爬取《Five Hundred Miles》在网易云音乐的所有评论

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题图：by cfunk44 from Instagram

在使用 Ajax 技术加载数据的网站中， JavaScript 发起的 HTTP 请求通常需要带上参数，而且参数的值都是经过加密的。如果我们想利用网站的 REST API 来爬取数据，就必须知道其使用的加密方式。破解过程需要抓包，阅读并分析网站的 js 代码。这整个过程可能会花费一天甚至更长的时间。

问：那么是否有办法绕过这机制，直接获取网站数据？ 答：有的。使用 Selenium 库模拟浏览器行为来抓取网站数据，达到事半功倍的效果。

本文内容是利用 Selenium 爬取网易云音乐中的歌曲 《Five Hundred Miles》 的所有评论，然后存储到 Mongo 数据库。

0 前期准备

本文中所用到的工具比较多，所以我将其列举出来。

  • Selenium

Selenium 是一个 Web 应用程序自动化测试的工具。它能够模拟浏览器进行网页加载。所以使用其来帮助我们解决 JavaScript 渲染问题。

接下来就是安装 selenium, 使用 pip 安装是最方便的。

代码语言：javascript
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pip install selenium
  • Chrome 浏览器

在爬取数据过程中, 需要启动浏览器来显示页面。因此，电脑中需要一款浏览器。这里推荐使用 Chrome 浏览器。推荐使用 59 版本以上的 Chrome，当然能使用最新版本那最好不过，目前最新版本是 68。

  • Webdriver

Webdriver 是浏览器驱动。selenium 通过 Webdriver 来操作浏览器。因为我们使用的浏览器是 Chrome，所以需要下载 Chrome 浏览器对应的驱动。

下载地址：http://chromedriver.chromium.org/downloads

webdriver 下载解压完成之后，将其放到 Python 目录下的 Script 文件夹中。

点击查看大图

  • MongoDB

网易云音乐的评论数据总数都很大，十几万条数据比比皆是，甚至还有上百万条数据。所以需要将数据存储到数据库中，我选用的是 MongoDB。

  • pymongo

pymongo 是 Python 操作 MongoDB 的库。同样使用 pip 进行安装。

代码语言：javascript
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pip install pymongo

1 爬取思路

1）使用 Selenium 驱动 Chrome 浏览器打开需要爬取的页面。 2）获取页面中 最新评论 标签后面的评论总数，计算出一共有多少个分页， 方便统计。利用总评论数除以 20（每个页面显示 20 条评论），然后对结果进行向上取整。 3）爬取第一页面的评论的数据，然后存储到数据库中。 4）利用 Selenium 模拟点击下一页按钮，再继续爬取该页面的评论数据，并存储到数据库中。 5）一直循环点击，直到所有分页的数据都被爬取完成。

2 代码实现

我们要爬取的歌曲是 《Five Hundred Miles》，先找到其 url 地址，然后调用爬取函数。

代码语言：javascript
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if __name__ == '__main__':
    url = 'http://music.163.com/#/song?id=27759600'  # Five Hundred Miles
    start_spider(url)

使用 selenium 启动 Chrome 浏览器。

代码语言：javascript
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from selenium import webdriver

def start_spider(url):

""" 启动 Chrome 浏览器访问页面 """

"""

# 从 Chrome 59 版本, 支持 Headless 模式(无界面模式), 即不会弹出浏览器

chrome_options = webdriver.ChromeOptions()

chrome_options.add_argument('--headless')

brower = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)

"""

brower = webdriver.Chrome()

brower.get(url)

# 等待 5 秒, 让评论数据加载完成

time.sleep(5)

# 页面嵌套一层 iframe, 必须切换到 iframe, 才能定位的到 iframe 里面的元素

iframe = brower.find_element_by_class_name('g-iframe')

brower.switch_to.frame(iframe)

# 获取【最新评论】总数

new_comments = brower.find_elements(By.XPATH, "//h3[@class='u-hd4']")[1]

根据评论总数计算出总分页数。

代码语言：javascript
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# start_spider(url)

max_page = get_max_page(new_comments.text)


def get_max_page(new_comments):

""" 根据评论总数, 计算出总分页数 """

print('=== ' + new_comments + ' ===')

max_page = new_comments.split('(')[1].split(')')[0]

# 每页显示 20 条最新评论

offset = 20

max_page = ceil(int(max_page) / offset)

print('一共有', max_page, '个分页')

return max_page

接着循环抓取评论数据，首先抓取第 1 页的评论数据。

代码语言：javascript
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# start_spider(url)

current = 1

is_first = True

while current <= max_page:

print('正在爬取第', current, '页的数据')

if current == 1:

is_first = True

else:

is_first = False

data_list = get_comments(is_first, brower)


def get_comments(is_first, brower):

""" 获取评论数据 """

items = brower.find_elements(By.XPATH, "//div[@class='cmmts j-flag']/div[@class='itm']")

# 首页的数据中包含 15 条精彩评论, 20 条最新评论, 只保留最新评论

if is_first:

items = items[15: len(items)]


data_list = []
data = {}
for each in items:
    # 用户 id
    userId = each.find_elements_by_xpath(&#34;./div[@class=&#39;head&#39;]/a&#34;)[0]
    userId = userId.get_attribute(&#39;href&#39;).split(&#39;=&#39;)[1]
    # 用户昵称
    nickname = each.find_elements_by_xpath(&#34;./div[@class=&#39;cntwrap&#39;]/div[1]/div[1]/a&#34;)[0]
    nickname = nickname.text
    # 评论内容
    content = each.find_elements_by_xpath(&#34;./div[@class=&#39;cntwrap&#39;]/div[1]/div[1]&#34;)[0]
    content = content.text.split(&#39;：&#39;)[1]  # 中文冒号
    # 点赞数
    like = each.find_elements_by_xpath(&#34;./div[@class=&#39;cntwrap&#39;]/div[@class=&#39;rp&#39;]/a[1]&#34;)[0]
    like = like.text
    if like:
        like = like.strip().split(&#39;(&#39;)[1].split(&#39;)&#39;)[0]
    else:
        like = &#39;0&#39;
    # 头像地址
    avatar = each.find_elements_by_xpath(&#34;./div[@class=&#39;head&#39;]/a/img&#34;)[0]
    avatar = avatar.get_attribute(&#39;src&#39;)

    data[&#39;userId&#39;] = userId
    data[&#39;nickname&#39;] = nickname
    data[&#39;content&#39;] = content
    data[&#39;like&#39;] = like
    data[&#39;avatar&#39;] = avatar
    print(data)
    data_list.append(data)
    data = {}
return data_list</code></pre></div></div><p>将第 1 页评论数据存储到 Mongo 数据库中。</p><div class="rno-markdown-code"><div class="rno-markdown-code-toolbar"><div class="rno-markdown-code-toolbar-info"><div class="rno-markdown-code-toolbar-item is-type"><span class="is-m-hidden">代码语言：</span>javascript</div></div><div class="rno-markdown-code-toolbar-opt"><div class="rno-markdown-code-toolbar-copy"><i class="icon-copy"></i><span class="is-m-hidden">复制</span></div></div></div><div class="developer-code-block"><pre class="prism-token token line-numbers language-javascript"><code class="language-javascript" style="margin-left:0"># start_spider(url)



save_data_to_mongo(data_list)


def save_data_to_mongo(data_list):

""" 一次性插入 20 条评论。

插入效率高, 降低数据丢失风险

"""

collection = db_manager[MONGO_COLLECTION]

try:

if collection.insert_many(data_list):

print('成功插入', len(data_list), '条数据')

except Exception:

print('插入数据出现异常')

模拟点击“下一页”按钮。

代码语言：javascript
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# start_spider(url)

time.sleep(1)

go_nextpage(brower)


模拟人为浏览


time.sleep(random.randint(8, 12))

current += 1


def go_nextpage(brower):

""" 模拟人为操作, 点击【下一页】 """

next_button = brower.find_elements(By.XPATH, "//div[@class='m-cmmt']/div[3]/div[1]/a")[-1]

if next_button.text == '下一页':

next_button.click()

最后就一直循环爬取评论。

3 爬取结果

评论总数大概有 23W 条, 我又在代码中增加延时操作。所以爬取所有评论大概需要 69 个小时。目前我只跑了 9 个小时，我贴下暂时爬取的结果。

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4 扩展知识

这部分内容跟上述内容联系不大, 属于服务器技术范畴。如果你不感兴趣的话，可以直接跳过。另外，这部分内容是自己的理解。如果有讲错的地方，还请多多指出。

我们访问普通网站的整个过程：

点击查看大图

我们访问使用 Ajax 加载数据的网站的整个过程：

#ajax#java#api