Web Scrapping с помощью python27.03.2016 09:18

Введение


Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков?
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать.

Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.

Задача


Задача будет состоять в том, чтобы выгрузить данные о просмотренных фильмах на КиноПоиске: название фильма (русское, английское), дату и время просмотра, оценку пользователя.
На самом деле, можно разбить работу на 2 этапа:

  • Этап 1: выгрузить и сохранить html-страницы
  • Этап 2: распарсить html в удобный для дальнейшего анализа формат (csv, json, pandas dataframe etc.)


Инструменты


Для отправки http-запросов есть немало python-библиотек, наиболее известные urllib/urllib2 и Requests. На мой вкус Requests удобнее и лаконичнее, так что, буду использовать ее.
Также необходимо выбрать библиотеку для парсинга html, небольшой research дает следующие варианты:

  • re
    Регулярные выражения, конечно, нам пригодятся, но использовать только их, на мой взгляд, слишком хардкорный путь, и они немного не для этого. Были придуманы более удобные инструменты для разбора html, так что перейдем к ним.
  • BeatifulSoup, lxml
    Это две наиболее популярные библиотеки для парсинга html и выбор одной из них, скорее, обусловлен личными предпочтениями. Более того, эти библиотеки тесно переплелись: BeautifulSoup стал использовать lxml в качестве внутреннего парсера для ускорения, а в lxml был добавлен модуль soupparser. Подробнее про плюсы и минусы этих библиотек можно почитать в обсуждении. Для сравнения подходов я буду парсить данные с помощью BeautifulSoup и используя XPath селекторы в модуле lxml.html.
  • scrapy
    Это уже не просто библиотека, а целый open-source framework для получения данных с веб-страниц. В нем есть множество полезных функций: асинхронные запросы, возможность использовать XPath и CSS селекторы для обработки данных, удобная работа с кодировками и многое другое (подробнее можно почитать тут). Если бы моя задача была не разовой выгрузкой, а production процессом, то я бы выбрала его. В текущей постановке это overkill.


Загрузка данных


Первая попытка


Приступим к выгрузке данных. Для начала, попробуем просто получить страницу по url и сохранить в локальный файл.

import requests
user_id = 12345
url = 'http://www.kinopoisk.ru/user/%d/votes/list/ord/date/page/2/#list' % (user_id) # url для второй страницы
r = requests.get(url)
with open('test.html', 'w') as output_file:
  output_file.write(r.text.encode('cp1251'))


Открываем полученный файл и видим, что все не так просто: сайт распознал в нас робота и не спешит показывать данные.
image

Разберемся, как работает браузер


Однако, у браузера отлично получается получать информацию с сайта. Посмотрим, как именно он отправляет запрос. Для этого воспользуемся панелью «Сеть» в «Инструментах разработчика» в браузере (я использую для этого Firebug), обычно нужный нам запрос — самый продолжительный.

image

Как мы видим, браузер также передает в headers UserAgent, cookie и еще ряд параметров. Для начала попробуем просто передать в header корректный UserAgent.

headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.9; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0'
      }
r = requests.get(url, headers = headers)


На этот раз все получилось, теперь нам отдаются нужные данные. Стоит отметить, что иногда сайт также проверяет корректность cookie, в таком случае помогут sessions в библиотеке Requests.

Скачаем все оценки


Теперь мы умеем сохранять одну страницу с оценками. Но обычно у пользователя достаточно много оценок и нужно проитерироваться по всем страницам. Интересующий нас номер страницы легко передать непосредственно в url. Остается только вопрос: «Как понять сколько всего страниц с оценками?» Я решила эту проблему следующим образом: если указать слишком большой номер страницы, то нам вернется вот такая страница без таблицы с фильмами. Таким образом мы можем итерироваться по страницам до тех, пор пока находится блок с оценками фильмов (

).

image

Полный код для загрузки данных 
import requests
# establishing session
s = requests.Session() 
s.headers.update({
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.9; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0'
    })

def load_user_data(user_id, page, session):
    url = 'http://www.kinopoisk.ru/user/%d/votes/list/ord/date/page/%d/#list' % (user_id, page)
    request = session.get(url)
    return request.text

def contain_movies_data(text):
    soup = BeautifulSoup(text)
    film_list = soup.find('div', {'class': 'profileFilmsList'})
    return film_list is not None

# loading files
page = 1
while True:
    data = load_user_data(user_id, page, s)
    if contain_movies_data(data):
        with open('./page_%d.html' % (page), 'w') as output_file:
            output_file.write(data.encode('cp1251'))
            page += 1
    else:
            break


Парсинг


Немного про XPath


XPath — это язык запросов к xml и xhtml документов. Мы будем использовать XPath селекторы при работе с библиотекой lxml (документация). Рассмотрим небольшой пример работы с XPath

from lxml import html
test = '''
    
        
            

                
one

                
two

            

            
another tag

        











    
'''
tree = html.fromstring(test)
tree.xpath('//h2') # все h2 теги
tree.xpath('//h2[@align]') # h2 теги с атрибутом align
tree.xpath('//h2[@align="center"]') # h2 теги с атрибутом align равным "center"

div_node = tree.xpath('//div')[0] # div тег
div_node.xpath('.//h2') # все h2 теги, которые являются дочерними div ноде


Подробнее про синтаксис XPath также можно почитать на W3Schools.

Вернемся к нашей задаче


Теперь перейдем непосредственно к получению данных из html. Проще всего понять как устроена html-страница используя функцию «Инспектировать элемент» в браузере. В данном случае все довольно просто: вся таблица с оценками заключена в теге

. Выделим эту ноду: 

from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import html

# Beautiful Soup
soup = BeautifulSoup(text)
film_list = film_list = soup.find('div', {'class': 'profileFilmsList'})

# lxml 
tree = html.fromstring(text)
film_list_lxml = tree.xpath('//div[@class = "profileFilmsList"]')[0]


Каждый фильм представлен как 

или 
. Рассмотрим, как вытащить русское название фильма и ссылку на страницу фильма (также узнаем, как получить текст и значение атрибута).
image

# Beatiful Soup
movie_link = item.find('div', {'class': 'nameRus'}).find('a').get('href')
movie_desc = item.find('div', {'class': 'nameRus'}).find('a').text

# lxml
movie_link = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameRus"]/a/@href')[0]
movie_desc = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameRus"]/a/text()')[0]


Еще небольшой хинт для debug’a: для того, чтобы посмотреть, что внутри выбранной ноды в BeautifulSoup можно просто распечатать ее, а в lxml воспользоваться функцией tostring() модуля etree.

# BeatifulSoup
print item

#lxml
from lxml import etree
print etree.tostring(item_lxml)


Полный код для парсинга html-файлов под катом 
def read_file(filename):
    with open(filename) as input_file:
        text = input_file.read()
    return text

def parse_user_datafile_bs(filename):
    results = []
    text = read_file(filename)

    soup = BeautifulSoup(text)
    film_list = film_list = soup.find('div', {'class': 'profileFilmsList'})
    items = film_list.find_all('div', {'class': ['item', 'item even']})
    for item in items:
        # getting movie_id
        movie_link = item.find('div', {'class': 'nameRus'}).find('a').get('href')
        movie_desc = item.find('div', {'class': 'nameRus'}).find('a').text
        movie_id = re.findall('\d+', movie_link)[0]

        # getting english name
        name_eng = item.find('div', {'class': 'nameEng'}).text

        #getting watch time
        watch_datetime = item.find('div', {'class': 'date'}).text
        date_watched, time_watched = re.match('(\d{2}\.\d{2}\.\d{4}), (\d{2}:\d{2})', watch_datetime).groups()

        # getting user rating
        user_rating = item.find('div', {'class': 'vote'}).text
        if user_rating:
            user_rating = int(user_rating)

        results.append({
                'movie_id': movie_id,
                'name_eng': name_eng,
                'date_watched': date_watched,
                'time_watched': time_watched,
                'user_rating': user_rating,
                'movie_desc': movie_desc
            })
    return results

def parse_user_datafile_lxml(filename):
    results = []
    text = read_file(filename)

    tree = html.fromstring(text)

    film_list_lxml = tree.xpath('//div[@class = "profileFilmsList"]')[0]
    items_lxml = film_list_lxml.xpath('//div[@class = "item even" or @class = "item"]')  
    for item_lxml in items_lxml:
        # getting movie id
        movie_link = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameRus"]/a/@href')[0]
        movie_desc = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameRus"]/a/text()')[0]
        movie_id = re.findall('\d+', movie_link)[0]

        # getting english name
        name_eng = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameEng"]/text()')[0]

        # getting watch time
        watch_datetime = item_lxml.xpath('.//div[@class = "date"]/text()')[0]
        date_watched, time_watched = re.match('(\d{2}\.\d{2}\.\d{4}), (\d{2}:\d{2})', watch_datetime).groups()

        # getting user rating
        user_rating = item_lxml.xpath('.//div[@class = "vote"]/text()')
        if user_rating:
            user_rating = int(user_rating[0])

        results.append({
                'movie_id': movie_id,
                'name_eng': name_eng,
                'date_watched': date_watched,
                'time_watched': time_watched,
                'user_rating': user_rating,
                'movie_desc': movie_desc
            })
    return results


Резюме


В результате, мы научились парсить web-сайты, познакомились с библиотеками Requests, BeautifulSoup и lxml, а также получили пригодные для дальнейшего анализа данные о просмотренных фильмах на КиноПоиске.
image
Полный код проекта можно найти на github’e.

© Habrahabr.ru