用Python搞定豆瓣上征婚交友的小姐姐们~
文 | 某某白米饭
来源：Python 技术「ID: pythonall」
大家好，我是菜鸟哥！
派森酱在刷豆瓣的时候发现，豆瓣上居然还有一个叫我被豆油表白了的交友话题，阅读量居然高达 8087734 次，拥有 1000+ 篇话题，几乎每篇平均被阅读了 8000+ ，看了一下里面的小姐姐照片还挺多的。今天我们就用爬虫把他们下载下来。
首先在浏览器中登录豆瓣，打开话题广场在右侧有一个分类查看话题点开情感。
打开后就是下面这个样子的。
爬虫开始
打开控制面板 F12, 找到带 items 的连接，然后复制整个 Request Headers 到代码中，采用复制 cookie 的方式登录豆瓣。
url_basic = 'https://m.douban.com/rexxar/api/v2/gallery/topic/18306/items?from_web=1&sort=hot&start={}&count=20&status_full_text=1&guest_only=0&ck=GStY'
headers = {
'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Connection': 'keep-alive',
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Cookie': 'bid=n7vzKfXLoUA; douban-fav-remind=1; ll="108296"; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1624276858.2.2.utmcsr=google|utmccn=(organic)|utmcmd=organic|utmctr=(not%20provided); ap_v=0,6.0; gr_user_id=ca8b9156-1926-4c82-9dda-27fc7f7ad51b; __utma=30149280.66080894.1623848440.1624276858.1624282580.3; __utmt=1; dbcl2="157316158:e4ojS8paSUc"; ck=GStY; push_doumail_num=0; __utmv=30149280.15731; frodotk="a187943e3a17e8bbe496bcbaae47ba31"; push_noty_num=0; __utmb=30149280.11.10.1624282580',
'Host': 'm.douban.com',
'Origin': 'https://www.douban.com',
'Referer': 'https://www.douban.com/gallery/topic/18306/',
'sec-ch-ua': '" Not;A Brand";v="99", "Google Chrome";v="91", "Chromium";v="91"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'Sec-Fetch-Dest': 'empty',
'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
'Sec-Fetch-Site': 'same-site',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.106 Safari/537.36'
}
url_basic 就是可以返回列表 json 的地址，只有 start 参数在随鼠标下滑翻页改变。
for i in range(1,35):
res = requests.get(url=url_basic.format(i * 20), headers=headers)
res_json = json.loads(res.text)
index = 0
for item in res_json.get('items'):
target = item.get('target')
status = target.get('status')
print("这里是第 {} 个".format((i - 1) * 20 + index));
index = index + 1
with open('douban.txt', 'a+') as f:
f.write(json.dumps(status) + '\n');
sleeptime=random.randint(1, 10)
time.sleep(sleeptime)
这里把下载下来的数据缓存在 txt 文件里面。
图表
交友地图
先提取小姐姐的地址做一个热力图，看看哪边的小姐姐最多。
需要安装 cpca 第三方库，cpca 是一个用于提取简体中文字符串中省，市和区并能够进行映射，检验和简单绘图的python模块。简单来说就是将交友文字中出现的市区名称转换为省份名称。
pip install cpca
windows 上安装可能出现 Building wheel for pyahocorasick (setup.py) ... error 错误，需要安装 Microsoft Visual C++ Build Tools 后再 pip install cpca。
第二个安装的是 pyecharts 第三方库，用来可视化热力图。
pip install pyecharts
可以看出华东和华南交友的小姐姐要比华北和西部的小姐姐多很多，看起来单身小姐姐都集中在一线城市及其周边。
Python 代码如下：
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType
addr_dic = {}
file_object = open('douban.txt','r')
try:
for line in file_object:
item = json.loads(line)
if item == None:
continue
author = item['author']
text = item['text']
addr_transform = cpca.transform([text])
addr = None
if addr_transform['省'].str.split(' ')[0] != None:
addr = addr_transform['省'].str.split(' ')[0][0].rstrip('省')
//这里提取创作者里面的地址
if addr is None and author['loc'] is not None:
cpca.transform([author['loc']['name']])
if addr_transform['省'].str.split(' ')[0] != None:
addr = addr_transform['省'].str.split(' ')[0][0].rstrip('省')
//这个地址要转换一下，不然 echarts 不认
if addr is not None:
if addr == '广西壮族自治区':
addr = '广西'
if addr == '香港特别行政区':
addr = '香港'
if addr == '澳门特别行政区':
addr = '澳门'
addr_dic[addr] = addr_dic.get(addr, 0) + 1
finally:
file_object.close()
// 小姐姐热力图
(
Geo()
.add_schema(maptype="china")
.add(
"",
[list(z) for z in zip(list(addr_dic.keys()), list(addr_dic.values()))],
type_=ChartType.HEATMAP,
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
).render("热力图.html")
)
词云
词云可以用来展示小姐姐们自身的情况和对对方的要求。用 pyecharts 生成词云和用 jieba 第三方库分词。
安装一下 jieba 第三方库。
pip install jieba
Python 代码如下：
import jieba
from collections import Counter
from pyecharts.charts import WordCloud
for line in file_object:
item = json.loads(line)
if item == None:
continue
text = item['text']
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
text_list.extend(seg_list)
# 词频统计,使用Count计数方法
words_counter = Counter(text_list)
# 将Counter类型转换为列表
words_list = words_counter.most_common(500)
(
WordCloud()
.add(series_name="", data_pair=words, word_size_range=[20, 66])
.render("词云.html")
)
照片下载
最后来下载小姐姐照片吧，直接用 request.get() 方法请求 images 里面的地址。
for line in file_object:
item = json.loads(line)
if item == None:
continue
images = item['images']
id = item['id']
index = 0
for i in images:
index = index + 1
url = i.get('large').get('url')
r = requests.get(url);
with open('./image/{}-{}.jpg'.format(id, index), 'wb') as f:
f.write(r.content)
总结
这篇爬虫到这里就结束了，派森酱在这里祝愿朋友们都能找到自己的良人。
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