【R案例分享】R与《“大数据”评评2015年国产电影》豆瓣数据抓取
2015-06-07 大音如霜 R语言

最近发了份电影的评论，发表了一些浅见，今天特地整理了一下文中电影数据的来源，给缺乏动手能力的童鞋参考参考。《“大数据”评评2015年国产电影》文运用到2000到2015年豆瓣共47000部电影数据。

先说说怎么抓取数据吧。

首先一起看看豆瓣这个网址http://www.douban.com/tag/2000/movie?start=0，有两个数字要注意一下，2000指的是2000年的意思，0代表的是第0部电影。我们在爬取其他年份的数据时，除了这两个数据外，其他的部分都是固定不变的。

这里需要用到XML包和数据整理包plyr包，用readLines函数抓取网页源码：

library(XML)

library(plyr)

for(i in 1:100){

url1<-paste('http://www.douban.com/tag/2000/movie?start=',15*i,sep="")#记得修改年份

web1 <-readLines(url1,encoding="UTF-8")

web<-c(web,web1)

}

save(web, file ="webtotal.Rdata")

经亲测，发现当爬取的页面超过100页时，豆瓣会封IP。所以如果要爬取的数据量比较大的话，尽量每爬100页就换一次IP地址，实在懒得去换的话，可以分几次去爬。另外，如果不小心被封了IP也不用担心，第二天就会解封的。

把数据爬下来后已经成功了一半了（木有错，就是这么几行代码），然后我们要用正则表达式把我们感兴趣的内容抓出来（方法不分高低，使用就行嘿嘿），不知道什么是正则表达式的百度一下。

首先，我们要找出我们感兴趣的数据附近都有什么标志符。如电影名附近：<ahref="http://movie.douban.com/subject/1292402/?from=tag_all"class="title" target="_blank">西西里的美丽传说 Malèna</a> ，除了电影名称外，其他如评分，评价人数，电影属性（电影属性包括导演、演员、国家、日期）等就在电影名称所在行的下面。需要注意的是，有些电影并没有评分数据，或者没有评论人数。如果先把电影名全部提取，再提取评分，我们会发现，数据错位了，无法将名称和评分绑定在一起，速7的评分可能就对上了大话天仙（还记得2014年的国产lan片吗）的评分。观察一下我们发现大约每部电影的信息共占有12行。因此，我们首先要把每一部电影相关的行全部抓取出来，放在list的同一个值内。

#load("D:/BF/Desktop/豆瓣电影/webtotal.Rdata")

temp1 <-grep('class="title" target="_blank"',webtotal)

film <- list()

for (i in (1:length(temp1))) {

film <-list(webtotal[temp1:(temp1 + 12)])

这样list值的编码就代表一部电影，而且电影相关的所有数据都在这个值内。

下面我们就可以逐个提取信息了。

首先是电影名称：

name <-webtotal[grep('class="title"target="_blank">',webtotal)]

#提取含有电影名称的行，一般电影都有名称，笑话

mname <- list()

for (i in (1:length(name))) {

y <- regexpr('>.{1,200}<', name,TRUE)#返回的结果为模式之前的字符数和模式的长度

z <- y + attr(y,"match.length")-1

mname <- substr(name, y+1, z-1)#提取y,z之间的字符

}

name <-unlist(mname)

regexpr函数很有用，它返回的是模式之前有多少个字符和模式本身有多长，我们要的电影名称就在>十二公民<尖嘴符号之间，这样我们根据它返回的数字就可以用substr函数到电影名称所在行提起电影名称了，substr提取字符串两个参数之间的字符，最后我们将电影名称放在了name向量中。

其次提取电影评分：

pingfen <- list()

for (i in (1:length(film))) {

x <- unlist(film)

if (length(x[grep('spanclass="rating_nums"',x)]) == 0)

pingfen <- ""

else pingfen <- x[grep('spanclass="rating_nums"',x)]

}#提取含有评分的部分，并保证没有评分的电影该部分赋值为""

score <- list()

for (i in (1:length(pingfen))) {

y <- regexpr('>.{1,10}<',pingfen, TRUE)#返回的结果为模式之前的字符数和模式的长度

z <- y + attr(y,"match.length")-1

score[i] <- substr(pingfen[i], y+1, z-1)#提取y,z之间的字符

}#提取评分

score <-as.numeric(unlist(score))

filmData <-data.frame(name, score, stringsAsFactors = F)

并非每一部电影都有评分，有些电影由于评价人数很低或没有人评价，就没有评分，我们首先需要将每一部电影包含评分的那一行从film中提取出来，如果某部电影缺少这一行，我们就给他赋个个空值占位，这样我们就保证了电影名称和评分可以对应在一起。然后在提取评分，提取评分和提取名称用到的函数一样，不在赘述。

然后是提取评论人数，过程和方法同提取评分一样：

renshu <- list()

for (i in (1:length(film))) {

x <- unlist(film[i])

if (length(x[grep('spanclass="rating_nums"',x)]) == 0)

renshu[i] <- ""

else renshu[i] <- x[grep('spanclass="rating_nums"',x) + 1]

}#提取含有评价人数的行，并保证没有人数的电影该部分赋值为""

person <- list()

for (i in (1:length(renshu))) {

y <- regexpr('>.{1,10}人', renshu[i], TRUE)#返回的结果为模式之前的字符数和模式的长度

z <- y + attr(y,"match.length")-1

person[i] <- substr(renshu[i], y+1, z-1)#提取y,z之间的字符

}#提取评价人数

person <-as.numeric(unlist(person))

filmData <-data.frame(filmData, person, stringsAsFactors = F)

最后提取电影属性行：

filmAttri <- list()

for (i in (1:length(film))) {

x <- unlist(film[i])

if (length(x[grep('<divclass="desc">',x) + 1]) > 0)

filmAttri[i] <- x[grep('<divclass="desc">',x) + 1]

elsefilmAttri[i] <- ""

}#提取含有评分的部分，并保证没有评分的电影该部分赋值为""

filmAttri <-gsub(" ", "", filmAttri)#去除前面的空格

filmData <-data.frame(filmData, filmAttri, stringsAsFactors = F)

filmData <-filmData[!duplicated(filmData[,c(1,3)]),]

电影属性行独立一行，所以为我么省了很多麻烦，最后提取完成之后，要进行一次去重，因为同一部电影可能被豆瓣贴上不同年份的标签，但是不要只对电影名称去重，因为电影名称相同可能仍然是不同的电影，所以只有电影的属性也相同时才认为是重复。

到这里我们就提取了电影的所有数据，但是要做分析还是有点欠火候，我们需要处理电影属性，分离出年份、国家、类别、导演、演员等，处理方法我们将在另外一篇文章中解释，期盼高手指正。

后记：小编（wangluqing360)感谢朋友大音如霜的投稿。这篇文章很具有实用价值，作者给我们分享了如何使用R语言从豆瓣中抓取数据，欢迎朋友们参与实践和探讨！

关于大音如霜工作室

关注理性与文艺，用数据创作内容性的精致阅读。关注请加微信公众号：dayinrushuang或扫描下方二维码

微信公众号推荐

【数据科学自媒体】分享数据科学干货，让更多朋友认识和应用数据科学！请长按，选择识别二维码，就可以添加公众号。

◆互动交流

我是陆勤，微信号：wangluqing360，你们在R路上的朋友，一起欣赏R路上的风景。

大数据R语言群：342699237，大数据学习平台:www.ppvke.com，欢迎朋友们加入，共建最好的R社区。欢迎读者朋友们撰稿深度挖掘，回复消息给我留言或者邮件至1181906473@qq.com。

◆如何查看更多好文章

查看【历史记录】

微信扫一扫
关注该公众号