Python獲取時光網電影數據

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一、前言

有時候覺得電影真是人類有史以來最偉大的發明，我喜歡看電影，看電影可以讓我們增長見聞，學習知識。從某種角度上而言，電影憑借自身獨有的魅力大大延長了人類的”壽命”。
一部電影如同一本故事書，我可以沉迷到其中，來的一個新的世界，跟著電影主角去經歷去感悟。而好的電影是需要慢慢品嘗的，不僅提供了各種視覺刺激和情感體驗，更能帶來思考點，也讓我可以懂得在現實生活中窮盡一生也無法明白的道理。電影比書本更直接、更有趣、更精彩。
好的電影可以在潛移默化中塑造我們的三觀，在電影中我們可以獲得平靜、滿足和溫和，學會堅強、勇氣和努力。電影延展了無聊單調、枯燥又稀松平常的生活，讓我可以在對現實生活厭倦或失望時至少有一個地方可以逃離。
正因為電影有諸多好處，并且比書本和說教能更好的塑造三觀，因此，家長們可以陪同小孩看電影，鼓勵孩子從電影中學會堅強和勇敢等優良品質。
既然要看看電影，就要去看優秀的作品，時光網是一個電影各方面素材都比較全面的網站，本次的項目就是要從該網站上獲取到指定年份的所有電影數據，并導出成excel表格以供參考。
注意：請勿使用該技術獲取網絡上敏感、隱私、非公開等數據。
電影推薦(愛情類)：
假如愛有天意：緣，妙不可言，或許一切早已注定。
靈魂擺渡·黃泉：為情甘愿赴死，為愛執守千年。
你的名字：世上所有的相遇都是久別重逢。
電影推薦(親子類)：
機器人總動員：孩子看到的是友情，大人看到的是愛情。很有愛的一部動畫片。
尋夢環游記：死亡并不是終點，被人忘卻才是真正的死亡。
電影推薦(懸疑類)：
小島驚魂
異次元駭客
恐怖游輪

二、準備

2.1 安裝庫

requests：網絡數據請求并獲取，安裝方式：pip install requests
threading：多線程處理(數據量比較大)，Python自帶庫，無需安裝。
json：數據處理，Python自帶庫，無需安裝。
pandas：將數據導出成excel表格，安裝方式：pip install pandas

2.2 原理介紹

1、先通過requests庫，通過時光網自帶的電影數據API接口，獲取到指定的電影數據。
2、將獲取到的數據經過簡單的加工，通過pandas庫存入到excel表格中。

三、實例

3.1 完整代碼

# 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

# 模塊說明：
"""
從時光網上按年代獲取指定年份電影的數據
"""
# 更新日志：
"""
1、2021-11-19：
    a、完成初版
"""
# 待修改：
"""
"""
# 請求頭數據
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_=FB8A3FAD4704DB7EC121C2565AA; __utma=.....1; __utmz=..1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); Hm_lvt_07aada600fc217b1133c1e84e5b=,,; Hm_lpvt_07aada600fc217b1133c1e84e5b=',
           '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 獲取的每頁數據條數，一般建議成默認的20就可以了，設置的太大，每頁包含的數據量就大，某一條電影數據出錯會導致其它數據也被拋棄。
data = []
error = []


def get_data(p_year=1987):  # 按照年份獲取當年度所有的電影數據
    url = 'http://front-gateway.mtime.com/mtime-search/search/unionSearch2'  # 請求的url
    params = {'year': p_year, 'pageSize': pagesize, 'pageIndex': 1, 'searchType': 0}  # 請求的表單數據
    # 獲取當年度所有的電影的數量，繼而計算要獲取多少頁
    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)

    # 定義變量
    來源 = '時光網'
    年代 = p_year
    ID, 中文名, 英文名, 類型, 形式, 海報url, 評分, 導演, 主演, 詳情, 可播放, 國家地區, 上映日期, 片長, 票房, 觀看日期 = [''] * 16

    for page in range(pages):  # todo 一共要獲取多少頁
        if page % 10 == 0:  # 每10頁輸出一次進度
            print(f'已完成 {100 * page / pages:.2f}%')
        pageindex = page + 1
        params = {'year': p_year, 'pageSize': pagesize, 'pageIndex': pageindex, 'searchType': 0}  # 請求的表單數據
        try:  # 獲取指定頁的電影數據
            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']
            # 獲取電影具體信息
            for movie in movies:
                ID = movie['movieId']
                中文名 = movie['name']
                英文名 = movie['nameEn']
                類型 = movie['movieType']
                形式 = movie['movieContentType']
                海報url = movie['img']
                其它譯名 = movie['titleOthersCn']
                評分 = movie['rating']
                導演 = movie['directors']
                主演 = movie['actors']
                詳情 = movie['href']
                可播放 = movie['canPlay']
                國家地區 = movie['locationName']
                上映日期 = movie['realTime']
                片長 = movie['length']
                info = [來源, 年代, ID, 中文名, 英文名, 類型, 形式, 海報url, 其它譯名, 評分, 導演, 主演, 詳情, 可播放, 國家地區, 上映日期, 片長, 票房, 觀看日期]
                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"出錯啦，出錯年份：{p_year}，pagesize：{pagesize}，page：{pageindex}，出錯原因：{er_msg}")
            continue


if __name__ == '__main__':
    begin = time.perf_counter()
    threads = []
    for year in range(2020, 2021):  # todo 此處可以自定義要獲取的年份
        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, ['來源', '年代', 'ID', '中文名', '英文名', '類型', '形式', '海報url', '其它譯名', '評分', '導演', '主演', '詳情', '可播放', '國家地區', '上映日期', '片長', '票房', '觀看日期'])
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel(excel_writer=r'film.xlsx', sheet_name='sheet1', index=None, header=False)  # todo film.xlsx為最后保存的文件名

    end = time.perf_counter()
    runtime = end - begin
    print(f'運行時長：{runtime:.3f}秒。') 

輸出結果：

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%
運行時長：27.906秒。

雖然示例中獲取的是2020年的數據，但是由于代碼中采用的是多線程，所以如果是獲取一段時間的數據時耗費的時間也和這個差不多。
最后保存到excel中的數據如下：