link.find('people/')
id=link[i_start+7:-1]
idList.append(id)
linkList.append(link)
i+=1
return (idList,linkList) #返回指定编号的网页内容
def getHtml(num):
url=baseUrl+str(num)
page=urllib2.urlopen(url)
html=page.read()
return html def launch():
#指定起始编号:20的倍数
ques=raw_input('Start from number?(Multiples of 20) ')
startNum=int(ques)
if startNum%20 != 0:
print 'Input number error!'
return
for i in range(startNum,200,20):
print 'Loading page %d/200 ...' %(i+1)
html=getHtml(i)
(curIdList,curLinkList)=parseHtmlUserId(html)
saveUserInfo(curIdList,curLinkList)
print 'Sleeping.'
time.sleep(5)
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