Python采集某网站数据实现简单可视化效果, webpack Js逆向解密

嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐

环境使用 :

Python 3.8
Pycharm
nodejs

模块使用:

requests --> pip install requests
execjs --> pip install PyExecJS
csv

采集网站的数据如何去实现:

一. 数据来源分析 <√>

明确需求: 明确采集的网址以及数据内容
- 网址: https://spa2.scrape.center/page/1
- 数据: 影视信息
抓包分析: 分析数据具体所在位置
- 打开开发者工具: F12
- 刷新网页 <点击第二页>
- 通过关键字去搜索找到对应的数据
  - 关键字你想要获取的数据
数据包地址: https://spa2.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset=10&token=YjZjMjRiZTU3YWQzZTZjNjI1NDg0ODFhZDg5MGNhOGYwYmU4MGVmMiwxNjk5NzA0NTc3

二. 代码实现步骤

发送请求 -> 模拟浏览器对于url地址发送请求
获取数据 -> 获取服务器返回响应数据
解析数据 -> 提取具体数据内容
保存数据 -> 保存表格文件中

采集数据代码

“”“导入模块”“”

# 导入数据请求模块 <需要安装>
import requests
# 导入执行JS代码模块 <需要安装>
import execjs
# 导入csv模块
import csv

“”“保存数据”“”

'''
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'''
csv_file = open('data.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=['中文名','英文名','评分','时长','类型','国家','上映时间',
])
csv_writer.writeheader()

“”“读取JS代码文件”“”

f = open('demo-1.js', encoding='utf-8').read()
# 编译JS代码
js_code = execjs.compile(f)
for page in range(0, 91, 10):data = "/api/movie"# 调用JS代码函数token = js_code.call('i', data, page)

"""
1. 发送请求 -> 模拟浏览器对于url地址发送请求安装模块:- win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名
发送请求之后, 没有得到数据:1. 请求网址问题网址中一个参数 token参数是加密的...2. 被反爬了分析token参数是如何生成的: JS逆向通过JS代码函数 传入参数 通过加密算法生成一段密文"""

'''
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'''# 模拟浏览器 <headers请求头: 字典接收数据构建完整键值对>headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36'}# 请求网址url = f'https://spa2.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset={page}&token={token}'# 发送请求response = requests.get(url=url, headers=headers)

“”“获取响应数据”“”

    json_data = response.json()# for循环遍历, 提取列表里面的元素for index in json_data['results']:dit = {'中文名': index['name'],'英文名': index['alias'],'评分': index['score'],'时长': index['minute'],'类型': ','.join(index['categories']),'国家': ','.join(index['regions']),'上映时间': index['published_at'],}csv_writer.writerow(dit)print(dit)

一个小小的可视化

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'''
import pandas as pd
# 读取文件
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
# https://gallery.pyecharts.org/#/README 可视化官方文档# 导入配置项
from pyecharts import options as opts
# 导入饼图
from pyecharts.charts import Pie
# 随机生成数据
from pyecharts.faker import Faker
info = df['评分'].value_counts().index.to_list()
num = df['评分'].value_counts().to_list()
c = (Pie().add("",[list(z) for z in zip(info,num)],center=["40%", "50%"],).set_global_opts(# 设置标题title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分分布图"),legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))# 保存可视化html文件.render("评分.html")
)# ['草莓', '芒果', '葡萄', '雪梨', '西瓜', '柠檬', '车厘子'] 数据类目
print(Faker.choose())
# [37, 75, 29, 90, 140, 139, 131] 数据数量
print(Faker.values())