前言

1、Cookie中文名称为小型文本文件，指某些网站为了辨别用户身份而储存在用户本地终端（Client Side）上的数据（通常经过加密）。

2、有时也用其复数形式Cookies，指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密)。

3、dy核心的cookies是sessionID值, 可嵌套到接口的headers里的Cookie里进行请求。

一、获取单个视频信息

1、获取视频 url

2、发送请求

接下来就是简单的发送请求，唯一需要注意的一点就是 headers 中除了要配置 User-Agent外，还要配置 cookie 信息，否则拿不到想要的数据，cookie 位置在下图
在这里插入图片描述

配置好 headers 之后，发送 get 请求，拿到页面源码数据

data = requests.get(url=url, headers=headers)
data.encoding = 'utf-8'
data = data.text

3、数据解析

在页面源码数据中有很长一串数据是经过 url 编码的，而我们需要的数据都在这串数据中，因此我们需要拿到这串数据。通过正则表达式定位并取出这串数据，然后调用 requests 模块下的工具包 utils 里的 unquote 方法解码这串数据（得到的是 string 类型的数据），代码如下：

data_en = re.findall('<script id="RENDER_DATA" type="application/json">(.*?)</script></head><body >',data)[0]
data_all = requests.utils.unquote(data_en)

后面就是经典的资源定位了,先在数据中找到该视频的评论数，点赞数
在这里插入图片描述
编写正则表达式将其取出

# 点赞数
diggCount = re.findall('"diggCount":(.*?),"shareCount"', data_all)[0]
# 评价数
commentCount = re.findall('"commentCount":(.*?),', data_all)[0]

标题与点赞数评论数类似，只是位置不同

# 标题
title = re.findall('"desc":"(.*?)","authorUserId"', data_all)[0].replace(' ', '')

二、批量获取数据

1、批量导入地址

excel文件保存需获取的视频地址
在这里插入图片描述

导入excel表格，读取数据

# 导入excel表格
df = pandas.read_excel('文件名.xlsx', header=0)  # 导入URL信息
urls = df.iloc[:, 1]

2、批量导出excel文件

需导出数据存入字典中，根据字典创建DataFrame文件后进行导出

# 导出excel表格
dataframe = pd.DataFrame({'地址': urls, '标题': titleList, '发布时间': createTimeList, '点赞数': diggCountList, '评价数': commentCountList})
with pd.ExcelWriter(str(date.today()) + 'dy.xlsx') as writer:
    dataframe.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

3、批量存入mysql数据库

mysql数据库新建表

CREATE TABLE dy_info (
	`dy_info_id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '信息ID',
	`url` VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '地址',
	`title` VARCHAR(100) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '标题',
	`create_time` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '发布时间',
	`digg_count` INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '点赞数',
	`comment_count` INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '评价数',
	`create_tm` TIMESTAMP(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '创建时间',
  `update_tm` TIMESTAMP(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`dy_info_id`)
)ENGINE=INNODB COMMENT='信息表';

通过python向mysql插入大量数据时，可以有两种方法：
1、for + cursor.execute(sql)，最后集中提交（commit()）
2、cursor.executemany(sql,list)
两种方法效率上和功能上有一定差异。26万条数据，使用第一种方法需要约1.5小时，使用第二种方法只需要10几秒。

在这里我们使用第二种方法：

# 批量写入数据库
# 打开数据库连接
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                       port=3306,
                       user='root',
                       passwd='', #填入你的密码
                       db='dy',
                       charset='utf8'
                       )

sql = 'INSERT INTO `dy_info`(url, title, create_time, digg_count, comment_count) VALUES(%s, %s, %s, %s, %s)'

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = conn.cursor()
cursor.executemany(sql, sqlInfo)
conn.commit()  # 提交
cursor.close()
conn.close()