Python获取时光网电影数据的实例代码

目录

• 一、前言
• 二、准备
• 2.1 安装库
• 2.2 原理介绍
• 三、实例
• 3.1 完整代码

一、前言

有时候觉得电影真是人类有史以来最伟大的发明，我喜欢看电影，看电影可以让我们增长见闻，学习知识。从某种角度上而言，电影凭借自身独有的魅力大大延长了人类的”寿命”。
一部电影如同一本故事书，我可以沉迷到其中，来的一个新的世界，跟着电影主角去经历去感悟。而好的电影是需要慢慢品尝的，不仅提供了各种视觉刺激和情感体验，更能带来思考点，也让我可以懂得在现实生活中穷尽一生也无法明白的道理。电影比书本更直接、更有趣、更精彩。
好的电影可以在潜移默化中塑造我们的三观，在电影中我们可以获得平静、满足和温和，学会坚强、勇气和努力。电影延展了无聊单调、枯燥又稀松平常的生活，让我可以在对现实生活厌倦或失望时至少有一个地方可以逃离。
正因为电影有诸多好处，并且比书本和说教能更好的塑造三观，因此，家长们可以陪同小孩看电影，鼓励孩子从电影中学会坚强和勇敢等优良品质。
既然要看看电影，就要去看优秀的作品，时光网是一个电影各方面素材都比较全面的网站，本次的项目就是要从该网站上获取到指定年份的所有电影数据，并导出成excel表格以供参考。
注意：请勿使用该技术获取网络上敏感、隐私、非公开等数据。
电影推荐(爱情类)：
假如爱有天意：缘，妙不可言，或许一切早已注定。
灵魂摆渡·黄泉：为情甘愿赴死，为爱执守千年。
你的名字：世上所有的相遇都是久别重逢。
电影推荐(亲子类)：
机器人总动员：孩子看到的是友情，大人看到的是爱情。很有爱的一部动画片。
寻梦环游记：死亡并不是终点，被人忘却才是真正的死亡。
电影推荐(悬疑类)：
小岛惊魂
异次元骇客
恐怖游轮

二、准备

2.1 安装库

requests：网络数据请求并获取，安装方式：pip install requests
threading：多线程处理(数据量比较大)，Python自带库，无需安装。
json：数据处理，Python自带库，无需安装。
pandas：将数据导出成excel表格，安装方式：pip install pandas

2.2 原理介绍

1、先通过requests库，通过时光网自带的电影数据API接口，获取到指定的电影数据。
2、将获取到的数据经过简单的加工，通过pandas库存入到excel表格中。

三、实例

3.1 完整代码

# Encoding: utf-8
# Author: furongbing
# Date: 2021-11-19 20:54
# Project name: FrbPythonFiles
# IDE: PyCharm
# File name: Mtime
import requests
import pandas as pd
from threading import Thread
import time
import json
 
# 模块说明：
\"\"\"
从时光网上按年代获取指定年份电影的数据
\"\"\"
# 更新日志：
\"\"\"
1、2021-11-19：
    a、完成初版
\"\"\"
# 待修改：
\"\"\"
\"\"\"
# 请求头数据
headers = {\"Accept\": \"application/json, text/plain, */*\",
           \"Accept-Encoding\": \"gzip, deflate\",
           \'Accept-Language\': \'zh-CN,zh;q=0.9\',
           \'Connection\': \'keep-alive\',
           \'Content-Type\': \'application/x-www-form-urlencoded\',
           \'Cookie\': \'_tt_=FB8A3FAD4704D42543B7EC121C2565AA; __utma=196937584.1082595229.1637326918.1637326918.1637326918.1; __utmz=196937584.1637326918.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); Hm_lvt_07aa95427da600fc217b1133c1e84e5b=1637241042,1637326637,1637374129; Hm_lpvt_07aa95427da600fc217b1133c1e84e5b=1637374170\',
           \'Host\': \'front-gateway.mtime.com\',
           \'Origin\': \'http://film.mtime.com\',
           \'Referer\': \'http://film.mtime.com/\',
           \'User-Agent\': \'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36\'
           }
pagesize = 20  # todo 获取的每页数据条数，一般建议成默认的20就可以了，设置的太大，每页包含的数据量就大，某一条电影数据出错会导致其它数据也被抛弃。
data = []
error = []
 
 
def get_data(p_year=1987):  # 按照年份获取当年度所有的电影数据
    url = \'http://front-gateway.mtime.com/mtime-search/search/unionSearch2\'  # 请求的url
    params = {\'year\': p_year, \'pageSize\': pagesize, \'pageIndex\': 1, \'searchType\': 0}  # 请求的表单数据
    # 获取当年度所有的电影的数量，继而计算要获取多少页
    try:
        r = requests.get(url=url, params=params, headers=headers, timeout=10)
        r.encoding = r.apparent_encoding
        all_data = json.loads(r.text)
        moviesCount = all_data[\'data\'][\'moviesCount\']
        pages = round(moviesCount / pagesize)
    except Exception:
        moviesCount = 1000
        pages = round(moviesCount / pagesize)
 
    # 定义变量
    来源 = \'时光网\'
    年代 = p_year
    ID, 中文名, 英文名, 类型, 形式, 海报url, 评分, 导演, 主演, 详情, 可播放, 国家地区, 上映日期, 片长, 票房, 观看日期 = [\'\'] * 16
 
    for page in range(pages):  # todo 一共要获取多少页
        if page % 10 == 0:  # 每10页输出一次进度
            print(f\'已完成 {100 * page / pages:.2f}%\')
        pageindex = page + 1
        params = {\'year\': p_year, \'pageSize\': pagesize, \'pageIndex\': pageindex, \'searchType\': 0}  # 请求的表单数据
        try:  # 获取指定页的电影数据
            r = requests.get(url=url, params=params, headers=headers, timeout=10)
            r.encoding = r.apparent_encoding
            all_data = json.loads(r.text)
            movies = all_data[\'data\'][\'movies\']
            # 获取电影具体信息
            for movie in movies:
                ID = movie[\'movieId\']
                中文名 = movie[\'name\']
                英文名 = movie[\'nameEn\']
                类型 = movie[\'movieType\']
                形式 = movie[\'movieContentType\']
                海报url = movie[\'img\']
                其它译名 = movie[\'titleOthersCn\']
                评分 = movie[\'rating\']
                导演 = movie[\'directors\']
                主演 = movie[\'actors\']
                详情 = movie[\'href\']
                可播放 = movie[\'canPlay\']
                国家地区 = movie[\'locationName\']
                上映日期 = movie[\'realTime\']
                片长 = movie[\'length\']
                info = [来源, 年代, ID, 中文名, 英文名, 类型, 形式, 海报url, 其它译名, 评分, 导演, 主演, 详情, 可播放, 国家地区, 上映日期, 片长, 票房, 观看日期]
                data.append(info)
        except Exception as err:
            er_year, er_pagesize, er_pageindex, er_msg = p_year, pagesize, pageindex, err
            error.append([er_year, er_pagesize, er_pageindex, er_msg])
            print(f\"出错啦，出错年份：{p_year}，pagesize：{pagesize}，page：{pageindex}，出错原因：{er_msg}\")
            continue
 
 
if __name__ == \'__main__\':
    begin = time.perf_counter()
    threads = []
    for year in range(2020, 2021):  # todo 此处可以自定义要获取的年份
        t = Thread(target=get_data, args=(year,))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
 
    with open(\'error.txt\', \'w\', encoding=\'utf-8\') as f:
        f.write(str(error))
 
    data.insert(0, [\'来源\', \'年代\', \'ID\', \'中文名\', \'英文名\', \'类型\', \'形式\', \'海报url\', \'其它译名\', \'评分\', \'导演\', \'主演\', \'详情\', \'可播放\', \'国家地区\', \'上映日期\', \'片长\', \'票房\', \'观看日期\'])
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel(excel_writer=r\'film.xlsx\', sheet_name=\'sheet1\', index=None, header=False)  # todo film.xlsx为最后保存的文件名
 
    end = time.perf_counter()
    runtime = end - begin
    print(f\'运行时长：{runtime:.3f}秒。\') 

输出结果：

已完成 0.00%
已完成 11.63%
已完成 23.26%
已完成 34.88%
已完成 46.51%
已完成 58.14%
已完成 69.77%
已完成 81.40%
已完成 93.02%
运行时长：27.906秒。

虽然示例中获取的是2020年的数据，但是由于代码中采用的是多线程，所以如果是获取一段时间的数据时耗费的时间也和这个差不多。
最后保存到excel中的数据如下：

从自动化办公到智能化办公