RCurl包爬取豆瓣電影id和IMDB電影號id

爬取豆瓣id和IMDB_id


#輸入電影名字拣度、導(dǎo)演笨觅、演員信息囱稽,爬取豆瓣id和IMDB_id
#輸入信息必須經(jīng)過嚴格清洗,不允許出現(xiàn)空格,導(dǎo)演和演員字符長度嚴格小于等于6


#### 計算程序的運行時間
timestart<-Sys.time();
#打印開始時間
print(timestart)
####這塊寫你要運行的程序


#報頭設(shè)置非常重要,爬蟲一定要偽裝刀疙,另外for循環(huán)一定要間隔休息
library(xlsx)
library(readxl)
library(plyr)
library(sqldf)
library(data.table)
library(RCurl)
library(XML)
library(stringr)
#偽裝報頭
myheader<-c(
  "User-Agent"="Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9.1.6) ",
  "Accept"="text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
  "Accept-Language"="en-us",
  "Connection"="keep-alive",
  "Accept-Charset"="GB2312,utf-8;q=0.7,*;q=0.7"
)


########定義編輯距離函數(shù)#############
Fun <- function(x,y){
  library(stringr)
  
  m <- str_length(x)
  n <- str_length(y)
  
  x <- str_split(x,pattern = "")[[1]];
  y <- str_split(y,pattern = "")[[1]];
  
  M <- matrix(0,nrow = m+1,ncol = n+1);
  rownames(M) <- c(" ",x)
  colnames(M) <- c(" ",y)
  
  for(i in 1:(m+1)) M[i,1] <- i-1; 
  for(j in 1:(n+1)) M[1,j] <- j-1; 
  
  for(i in 2:(m+1)){
    for(j in 2:(n+1)){
      if(x[i-1]==y[j-1]) cost=0 else cost=1;
      M[i,j]=min(M[i-1,j]+1,M[i,j-1]+1,M[i-1,j-1]+cost)
    }
  }
  #返回字符串的相似度
  return(round(1-M[m+1,n+1]/(m+n),2));
  
}





#url <- "https://movie.douban.com/"

#text=c("碟中諜","獅子王","魔戒3","星際穿越","火星救援","碟中諜2","職業(yè)特工隊2","諜影重重2","碟中諜5")
#text="哈利波特與魔法石"
#text="少年派的奇幻漂流"
#text="哈利波特與死亡圣器(下)"
#text="手機"
#text <- t(c("加勒比海盜1:黑珍珠號的詛咒","馮小剛"," 張國立葛優(yōu)范"))
#text <- t(c("哈利波特與死亡圣器(下)" ,        "大飛",   "廖智苗皓鈞"))
#輸入?yún)?shù)
#text <- y[1:100,c(1,2,3)]
#i=2
#抽樣測試
#text <- text[sample(2901,200,replace = F),]

##################測試###########################
#text <- as.data.frame(t(z[1,]),stringsAsFactors = F)

###################匹配分類##############
#A <- "完全匹配"
#B <- "多個匹配但前五結(jié)果唯一"
#C <- "返回一個結(jié)果標題不匹配但詳情頁匹配"
#D <- "前五結(jié)果多個但是匹配上了"
#E <- "完全不匹配"
#F <- "前五結(jié)果多個但是沒有匹配上"


url <- paste("https://movie.douban.com/subject_search?search_text=",text[,1],"&cat=1002",sep = "")
url_douban <- NULL;
url_douban_id <- NULL;
imdb_id <- NULL;
class <- NULL;



#輸入數(shù)據(jù)英文小括號改寫為正則表達式\\(和\\)
text[,1]<- str_replace(str_replace(text[,1],pattern = "\\(",replacement = "\\\\("),pattern = "\\)",replacement = "\\\\)");

#i=1
for(i in 1:length(url)){
  wp<-getURL(url[i],.encoding="utf-8",followlocation=T,httpheader=myheader)
  doc <- htmlParse(wp,asText=T,encoding="UTF-8")#解析
  #text[i]為電影名字
  
  title<- xpathSApply(doc,"http://div[@class='pl2']//a",xmlValue)#搜索頁所有的結(jié)果標題  
  title <- str_replace_all(title,pattern = "·",replacement = "")
  
  
  pipei <- str_detect(title,paste(" ",text[i,1]," {0,2}(\\(.{2,3}\\))?(:.{0,8})?","[\n | /]",sep = ""))
  
  #如果匹配列表個數(shù)等于1
  if(length(which(pipei))==1){
    subscript <- which(pipei)[1]#匹配上電影的下標
    
    url_douban <- xpathSApply(doc,"http://div[@class='pl2']/a",xmlGetAttr,"href")[subscript]#進入搜索結(jié)果的鏈接
    url_douban_id[i] <- str_split(url_douban,pattern = "/")[[1]][5]#豆瓣的id號
    wp1<-getURL(url_douban,.encoding="utf-8",followlocation=T,httpheader=myheader)
    doc1 <- htmlParse(wp1,asText=T,encoding="UTF-8")#解析
    if(length(xpathSApply(doc1,path="http://div[@id='info']//a[@target='_blank' and @rel='nofollow'][last()]",xmlValue))==0){ imdb_id[i] <- "000"}
    else{imdb_id[i] <- xpathSApply(doc1,path="http://div[@id='info']//a[@target='_blank' and @rel='nofollow'][last()]",xmlValue)}
    class[i] <- "A"
  }
  else if(length(which(pipei))>1){
    if(length(which(pipei[1:5]))==1){
      subscript <- which(pipei)[1]#匹配上電影的下標
      
      url_douban <- xpathSApply(doc,"http://div[@class='pl2']/a",xmlGetAttr,"href")[subscript]#進入搜索結(jié)果的鏈接
      url_douban_id[i] <- str_split(url_douban,pattern = "/")[[1]][5]#豆瓣的id號
      wp1<-getURL(url_douban,.encoding="utf-8",followlocation=T,httpheader=myheader)
      doc1 <- htmlParse(wp1,asText=T,encoding="UTF-8")#解析
      
        if(length(xpathSApply(doc1,path="http://div[@id='info']//a[@target='_blank' and @rel='nofollow'][last()]",xmlValue))==0) imdb_id[i] <- "000"
      else {imdb_id[i] <     xpathSApply(doc1,path="http://div[@id='info']//a[@target='_blank' and @rel='nofollow'][last()]",xmlValue)}
      class[i] <- "B"
    } 
    else{
      #########需要進行二次匹配###########
      url_pipei <-xpathSApply(doc,"http://div[@class='pl2']//a",xmlGetAttr,"href")[which(pipei)]; 
      
      imdb_id_temp <- NULL;
      xishu <- NULL;
      for(n in 1:length(url_pipei)){
        
        wp1<-getURL(url_pipei[n],.encoding="utf-8",followlocation=T,httpheader=myheader)
        doc1 <- htmlParse(wp1,asText=T,encoding="UTF-8")
        #導(dǎo)演
        daoyan <- xpathSApply(doc1,path = "http://div[@id='info']//span",xmlValue)[1]
        # if(is.null(daoyan)){daoyan <- ""}
        daoyan <- str_replace_all(daoyan,pattern = "導(dǎo)演:","")
        daoyan <- str_replace_all(daoyan,pattern = " ","")
        daoyan <- str_replace_all(daoyan,pattern = "/","")
        if(length(daoyan)==0){daoyan <- " "}
        if(str_length(daoyan)>6)
        {daoyan <- substring(daoyan,1,6)}
        
        #主演
        zhuyan <- xpathSApply(doc1,path = "http://div[@id='info']//span[@class='actor']",xmlValue)
        if(length(zhuyan)==0){zhuyan <- "abcdef"}
        zhuyan <- str_replace_all(zhuyan,pattern = "主演:","")
        zhuyan <- str_replace_all(zhuyan,pattern = " ","")
        zhuyan <- str_replace_all(zhuyan,pattern = "/","")
        
        if(str_length(zhuyan)>6) {zhuyan <- substring(zhuyan,1,6)}
        
        p <- xpathSApply(doc1,path="http://div[@id='info']//a[@target='_blank' and @rel='nofollow'][last()]",xmlValue)
        
        if(length(p)==0){imdb_id_temp[n] <-"000"}
        else{imdb_id_temp[n] <-xpathSApply(doc1,path="http://div[@id='info']//a[@target='_blank' and @rel='nofollow'][last()]",xmlValue)}
        
        #加權(quán)系數(shù)計算
        xishu[n] <- 0.6*Fun(text[i,2],daoyan)+0.4*Fun(text[i,3],zhuyan)###需要將輸入?yún)?shù)改為三個變量的數(shù)據(jù)框
        
      }
      subscript <- which.max(xishu)
      if(xishu[subscript]>0.5)
      {
        url_douban_id[i] <- str_split(url_pipei[subscript],pattern = "/")[[1]][5]
        imdb_id[i] <- imdb_id_temp[subscript]
        class[i] <- "D"
      }
      else{
        url_douban_id[i] <- 0;
        imdb_id[i] <- 0;
        class[i] <- "F"
      }
    }
  }
  else {
    if(length(pipei)==1)
    {
      url_douban <- xpathSApply(doc,"http://div[@class='pl2']/a",xmlGetAttr,"href")[1]
      wp1<-getURL(url_douban,.encoding="utf-8",followlocation=T,httpheader=myheader)
      doc1 <- htmlParse(wp1,asText=T,encoding="UTF-8")#解析
      if(length(xpathSApply(doc1,path = "http://div[@id='info']",xmlValue))!=0){
      text_another_name <- str_extract(xpathSApply(doc1,path = "http://div[@id='info']",xmlValue),pattern = "又名:.*IMDb鏈接")
      if(is.na(text_another_name)){
        text_another_name <- "aaaaaa"
      }
      }
      else{
        text_another_name <- "aaaaaa"
      }
      if(str_detect(text_another_name,text[i,1]))
      {
        url_douban_id[i] <- str_split(url_douban,pattern = "/")[[1]][5]#豆瓣的id號
       if(length(xpathSApply(doc1,path="http://div[@id='info']//a[@target='_blank' and @rel='nofollow'][last()]",xmlValue))!=0){
         imdb_id[i] <- xpathSApply(doc1,path="http://div[@id='info']//a[@target='_blank' and @rel='nofollow'][last()]",xmlValue)}
        else{imdb_id[i] <- "000"}
        class[i] <- "C"
      }
      else {
        url_douban_id[i] <- NA;
        imdb_id[i] <- NA;
        class[i] <- "E";
      }
    }
    else{
      url_douban_id[i] <- NA;
      imdb_id[i] <- NA;
      class[i] <- "E";
    }
  }  
  #每一次循環(huán)休息2秒左右
  Sys.sleep(2+runif(1,0,1))
}

#整理成數(shù)據(jù)框
x <- data.frame(text[,1],url_douban_id,imdb_id,class)


#如果匹配列表返回值前五個出現(xiàn)相同的匹配結(jié)果,則返回id=0;考慮將結(jié)果范圍縮小到
#如果列表返回值是1扫倡,但是不匹配名稱谦秧,則獲得鏈接,進入詳情信息頁面
#對搜索列表的電影名稱進行精簡修改撵溃,注意英文名字需要加上分隔符疚鲤,比如哈利波特、珀西杰克遜等
#標題第二個字段好像是沒有進行匹配的缘挑,需要進行修改

#計算程序結(jié)束時間
timeend<-Sys.time()
#打印結(jié)束時間
print(timeend)
runningtime<-timeend-timestart
#輸出時間消耗 
print(runningtime)

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末集歇,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子语淘,更是在濱河造成了極大的恐慌诲宇,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 218,682評論 6 507
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件惶翻,死亡現(xiàn)場離奇詭異焕窝,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機维贺,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,277評論 3 395
  • 文/潘曉璐 我一進店門它掂,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人溯泣,你說我怎么就攤上這事虐秋。” “怎么了垃沦?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 165,083評論 0 355
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵客给,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我肢簿,道長靶剑,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,763評論 1 295
  • 正文 為了忘掉前任池充,我火速辦了婚禮桩引,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘收夸。我一直安慰自己坑匠,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 67,785評論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布卧惜。 她就那樣靜靜地躺著厘灼,像睡著了一般夹纫。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上设凹,一...
    開封第一講書人閱讀 51,624評論 1 305
  • 那天舰讹,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼闪朱。 笑死月匣,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的监透。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,358評論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼航唆,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼胀蛮!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起糯钙,我...
    開封第一講書人閱讀 39,261評論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤粪狼,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后任岸,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體再榄,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,722評論 1 315
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 37,900評論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年享潜,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了困鸥。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 40,030評論 1 350
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡剑按,死狀恐怖疾就,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情艺蝴,我是刑警寧澤猬腰,帶...
    沈念sama閱讀 35,737評論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站猜敢,受9級特大地震影響姑荷,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜缩擂,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,360評論 3 330
  • 文/蒙蒙 一鼠冕、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧胯盯,春花似錦供鸠、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,941評論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽薄坏。三九已至,卻和暖如春寨闹,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間胶坠,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,057評論 1 270
  • 我被黑心中介騙來泰國打工繁堡, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留沈善,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 48,237評論 3 371
  • 正文 我出身青樓椭蹄,卻偏偏與公主長得像闻牡,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子绳矩,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 44,976評論 2 355

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容