返回

初探Python爬虫:巧用requests + re模块邂逅《外太空的莫扎特》

见解分享

Python 爬虫初探:解析豆瓣影评奥秘

简介

数据的世界浩瀚无垠,想要从中发掘宝藏,网络爬虫无疑是不可或缺的先锋。对于 Python 初学者而言,踏上爬虫之旅再合适不过,而 requests 和 re 模块更是如虎添翼的利器。

利器在握:requests + re

requests 模块堪称爬虫界的下载利器,它能轻而易举地获取目标网站的 HTML 内容。而 re 模块则扮演着解析大师的角色,以正则表达式的强大,从 HTML 中抽丝剥茧,提取出我们想要的宝贵信息。

目标直指:豆瓣电影《外太空的莫扎特》

为了实战演练,我们将目标锁定在豆瓣电影《外太空的莫扎特》页面。借助 requests 模块,我们成功获取了该页面的 HTML 源码。有了源码在手,我们便可借助 re 模块的正则表达式,精确定位影评区块。

正则表达式:影评定位利器

正则表达式是一门精妙的语言,它以简洁的语法文本模式,可谓信息抽取的利器。针对豆瓣影评的定位,我们可以编写如下正则表达式:

re.compile('<div class="review-item">[\s\S]*?</div>')

有了这个表达式,我们便可从 HTML 源码中逐个匹配影评区块,为后续的影评内容解析做好铺垫。

联手出击:影评数据唾手可得

requests 获取 HTML,re 解析内容,二者配合默契,影评数据自然唾手可得。通过遍历匹配到的影评区块,我们可以抽取出影评内容、评分、时间等关键信息。

import re

import requests

url = 'https://movie.douban.com/subject/35379416/'
response = requests.get(url)
html = response.text

# 匹配影评区块
reviews = re.findall('<div class="review-item">[\s\S]*?</div>', html)

# 解析影评数据
for review in reviews:
    # 影评内容
    content = re.findall('<p class="">([\s\S]*?)</p>', review)[0]
    # 评分
    score = re.findall('<span class="allstar(\d+)/10"></span>', review)[0]
    # 时间
    time = re.findall('<span class="comment-time " title="(\d{4}-\d{2}-\d{2})">[\s\S]*?</span>', review)[0]

    print(f'内容:{content}\n评分:{score}\n时间:{time}\n\n')

扩展思考:影评情感分析

有了影评数据在手,我们可以进一步探索影评的情感倾向。借助自然语言处理技术,我们可以分析影评文本,识别其正面或负面的情绪。这将为我们提供对电影口碑的更深入洞察。

结语

Python 爬虫初探之旅就此告一段落。我们借助 requests 和 re 模块,成功抓取了豆瓣电影《外太空的莫扎特》的影评数据。在这个过程中,我们领略了正则表达式在信息抽取中的强大魅力。随着技术的不断发展,爬虫将继续扮演着数据采集的中坚力量,为各行各业带来新的机遇。

希望这篇文章能激发你的好奇心,让你踏上 Python 爬虫的奇妙之旅。数据海洋,浩瀚无垠,让我们扬帆起航,共同探索未知的宝藏!

常见问题解答

1. 为什么要用 requests 和 re 模块?

requests 模块可以轻松获取目标网站的 HTML 内容,而 re 模块可以从 HTML 中解析出我们想要的特定信息。

2. 正则表达式如何定位影评区块?

我们可以编写一个正则表达式来匹配影评区块的 HTML 结构,从而逐个匹配影评内容。

3. 如何解析影评数据?

我们可以使用 re 模块中的findall()方法从匹配的影评区块中提取影评内容、评分和时间等关键信息。

4. 如何进行影评情感分析?

我们可以借助自然语言处理技术,分析影评文本,识别其正面或负面的情绪。

5. Python 爬虫有哪些应用场景?

Python 爬虫广泛应用于数据采集、网站监控、网络安全等领域。