Python-拿来主义

有了列表，有了详细信息，有了搜索，这个电影网站已经有了基本的结构。现在要做的是：获取更多的内容。

我们没有必要也不可能自己去生产数量庞大的电影信息，互联网上的资源已足够满足我们的需求。（不过如果你要使用这些资源进行商业用途，请尊重内容来源方的版权。）

这个项目里，我将用豆瓣电影的 API 来获取内容。不要问我如何知道豆瓣有 API 可以做这样的事。我只是觉得它应该有，然后就去搜索引擎里搜索“豆瓣 api”，结果真的有。大概扫了下文档和示例，发现还挺好用的，于是就它了。

类似的情况还有之前的“查天气”系列课程，有人问是怎么知道获取天气的 API 地址，另外最初的地址现在已失效，如何更换新地址。对于这些，我也并不比各位了解更多，只是在需要的时候去网上搜索，发掘想要的答案。作为一名程序员，正确使用搜索引擎是最基本的技能。

现在许多内容型网站都将其数据开放了 API 供开发者使用，包括天气预报、电影、图书、地图、商户信息等等。对于没有 API 的网站，也可以通过直接抓取网页上的内容获得数据，也就是通常说的“爬虫”。API 和爬虫的区别在于，API 是内容提供方将信息整理好主动提供给你，数据有标准的格式，但使用时会受一定的限制；爬虫则是你直接从网页上的展现内容里去分析并提取你要的信息，一般来说是未经授权的。从实现上来说，API 会比爬虫简单许多，只要按照接口规范就很容易获取数据。

豆瓣 API 有比较详细的文档，各位可自行查阅。在文档中，我看到了两个比较合适的接口：

Top250（/v2/movie/top250），获取豆瓣电影排行榜前 250 部电影列表；

电影条目信息（/v2/movie/subject/:id），获取一部电影的详细信息。

所以我打算在抓取信息代码中，首先通过 Top250 接口获取 250 部电影的 id，之后再根据 id 查询每一部的详细信息。

这个代码并不作为网站功能的一部，而是直接通过命令行运行。如果你想在网页上实现此功能，会有一个问题，就是抓取过程是个很耗时的事情，但一个网页请求并不能等待很久，如果一段时间未返回，这个请求就会关闭。暂时我们还不需要去解决这个问题。

首先获取 Top250。使用最基本的 urllib 请求 API：

import urllib

response = urllib.urlopen('http://api.douban.com/v2/movie/top250')

data = response.read()

print data

结果是一长串 json 格式的文本，这就是我们想要的结果。建议在浏览器中打开此 API 地址，并且用 json 插件或工具查看返回信息，这样可以更直观地看到数据的结构。

将 json 格式转换成 dict 对象：

import json

data_json = json.loads(data)

dict 类型的结果中，subjects 对应的是影片 list：

    movie250 = data_json['subjects']

    for movie in movie250:

    	print movie['id'], movie['title']

打印出结果，发现只有 20 条。又查了下文档，原来 Top250 接口还有两个可选参数：start 和 count，表示从第几位开始取，取多少条。

那么把代码调整下，外面增加一层循环。为了避免连续请求太快，在每次循环中，通过 time.sleep 方法停顿 3 秒钟。另外，把取到的电影 id 都存入一个变量中：

    import urllib

    import json

    import time


    movie_ids = []

    for index in range(0, 250 ,50):

    	print index

    	response = urllib.urlopen('http://api.douban.com/v2/movie/top250?start=%d&count=50' % index)

    	data = response.read()

    	# print data


     data_json = json.loads(data)

     movie250 = data_json['subjects']

     for movie in movie250:

    	movie_ids.append(movie['id'])

    	print movie['id'], movie['title']

     time.sleep(3)

    print movie_ids

一切顺利，拿到 250 个 id，接下来就可以进行第二步，获取影片的详细信息了。这里，你可以把打印出的 movie_ids 保存下来，避免后续过程中的重复抓取。

为了能把抓取到的数据保存下来，先对我们之前的数据库做一些改动。结合文档中对条目信息的说明，决定在数据库中记录以下字段：

id - 影片 id

title - 中文名

origin - 原名

url - 影片豆瓣链接

rating - 评分

image - 海报图片地址

directors - 导演

casts - 主演

year - 年代

genres - 类型

countries - 制片国家/地区

summary - 简介

在数据库中执行：

create table movie (id, title, origin, url, rating, image, directors, casts, year, genres, countries, summary);

添加数据的 sql 语句不需要了，我们将通过抓取程序来添加。

直接复用 web.py 里的数据库方法：

import web

db = web.database(dbn='sqlite', db='MovieSite.db')

观察一下条目信息 API 的格式，增加一个将此格式数据存入数据库的方法：

    def add_movie(data):

    	movie = json.loads(data)

    	print movie['title']

    	db.insert('movie',

    		id=int(movie['id']),

    		title=movie['title'],

    		origin=movie['original_title'],

    		url=movie['alt'],

    		rating=movie['rating']['average'],

    		image=movie['images']['large'],

    		directors=','.join([d['name'] for d in movie['directors']]),

    		casts=','.join([c['name'] for c in movie['casts']]),

    		year=movie['year'],

    		genres=','.join(movie['genres']),

    		countries=','.join(movie['countries']),

    		summary=movie['summary'],

     	)

之后，就是开始让程序反复地去请求、转换、存储。同样，用 sleep 保持节奏，另外 print 出一些信息，以便于了解抓取的进度。这么做也是为了在程序意外中断后，可以手动从中断处开始继续抓取。

    count = 0

    for mid in movie_ids:

    	print count, mid

    	response = urllib.urlopen('http://api.douban.com/v2/movie/subject/%s' % mid)

    	data = response.read()

    	add_movie(data)

    	count += 1

    	time.sleep(3)

一切就绪，奔跑吧，程序！向着 250 部电影数据。

现在再运行网站，数据已经比较丰富了。不过因为数据库表名的变动，详细数据页会有错误。这个小修改就留给你们自己了。