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Python爬虫实战案例一：爬取猫眼电影
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笔者上一篇文章《基于猫眼票房数据的可视化分析》中爬取了猫眼实时票房数据，用于展示近三年电影票房概况。由于数据中缺少导演/演员/编剧阵容等信息，所以爬取猫眼电影数据进行补充。关于爬虫的教学内容，网络上一搜就有很多了，这里我以个人的爬虫习惯，介绍此次过程中所用到的库和代码。流程图，如下图所示：
Ajax异步加载的网页，加载数据的URL需要通过抓包获取。一般确认是否异步加载，只需要右键打开网页源代码，如果源码文字内容与前端展示的结果不一致，则属于异步加载。这时需要按F12打开开发者工具的Network，重新刷新网页，就能看到真正的URL。如下图所示，开发者工具中红色框的URL才是真正加载数据的URL。 concurrent.futures库 利用多核CPU提升执行速度。主要包含两个类：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，当执行属于IO密集型时，使用ThreadPoolExecutor开启多线程。当执行属于CPU密集型时，使用ProcessPoolExecutor开启多线程。requests库 用于发送网络请求。网络请求有get和post两种方式，get()可以直接获取数据，post()需要传递参数后才能获取数据。一般网站都是get方式，若需要登录后才能看到数据的网页则属于post方式。而爬虫中post()通常和session()搭配使用，session()用于保存登录后的cookie。Beautifulsoup库 用于解析HTML。爬虫需要懂得基本的HTML语言，通过定位不同的标签来提取数据。re库 正则表达式，用来检索或替换符合某个模式(规则)的文本。爬虫过程中如果遇到不能直接提取的脏数据时，一般采用re解决。re功能非常强大，而且上手不难，很多方面都可以运用它，所以掌握re也是一个必备技能。redis数据库 非关系型数据库，可以存储多种抽象数据类型。由于读写简单快捷，所以笔者将其当做缓存数据库，用于存储待爬取URL，再配合ThreadPoolExecutor多线程进行爬取，满足高并发需求。Mysql数据库 关系型数据库，用于存储最终结果。 实例首先，确认URL是否需要抓包获取，还是可以直接手工构建。如下图所示，源码内容与前端展示是一致的，所以可以根据传递的参数内容，直接构建URL。
接着，获取每种分类的页面数量，再构建页面URL，再存到redis中。这么做的原因是猫眼页面查看数量是有限制的，通过遍历所有分类构建URL可以绕过这个限制。
然后，爬取每个页面中影片的ID，再构建详情页URL。由于多线程爬取速度很快，会导致IP暂时被限制登录，所以需要进行判断。通过while语句识别队列是否为空，来决定是否继续执行。此外，暂无评分的影片不属于考虑范围，所以剔除。 最后，爬取每条详情页URL的信息，同时也需要判断IP是否被限制。由于无票房的影片不属于考虑范围，所以剔除。将结果直接保存到Mysql中。
猫眼电影中，2011年至今，有评分有票房的影片有10746条。
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然后，再根据类型、区域、年代这三个参数，构建首页URL。 
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