今天的文章是 关于如何使用requests来爬取大众点评的数据 。
看完本文，你可以：
1、了解大众点评的CSS反爬虫机制
2、破解反爬虫机制
3、使用requests即可正确获取到评论数，平均价格，服务，味道，环境数据，评论文本数据；
如果你想跟我继续交流的话，欢迎加我的个人微信，二维码在最后。
如果你想获取更多的代码，请关注我的公众号，并发送 “ 大众点评 ”即可。
同时，代码我并 没有做太多的优化，因为没有大量的代理，爬不了太多的内容。
这里只是跟大家分享一下处理的流程。欢迎来公众号留言探讨。
正文开始。
需要源码的记得加群“960410445” 前五十分哦！
1.前言
在工作生活中，发现越来越多的人对大众点评的数据感兴趣，而大众点评的反爬又是比较严格的。采取的策略差不多是宁可错杀一万，也不放过一个。有的时候正常浏览都会跳出验证码。
另外，在PC端的展示数据是通过CSS来控制的，从网页上看不出来太大的区别，但是用普通的脚本取获取时，会发现数据是获取不到的，具体的源代码是下面这样的：
然 ，在搜资料的时候，你会发现，很多教程都是用的selenium之类的方法，效率太低，没有啥技术含量。
所以，这篇文章的面向的对象就是 PC端的大众点评 ；目标是 解决这种反爬虫措施，使用requests获取到干净正确的数据 ；
跟着我，绝不会让你失望。
2.正文开始
相信搞过大众点评网站的同学都应该知道上面的这种是一个css反爬的方法，具体的解析操作，即将开始。
找到藏着秘密的css
当我们的鼠标在上面框框内的span上面点击时，会发现右边部分会相应的发生变化：
这张图片 很重要，很重要，很重要 ，我们要的值，几乎都从这里匹配出来。
这里我们看到了 “ vxt20 ” 这个变量对应的两个像素值， 前面的是控制用哪个数字，后面的是控制用哪一段的数字集合 ，先记下，后面要用，同时这里的值应该是 6 ；
这里其实就是整个破解流程最关键的一步了。在这里我们看到了一个链接。
瞎猫当死耗子吧，点进去看看。
https://s3plus.meituan.net/v1/mss_0a06a471f9514fc79c981b5466f56b91/svgtextcss/f556c0559161832a4c6192e097db3dc2.svg
你会发现，返回的是一些数字，我一开始是不知道这是啥玩意的，看过一些大神的解析才知道，其实这里就是我们看到的数字的来源，也就是整个破解的源头，知道了这些数字的含义，也就可以直接破解了整个反爬的流程。
现在直接看源代码：
可以看到这里面的几个关键数字： font-size：字体大小 ； 还有几个y的值，我到后面才知道原来这个y是个阈值，起的是个控制的作用 。
所以，这一反爬的原理就是：
获取属性值与偏移量和阈值映射，然后从svg文件中找到真数据。
现在我们就要用到上面的像素值了。
1.把所有的值取绝对值；
2.用后面的值来选择用哪个段的数字，这里的值是103，所以使用第三个段的数字集合；
3.因为每个字体是12个像素，所以用163/12=13.58，约等于14，那么我们数一下第14个数字是啥，没错，是6，和预期一样。你可以多试验几次。
以上，就是整个破解的逻辑过程。
画个流程图，装个逼：
3.Show Code
下面开始晒代码，俗话说得好，天下代码一大抄。
这里对主要的步骤代码进行解释， 如果你想获取更多的代码，请关注我的公众号，并发送 “ 大众点评 ”即可。 。
1.获取css_url及span对应的TAG值；
def get_tag(_list, offset=1):
# 从第一个开始查
_new_list = [data[0:offset] for data in _list]
if len(set(_new_list)) == 1:
# 如果set后只有一个值，说明全部重复，这个时候就把offset加1
offset += 1
return get_tag(_list, offset)
else:
_return_data = [data[0:offset - 1] for data in _list][0]
return _return_data
def get_css_and_tag(content):
"""
:param url: 待爬链接
:return: css链接，该span对应的tag
"""
find_css_url = re.search(r'href="([^"]+svgtextcss[^"]+)"', content, re.M)
if not find_css_url:
raise Exception("cannot find css_url ,check")
css_url = find_css_url.group(1)
css_url = "https:" + css_url
# 这个网页上不同的字段是由不同的css段来进行控制的，所以要找到这个评论数据对应的tag，在这里返回的值为vx；而在获取评论数据时，tag就是fu-;
# 具体可以观察上面截图的3个span对应的属性值，相等的最长部分为vx
class_tag = re.findall("", content)
_tag = get_tag(class_tag)
return css_url, _tag
2.获取属性与像素值的对应关系
def get_css_and_px_dict(css_url):
con = requests.get(css_url, headers=headers).content.decode("utf-8")
find_datas = re.findall(r'(.[a-zA-Z0-9-]+){background:(-d+.d+)px (-d+.d+)px', con)
css_name_and_px = {}
for data in find_datas:
# 属性对应的值
span_class_attr_name= data[0][1:]
# 偏移量
offset = data[1]
# 阈值
position = data[2]
css_name_and_px[span_class_attr_name] = [offset, position]
return css_name_and_px
3.获取svg文件的url
def get_svg_threshold_and_int_dict(css_url, _tag):
con = requests.get(css_url, headers=headers).content.decode("utf-8")
index_and_word_dict = {}
# 根据tag值匹配到相应的svg的网址
find_svg_url = re.search(r'span[class^="%s"].*?background-image: url((.*?));' % _tag, con)
if not find_svg_url:
raise Exception("cannot find svg file, check")
svg_url = find_svg_url.group(1)
svg_url = "https:" + svg_url
svg_content = requests.get(svg_url, headers=headers).content
root = H.document_fromstring(svg_content)
datas = root.xpath("//text")
# 把阈值和对应的数字集合放入一个字典中
last = 0
for index, data in enumerate(datas):
y = int(data.xpath('@y')[0])
int_data = data.xpath('text()')[0]
index_and_word_dict[int_data] = range(last, y+1)
last = y
return index_and_word_dict
4. 获取最终的值
def get_data(url ):
"""
:param page_url: 待获取url
:return:
"""
con = requests.get(url, headers=headers).content.decode("utf-8")
# 获取css url，及tag
css_url, _tag = get_css(con)
# 获取css对应名与像素的映射
css_and_px_dict = get_css_and_px_dict(css_url)
# 获取svg的阈值与数字集合的映射
svg_threshold_and_int_dict = get_svg_threshold_and_int_dict(css_url, _tag)
doc = etree.HTML(con)
shops = doc.xpath('//div[@id="shop-all-list"]/ul/li')
for shop in shops:
# 店名
name = shop.xpath('.//div[@class="tit"]/a')[0].attrib["title"]
print name
comment_num = 0
comment_and_price_datas = shop.xpath('.//div[@class="comment"]')
for comment_and_price_data in comment_and_price_datas:
_comment_data = comment_and_price_data.xpath('a[@class="review-num"]/b/node()')
# 遍历每一个node，这里node的类型不同，分别有etree._ElementStringResult(字符)，etree._Element（元素），etree._ElementUnicodeResult（字符）
for _node in _comment_data:
# 如果是字符，则直接取出
if isinstance(_node, etree._ElementStringResult):
comment_num = comment_num * 10 + int(_node)
else:
# 如果是span类型，则要去找数据
# span class的attr
span_class_attr_name = _node.attrib["class"]
# 偏移量，以及所处的段
offset, position = css_and_px_dict[span_class_attr_name]
index = abs(int(float(offset) ))
position = abs(int(float(position)))
# 判断
for key, value in svg_threshold_and_int_dict.iteritems():
if position in value:
threshold = int(math.ceil(index/12))
number = int(key[threshold])
comment_num = comment_num * 10 + number
print comment_num
4.结果展示
评论条数数据
其实，其他的我都写好了，就不贴了
评论具体数据
5.结语
以上就是大众点评Css反爬破解的全部步骤和部分代码。
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