1. 环境准备
在开始之前,确保你已经安装了以下Python库:
pip install requests pymongo
2. 爬取网页内容
首先,我们需要爬取央视热榜的网页内容。通过requests.get()
方法,我们可以获取网页的HTML内容,并通过re.findall()
方法来提取我们感兴趣的部分。
import requests
import reheaders = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (HTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36"
}
url = 'https://tv.cctv.com/top/index.shtml?spm=C28340.PdNvWY0LYxCP.EtmP5mypaGE4.11'
res = requests.get(url, headers=headers)
con = res.content.decode("utf8")
在这一步中,我们访问了央视的热榜页面,并将网页内容解码为UTF-8格式。
3. 解析数据
我们使用正则表达式来提取每个榜单的具体内容。通过re.findall()
方法,我们可以从HTML中提取出特定的榜单数据。
datas = re.findall(r'<ul>.*?</ul>', con, re.S)
4. 解析每个榜单的数据
我们将热榜分为几个类别,如热播榜、动画片、电视剧、纪录片和特别节目。分别对每个类别的数据进行解析:
result = {"热播榜": {"name": "热播榜", "items": []},"动画片": {"name": "动画片", "items": []},"电视剧": {"name": "电视剧", "items": []},"纪录片": {"name": "纪录片", "items": []},"特别节目": {"name": "特别节目", "items": []}
}# 热播榜
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)".*?<div class="text"><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>'r'</div>.*?<div class="column"><i class="icon_l"></i><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>'r'<i class="icon_r"></i></div>.*?</li>',datas[1], re.S)
for item in items:result["热播榜"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[1],"category": item[2]})# 动画片
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)" width="188" height="250"></a>.*?<span class="number"><i class="icon_l">'r'</i><i class="txt">(.*?)</i><i class="icon_r"></i></span>.*?</div>.*?'r'<a class="cover" href=".*?" target="_blank">.*?</a>.*?<div class="text">'r'<a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></div>.*?<p><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></p>.*?</li>', datas[2], re.S
)
for item in items:result["动画片"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[2],"category": item[1],"synopsis": item[3]})# 电视剧
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)" width="188" height="250"></a>.*?<span class="number">'r'<i class="icon_l"></i><i class="txt">(.*?)</i><i class="icon_r"></i></span>.*?</div>.*?'r'<a class="cover" href=".*?" target="_blank">.*?</a>.*?<div class="text"><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>'r'</div>.*?<p><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></p>.*?</li>',datas[3], re.S
)
for item in items:result["电视剧"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[2],"episode": item[1],"synopsis": item[3]})# 纪录片
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)" width="188" height="250"></a>.*?<span class="number">'r'<i class="icon_l"></i><i class="txt">(.*?)</i><i class="icon_r"></i>'r'</span>.*?</div>.*?<a class="cover" href=".*?" target="_blank">.*?</a>.*?<div class="text">'r'<a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></div>.*?<p><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></p>.*?</li>',datas[4], re.S
)
for item in items:result["纪录片"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[2],"category": item[1],"synopsis": item[3]})# 特别节目
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)" width="188" height="250"></a>.*?<span class="number">'r'<i class="icon_l"></i><i class="txt">(.*?)</i><i class="icon_r"></i></span>.*?</div>.*?'r'<a class="cover" href=".*?" target="_blank">.*?</a>.*?<div class="text"><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>'r'</div>.*?<p><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></p>.*?</li>',datas[5], re.S
)
for item in items:result["特别节目"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[2],"tv": item[1],"synopsis": item[3]})
在这段代码中,我们通过正则表达式分别提取了每个榜单的数据。每个榜单的数据结构可能略有不同,因此我们为每个榜单编写了相应的解析规则。
数据字段说明:
- img: 每个节目对应的封面图片链接。
- title: 节目的标题。
- category: 节目的种类(如:动画片、电视剧等)。
- episode: 电视剧的集数(仅电视剧榜单有此字段)。
- synopsis: 节目的简要介绍。
- tv: 电视台信息(仅特别节目榜单有此字段)。
5. 存储数据到MongoDB
解析完成后,我们将获取的数据存储到MongoDB中。首先,我们需要连接到MongoDB,然后将解析结果插入到相应的集合中。
import pymongoclient = pymongo.MongoClient()
db = client.get_default_database("cctv")
collection = db.get_collection("top")
collection.insert_one(result)
client.close()
上述代码连接到本地的MongoDB实例,并将数据插入到名为cctv
的数据库中的top
集合中。最后,关闭数据库连接。
6. 总结
通过以上步骤,我们成功地爬取了央视热榜的数据,并将其存储到MongoDB中。这种方法可以用来定期更新数据,构建自己的数据分析系统,或者为其他应用提供数据支持。
代码:
import reimport pymongo
import requestsheaders = {# 请求工具标识"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (HTML, like Gecko) ""Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36"
}
url = 'https://tv.cctv.com/top/index.shtml?spm=C28340.PdNvWY0LYxCP.EtmP5mypaGE4.11'
res = requests.get(url, headers=headers)
con = res.content.decode("utf8")
datas = re.findall(r'<ul>.*?</ul>', con, re.S)
result = {"热播榜": {"name": "热播榜","items": []},"动画片": {"name": "动画片","items": []},"电视剧": {"name": "电视剧","items": []},"纪录片": {"name": "纪录片","items": []},"特别节目": {"name": "特别节目","items": []}
}
# print(datas[1])
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)".*?<div class="text"><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>'r'</div>.*?<div class="column"><i class="icon_l"></i><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>'r'<i class="icon_r"></i></div>.*?</li>',datas[1], re.S)
for item in items:# print(item)result["热播榜"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[1],"category": item[2]})# pass
# print(datas[2])
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)" width="188" height="250"></a>.*?<span class="number"><i class="icon_l">'r'</i><i class="txt">(.*?)</i><i class="icon_r"></i></span>.*?</div>.*?'r'<a class="cover" href=".*?" target="_blank">.*?</a>.*?<div class="text">'r'<a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></div>.*?<p><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></p>.*?</li>', datas[2], re.S
)
for item in items:# print(item)result["动画片"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[2],"category": item[1],"synopsis": item[3]})# pass
# print(datas[3])
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)" width="188" height="250"></a>.*?<span class="number">'r'<i class="icon_l"></i><i class="txt">(.*?)</i><i class="icon_r"></i></span>.*?</div>.*?'r'<a class="cover" href=".*?" target="_blank">.*?</a>.*?<div class="text"><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>'r'</div>.*?<p><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></p>.*?</li>', datas[3], re.S
)
for item in items:# print(item)result["电视剧"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[2],"episode": item[1],"synopsis": item[3]})# pass
# print(datas[4])
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)" width="188" height="250"></a>.*?<span class="number">'r'<i class="icon_l"></i><i class="txt">(.*?)</i><i class="icon_r"></i>'r'</span>.*?</div>.*?<a class="cover" href=".*?" target="_blank">.*?</a>.*?<div class="text">'r'<a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></div>.*?<p><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></p>.*?</li>', datas[4], re.S
)
for item in items:# print(item)result["纪录片"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[2],"category": item[1],"synopsis": item[3]})# pass
# print(datas[5])
items = re.findall(r'<li.*?lazy="(.*?)" width="188" height="250"></a>.*?<span class="number">'r'<i class="icon_l"></i><i class="txt">(.*?)</i><i class="icon_r"></i></span>.*?</div>.*?'r'<a class="cover" href=".*?" target="_blank">.*?</a>.*?<div class="text"><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>'r'</div>.*?<p><a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a></p>.*?</li>', datas[5], re.S
)
for item in items:# print(item)result["特别节目"]["items"].append({"img": item[0],"title": item[2],"tv": item[1],"synopsis": item[3]})# pass
# print(result)
client = pymongo.MongoClient()
db = client.get_default_database("cctv")
collection = db.get_collection("top")
collection.insert_one(result)
client.close()
爬取数据:
7. 提示
- 在实际应用中,如果需要处理大量数据或频繁请求网页,建议添加异常处理和请求延时,以避免对服务器造成过大压力。
- 如果网页结构发生变化,正则表达式可能需要相应调整。
- 遵守 robots.txt:在爬取任何网站之前,检查其
robots.txt
文件,确保你的爬虫行为符合网站的爬虫协议。
希望这篇博客对你有所帮助,祝你在数据爬取和存储的学习过程中取得进展!