go語言爬蟲 - TapTap用戶都喜歡些什麽遊戲
阿新 • • 發佈：2018-07-30
col 詞典 抓取 url 易雲 ejs index 生成 erro
前面的廢話
說到爬蟲，首先想到的當然是python~ 它在機器學習、爬蟲數據分析領域可謂是如日中天，十分熱門。但我最近在學習go語言，所以就用go寫了
TapTap社區
這是一個高品質的遊戲分享社區，可以說是手機上的steam。上面的用戶質量非常高，核心玩家多，看到他們那麽用心的寫那麽多長評論，讓我驚嘆，所以這次打算拿它來爬取數據練練手，下面先看看成果
先看效果，這裏的玩家，都喜歡玩啥類型遊戲呀？
根據 下載榜 裏遊戲標簽的詞頻統計出：
發現單機、二次元、MOBA、策略等標簽比較突出
讓我們加入玩家評分的權重，評分是根據數以萬計的玩家打的分數來的，多個遊戲相同標簽會求平均值。
看看有什麽變化？
詞雲完全不一樣了呢，視覺錯位、腦洞、哲理等標簽的評分較高，這些才是玩家真實的喜好，為啥加入評分權重變化這麽大呢，讓我們看一下究竟是哪些遊戲評分這麽高！
原來是紀念碑谷、猿騎、艾希等遊戲。而紀念碑谷（tag:視覺錯位）的評分竟然達到了10分！！（7951條評價）
不過這款遊戲也確實讓我服氣，連我媽媽、老婆她們不太玩遊戲的，都很喜歡這款遊戲呢~
那麽下面就都把評分權重加進去，看看玩家心裏的真實需求
接著分析新品榜
遊戲名稱（根據排名權重+評分權重）
看看我們分析出來的跟榜單上的有什麽不一樣？
可以看到，加入評分權重後，像《我叫MT4》、《王牌戰爭：代號英雄》這種雖然排名靠前，但是口碑很差的遊戲 ，幾乎在我們的分析圖上就看不見啦。（所以在taptap上，就算你花錢刷榜上去了，也並沒有太多用，玩家的眼睛是雪亮的，哈哈哈）
預約榜
遊戲名稱（根據排名權重+評分權重）
這裏可以看出未來市場的玩家需求，《全職覺醒》、《堡壘之夜》等都是期待比較高的
熱玩榜
遊戲名稱（根據排名權重+評分權重）
《絕地求生、刺激戰場》也是突出遊戲之一，看來taptap的玩家，也是很喜歡吃雞的
實現方式
goquery解析html
iconv-go進行編碼轉換
sego用來中文分詞
wordart實現詞雲效果
現在先做了個簡單的版本，完整版是還想實現抓取某個遊戲的玩家評論，進行分詞，情感分析的。
先分析html結構，找到一個遊戲信息裏包含哪些html元素，然後用goquery解析
使用谷歌瀏覽器，按F12可以很方便的找到元素哦
然後定義一個結構體，用來存放數據
type GameInfo struct {
Rank int //排名
TapTapID string //遊戲ID
Name string //遊戲名
Company string //公司名
Score float64 //遊戲評分
IconUrl string //圖標地址
Type string //遊戲類型
tags []string //標簽
}分析單個遊戲信息
//解析一個遊戲信息
func ParseGameInfoCell(selection *goquery.Selection) {
gameInfo := GameInfo{}
nameA := selection.Find(".card-middle-title ")
gameInfo.TapTapID = nameA.AttrOr("href", "")
gameInfo.TapTapID = gameInfo.TapTapID[strings.LastIndex(gameInfo.TapTapID, "/")+1:]
gameInfo.Name = nameA.Find("h4").Text()
gameInfo.Company = selection.Find(".card-middle-author").Find("a").Text()
score, _ := strconv.ParseFloat(selection.Find(".middle-footer-rating").Find("span").Text(), 64)
gameInfo.Score = score
gameInfo.IconUrl = selection.Find(".card-left-image").Find("img").AttrOr("src", "")
tempRank, _ := strconv.ParseInt(selection.Find(".top-card-order-text").Text(), 10, 32)
gameInfo.Rank = int(tempRank)
gameInfo.Type = selection.Find(".card-middle-footer").Find("a").Text()
tagsAList := selection.Find(".card-tags").Find("a")
tagsAList.Each(func(i int, selectionA *goquery.Selection) {
gameInfo.tags = append(gameInfo.tags, selectionA.Text())
})
GameInfoList = append(GameInfoList, gameInfo)
//fmt.Printf("%v\n", gameInfo)
}但是很快就遇到了問題，因為排行榜的數據是分頁的，我們請求一次只能得到30條數據，於是我們找到了“更多”按鈕，發現裏面通過ajax異步的請求了一條鏈接獲取數據。
https://www.taptap.com/ajax/top/played?page=2&total=30page就代表的頁數，根據排行榜總數量150，每頁30條可以得出一共有5頁。這樣我們就可以循環5次去請求所有的數據了
func ReqRankPage(page int) {
res, err := http.Get("https://www.taptap.com/ajax/top/" + rankTypeName + "?page=" + strconv.Itoa(page))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer res.Body.Close()
if res.StatusCode != 200 {
log.Fatalf("status code error: %d %s", res.StatusCode, res.Status)
}
jsonBs, err := ioutil.ReadAll(res.Body)
tPageJson := TPageJson{}
err = json.Unmarshal(jsonBs, &tPageJson)
if err != nil {
fmt.Println("解析json錯誤", err)
}
var htmlRead io.Reader = strings.NewReader(tPageJson.Data.Html)
doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(htmlRead)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
doc.Find(".taptap-top-card").Each(func(i int, selection *goquery.Selection) {
ParseGameInfoCell(selection)
})
}全部代碼
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"github.com/PuerkitoBio/goquery"
"io"
"io/ioutil"
"log"
"net/http"
"strconv"
"strings"
"math"
)
type TPageJson struct {
Success bool `json:"success"`
Data TPageDataJson `json:"data"`
}
type TPageDataJson struct {
Html string `json:"html"`
Next string `json:"next"`
}
type GameInfo struct {
Rank int //排名
TapTapID string //遊戲ID
Name string //遊戲名
Company string //公司名
Score float64 //遊戲評分
IconUrl string //圖標地址
Type string //遊戲類型
tags []string //標簽
}
var GameInfoList []GameInfo
var rankTypeName = "reserve"
var rankTypes = []string{"download", "new", "reserve", "sell", "played"}
func main() {
for _, typeName := range rankTypes {
GameInfoList = []GameInfo{}
rankTypeName = typeName
//每個排行榜有5頁數據（根據總數150條，每頁30條得出）
for i := 1; i <= 5; i++ {
ReqRankPage(i)
}
//生成標簽詞典
GenerateTags()
GenerateGameNames()
fmt.Println("生成排行榜：", rankTypeName, "完畢")
}
}
func GenerateGameNames() {
var tagsBuffer bytes.Buffer
tagsBuffer.WriteString("word;weight\n")
for _, gameInfo := range GameInfoList {
//weightSize := 150 - gameInfo.Rank //把排名的權值加上
//weightSize := int(math.Ceil(float64(150-gameInfo.Rank) * gameInfo.Score)) //把排名的權值加上
weightSize := int(math.Ceil(gameInfo.Score*100)) //把排名的權值加上
tagsBuffer.WriteString(gameInfo.Name)
tagsBuffer.WriteString(";")
tagsBuffer.WriteString(strconv.Itoa(weightSize))
tagsBuffer.WriteString("\n")
}
WriteFile(rankTypeName+"_names_score.csv", tagsBuffer.String())
}
func GenerateTags() {
tagsCountDic := make(map[string]int)
tagsScoreDic := make(map[string]float64)
var tagsBuffer bytes.Buffer
tagsBuffer.WriteString("word;weight;")
for _, gameInfo := range GameInfoList {
for _, tag := range gameInfo.tags {
tagsCountDic[tag]++
tagsScoreDic[tag] += gameInfo.Score*100
}
}
for key, value := range tagsCountDic {
tagsBuffer.WriteString(key)
tagsBuffer.WriteString(";")
//tagsBuffer.WriteString(strconv.Itoa( value))
tagsBuffer.WriteString(strconv.Itoa( int(tagsScoreDic[key]/float64(value))))
tagsBuffer.WriteString("\n")
}
WriteFile(rankTypeName+"_tags_score.csv", tagsBuffer.String())
}
func WriteFile(name, content string) {
data := []byte(content)
if ioutil.WriteFile(name, data, 0644) == nil {
fmt.Println("寫入文件成功:", name)
}
}
func ReqRankPage(page int) {
res, err := http.Get("https://www.taptap.com/ajax/top/" + rankTypeName + "?page=" + strconv.Itoa(page))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer res.Body.Close()
if res.StatusCode != 200 {
log.Fatalf("status code error: %d %s", res.StatusCode, res.Status)
}
jsonBs, err := ioutil.ReadAll(res.Body)
tPageJson := TPageJson{}
err = json.Unmarshal(jsonBs, &tPageJson)
if err != nil {
fmt.Println("解析json錯誤", err)
}
var htmlRead io.Reader = strings.NewReader(tPageJson.Data.Html)
doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(htmlRead)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
doc.Find(".taptap-top-card").Each(func(i int, selection *goquery.Selection) {
ParseGameInfoCell(selection)
})
}
//解析一個遊戲信息
func ParseGameInfoCell(selection *goquery.Selection) {
gameInfo := GameInfo{}
nameA := selection.Find(".card-middle-title ")
gameInfo.TapTapID = nameA.AttrOr("href", "")
gameInfo.TapTapID = gameInfo.TapTapID[strings.LastIndex(gameInfo.TapTapID, "/")+1:]
gameInfo.Name = nameA.Find("h4").Text()
gameInfo.Company = selection.Find(".card-middle-author").Find("a").Text()
score, _ := strconv.ParseFloat(selection.Find(".middle-footer-rating").Find("span").Text(), 64)
gameInfo.Score = score
gameInfo.IconUrl = selection.Find(".card-left-image").Find("img").AttrOr("src", "")
tempRank, _ := strconv.ParseInt(selection.Find(".top-card-order-text").Text(), 10, 32)
gameInfo.Rank = int(tempRank)
gameInfo.Type = selection.Find(".card-middle-footer").Find("a").Text()
tagsAList := selection.Find(".card-tags").Find("a")
tagsAList.Each(func(i int, selectionA *goquery.Selection) {
gameInfo.tags = append(gameInfo.tags, selectionA.Text())
})
GameInfoList = append(GameInfoList, gameInfo)
//fmt.Printf("%v\n", gameInfo)
}
這樣就可以把爬取下來的數據，寫成文件，生成出一張張的詞雲進行分析啦
總結
第一次玩爬蟲，所以寫的不是很好，爬蟲還有很多技術，本文裏都沒有涉及。如防止反爬，賬號登陸等。寫這個也是想多寫一點go代碼，以後可能會把go作為我的主語言進行開發
接下來研究下爬取網易雲音樂~ 嘿嘿嘿
go語言爬蟲 - TapTap用戶都喜歡些什麽遊戲