目录

一、环境与说明

1.1、环境

1.2、说明

二、完整代码

2.1、完整源代码如下

三、结果

3.1、结果图片

3.2、保存的文件内容结果

---

一、环境与说明

1.1、环境

操作系统：win10 家庭版

编辑器：pycharm edu

版本：python 3.10

使用的库：requests、re、numpy、Image、WordCloud、

思路：使用requests模块发送请求，re模块进行解析页面源代码并提取，numpy模块进行绘制数据可视化，Image进行数据转换、WordCloud进行词云的绘制。

1.2、说明

本次要获取的是内容db电影top250的：黑客帝国2评论（至少100条）

数据可视化是：词云图

数据保存的位置是：当前.py文件同一目录下

要生成词云的图片位置是：当前.py文件同一目录下

小提示：生成的词云图图片可以任意进行改变

使用的url不会是真实的，移植测试注意识别并更改。

二、完整代码

2.1、完整源代码如下

import requests
import re
import jieba
import numpy
import PIL.Image as Image
from wordcloud import WordCloud
from bs4 import BeautifulSoup



class GetDiscuss:
    def __init__(self, text_one, text_two, headers):
        print(text_one)
        self.t_two = text_two
        self.headers = headers

    # 第一个请求，要拿到跳转到具体电影的页面url
    def one_requests(self):
        global one_tru
        one_tru = []  # 保存全部分页url

        one_url = "这里的代码应该是排行top250的url"  # 拿到第一个界面的url
        one_rep = requests.get(one_url, headers=self.headers)  # 发起请求
        one_text = one_rep.text  # 第一个页面源代码
        one_rep.encoding = 'utf-8'  # utf-8方式编码第一个页面的源代码

        one_result = BeautifulSoup(one_text, "html.parser")
        one_div = one_result.find("div", class_="paginator").find_all("a")
        global tru
        tru = []  # 保存全部分页url
        for i in one_div:
            once_href = i.get("href")
            urls = "排行top250的url" + once_href
            tru.append(urls)  # 每一个分页都存入
        # print(tru)

    # 第二次请求，进入具体电影页面，并且进入影评界面
    def two_requests(self):
        global three_tru
        global f_hrefs
        global f_href
        three_tru = []

        two_tru = tru
        # print(two_tru)
        two_rep = requests.get(two_tru[8], headers=self.headers)  # 发起请求
        two_text = two_rep.text  # 第一个页面源代码
        two_rep.encoding = 'utf-8'  # utf-8方式编码页面的源代码
        # 正则提取url，re.S规则是使.可以匹配空格
        two_obj = re.compile(f'<em class="">228</em>.*?<div class="hd">.*?<a href="(?P<two_href>.*?)" class="">', re.S)
        two_result = two_obj.finditer(two_text)
        for i in two_result:
            t_href = i.group("two_href")
            # print(t_href)  # 输出测试获取的链接是否是我们要的

            # 第三次发起请求，进入完整的影评界面
            three_rep = requests.get(t_href, headers=self.headers)  # 发起请求
            three_text = three_rep.text  # 页面源代码

            three_rep.encoding = 'utf-8'  # utf-8方式编码页面的源代码
            three_obj = re.compile(f'&gt; <a href="(?P<three_href>.*?)" >', re.S)
            three_result = three_obj.finditer(three_text)
            for j in three_result:
                f_href = j.group("three_href")
                # print(f_href)  # 输出测试获取的链接是否是我们要的 comments?sort=new_score&status=P
                f_hrefs = "https://movie.douban.com/subject/1304141/" + f_href
            # print(f_hrefs)  

    # 实际上是发起的第四次请求，分别拿到5页的评论，要拿更多需要更改上面的x元组
    def three_requests(self):
        global f_all_hrefs
        global f_hrefs
        f_all_href = f_hrefs.strip("?")[:-23]  # 通过观察得出需要拼接部分的url，进行截取
        # 拼接评论完整url
        f_all_hrefs = f_all_href + "start={}&limit=20&status=P&sort=new_score"

        x = [20, 40, 60, 80, 100, 120]
        for k in range(0, 1):
            f_all_url = f_all_hrefs.format(x[k])
            # print(f_all_url)
            four_rep = requests.get(f_all_url, headers=self.headers)  # 发起请求
            four_text = four_rep.text  # 第一个页面源代码
            print('4', four_rep.status_code)
            # print(four_text)
            four_rep.encoding = 'utf-8'  # utf-8方式编码第一个页面的源代码
            four_obj = re.compile(f'<span class="short">(?P<pape_dis>.*?)</span>', re.S)
            four_result = four_obj.finditer(four_text)
            for p in four_result:
                ones_dis = p.group("pape_dis")
                with open("all_dis.txt", mode="a", encoding='utf-8') as file:
                    file.write(ones_dis)
        print(self.t_two)


def word_cloud():
    with open("all_dis.txt", encoding='utf-8', mode='r') as f:
        text1 = f.read()
        text2 = jieba.cut(text1)
        wordsDict = {}
        for word in text2:
            if len(word) == 1:
                continue
            elif word.isdigit() == True:
                continue
            elif word in wordsDict:
                wordsDict[word] += 1
            else:
                wordsDict[word] = 1
        wordsDict_seq = sorted(wordsDict.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)  # 按字典的值降序排序
        print(wordsDict_seq[:20])
        mask_pic = numpy.array(Image.open("one.jpg"))
        text3 = " ".join(jieba.cut(text1))
        image = WordCloud(font_path="msyh.ttc", mask=mask_pic).generate(text3)
        image = image.to_image()
        image.show()


if __name__ == '__main__':
    header = {
      "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.87 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0",

    }
    one_pr = "开始爬取"
    two_pr = "爬取结束"

    global f_hrefs
    global f_href
    global tru
    global one_tru
    global three_tru
    global f_all_hrefs

    example = GetDiscuss(one_pr, two_pr, header)
    example.one_requests()
    example.two_requests()
    example.three_requests()
    word_cloud()

三、结果

3.1、结果图片

3.2、保存的文件内容结果