手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单

摘要:
教你如何编写网络爬虫:网易云音乐歌单迁移了之前在微信公众号上发布的爬虫系列文章,进行预热,并作为备份。教你如何编写网络爬虫作者:拓海摘要:从头开始,初学者的快速指南!对于一个迷你爬虫,我们首先设定了一个小目标:用超过500万网易云音乐播放器爬虫播放列表。

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单

把之前发表在微信公众号的爬虫系列文章迁移过来,热热身,就当备份了。

本来还有一些内容想写的,比如headless chrome、okhttp、netty和文本相似度算法等等,不过最近精力不在爬虫上面,以后等因缘成熟再把这个系列写完。

手把手教你写网络爬虫(1)

作者:拓海

摘要:从零开始写爬虫,初学者的速成指南!

封面:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第1张

大家好,《手把手教你写网络爬虫》连载开始了!在笔者的职业生涯中,几乎没有发现像网络爬虫这样的编程实践,可以同时吸引程序员和门外汉的注意。本文由浅入深的把爬虫技术和盘托出,为初学者提供一种轻松的入门方式。请跟随我们一起踏上爬虫学习的打怪升级之路吧!

介绍

什么是爬虫?

先看看百度百科的定义:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第2张

简单的说网络爬虫(Web crawler)也叫做网络铲(Web scraper)、网络蜘蛛(Web spider),其行为一般是先“爬”到对应的网页上,再把需要的信息“铲”下来。

为什么学习爬虫?

看到这里,有人就要问了:google、百度等搜索引擎已经帮我们抓取了互联网上的大部分信息了,为什么还要自己写爬虫呢?这是因为,需求是多样的。比如在企业中,爬取下来的数据可以作为数据挖掘的数据源。甚至有人为了炒股,专门抓取股票信息。笔者就见过有人为了分析房价,自学编程,爬了绿中介的数据。

在大数据深入人心的时代,网络爬虫作为网络、存储与机器学习等领域的交汇点,已经成为满足个性化网络数据需求的最佳实践。还犹豫什么?让我们开始学习吧!

语言&环境

语言:人生苦短,我用Python。让Python带我们飞!

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第3张

urllib.request这是Python自带的库,不需要单独安装,它的作用是为我们打开url获取html的内容。Python官方文档的介绍:The urllib.request module defines functions and classes which help in opening URLs (mostly HTTP) in a complex world — basic and digest authentication, redirections, cookies and more.

BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式。Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。安装比较简单:

$pip install beautifulsoup4

验证的方法,进入Python直接import一下,如果没有异常,那就说明安装成功了!

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第4张

“美味的汤,绿色的浓汤,

在热气腾腾的盖碗里装!

谁不愿意尝一尝,这样的好汤?

晚餐用的汤,美味的汤!”

BeautifulSoup库的名字取自《爱丽丝梦游仙境》里的同名诗歌。

爬取数据

接下来,我们就用urllib.request获取html内容,再用BeautifulSoup提取其中的数据,完成一次简单的爬取。

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第5张

把这段代码保存为get_html.py,然后运行,看看输出了什么:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第6张

果然,输出了http://jr.jd.com 这个网页的全部HTML代码。

输出的代码简直无法直视,如何方便的找到我们想抓取数据呢?用Chrome打开url,然后按F12,再按Ctrl + Shift + C。如果我们要抓导航栏,就用鼠标点击任意一个导航栏的项目,浏览器就在html中找到了它的位置。效果如下:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第7张

定位到的html代码:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第8张

有了这些信息,就可以用BeautifulSoup提取数据了。升级一下代码:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第9张

把这段代码保存为get_data.py,然后运行,看看输出了什么:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第10张

没错,得到了我们想要的数据!

BeautifulSoup提供一些简单的、Python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。怎么样,是不是觉得只要复制粘贴就可以写爬虫了?简单的爬虫确实是可以的!

一个迷你爬虫

我们先定一个小目标:爬取网易云音乐播放数大于500万的歌单。

打开歌单的url:http://music.163.com/#/discover/playlist,然后用BeautifulSoup提取播放数<span class="nb">3715</span>。结果表明,我们什么也没提取到。难道我们打开了一个假的网页?

动态网页:所谓的动态网页,是指跟静态网页相对的一种网页编程技术。静态网页,随着html代码的生成,页面的内容和显示效果就基本上不会发生变化了——除非你修改页面代码。而动态网页则不然,页面代码虽然没有变,但是显示的内容却是可以随着时间、环境或者数据库操作的结果而发生改变的。

值得强调的是,不要将动态网页和页面内容是否有动感混为一谈。这里说的动态网页,与网页上的各种动画、滚动字幕等视觉上的动态效果没有直接关系,动态网页也可以是纯文字内容的,也可以是包含各种动画的内容,这些只是网页具体内容的表现形式,无论网页是否具有动态效果,只要是采用了动态网站技术生成的网页都可以称为动态网页。

现在我们明白了,这是一个动态网页,我们得到它的时候,歌单还没请求到呢,当然什么都提取不出来!

我们之前的技术不能执行那些让页面产生各种神奇效果的JavaScript 代码。如果网站的HTML页面没有运行JavaScript,就可能和你在浏览器里看到的样子完全不同,因为浏览器可以正确地执行JavaScript。用Python 解决这个问题只有两种途径:直接从JavaScript 代码里采集内容,或者用Python 的第三方库运行JavaScript,直接采集你在浏览器里看到的页面。我们当然选择后者。今天第一课,不深究原理,先简单粗暴的实现我们的小目标。

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第11张

Selenium:是一个强大的网络数据采集工具,其最初是为网站自动化测试而开发的。近几年,它还被广泛用于获取精确的网站快照,因为它们可以直接运行在浏览器上。Selenium 库是一个在WebDriver 上调用的API。WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器,但是它也可以像BeautifulSoup对象一样用来查找页面元素,与页面上的元素进行交互(发送文本、点击等),以及执行其他动作来运行网络爬虫。安装方式与其他Python第三方库一样。

$pip install Selenium

验证一下:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第12张

Selenium 自己不带浏览器,它需要与第三方浏览器结合在一起使用。例如,如果你在Firefox 上运行Selenium,可以直接看到一个Firefox 窗口被打开,进入网站,然后执行你在代码中设置的动作。虽然这样可以看得更清楚,但不适用于我们的爬虫程序,爬一页就打开一页效率太低,所以我们用一个叫PhantomJS的工具代替真实的浏览器。

PhantomJS:是一个“无头”(headless)浏览器。它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript,但是它不会向用户展示网页的图形界面。把Selenium和PhantomJS 结合在一起,就可以运行一个非常强大的网络爬虫了,可以处理cookie、JavaScript、header,以及任何你需要做的事情。

PhantomJS并不是Python的第三方库,不能用pip安装。它是一个完善的浏览器,所以你需要去它的官方网站下载,然后把可执行文件拷贝到Python安装目录的Scripts文件夹,像这样:

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第13张

开始干活!

打开歌单的第一页:

http://music.163.com/#/discover/playlist/?order=hot&cat=%E5%85%A8%E9%83%A8&limit=35&offset=0

用Chrome的“开发者工具”F12先分析一下,很容易就看穿了一切。

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第14张

播放数nb (number broadcast):29915

封面 msk (mask):有标题和url

同理,可以找到“下一页”的url,最后一页的url是“javascript:void(0)”。

最后,用18行代码即可完成我们的工作。

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第15张

把这段代码保存为get_data.py,然后运行。运行结束后,在程序的目录里生成了一个playlist.csv文件。

手把手教你写网络爬虫(1):网易云音乐歌单第16张

看到成果后是不是很有成就感?如果你感兴趣,还可以按照这个思路,找找评论数最多的单曲,再也不用担心没歌听了!

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