作者：zuobangbang
微信公众号：zuobangbang
毒液这部电影自上映后就好评，热搜不断，可见其火爆程度。笔者为了让文章更加贴近生活（实际是为了涨粉），打算爬一爬关于毒液的短评。
之前爬过豆瓣的影评，不过它只显示500条，而猫眼网页端的反爬也做的非常好，仅可见10条短评，所以只能从手机端着手了。下载猫眼APP，点开电影毒液的短评合集，可以看到最新的短评，这些数据是异步加载的，不断往下滑，就会有数据不断的出现。
下面就是使用Fiddler对手机进行抓包了。Fiddler的安装非常简单，就和安装QQ一样，自己可以独立完成。
Fiddler安装好以后，让手机和电脑使用同一个WiFi，找到本机IP地址后，对手机端链接的Wifi进行代理配置，端口默认为8888，服务器是你的本机IP地址。
你以为这样就可以抓包了？？？错！这是最重要的一步，手机打开192.168.1.107：8888，下载根证书后安装在手机上。完成这步之后就可以抓包了，不然你会处于连了WiFi却上不了网的尴尬处境。
现在开始正式抓包。打开短评后，不断往下翻，在fiddler不断的有更新，点开Host为m.maoyan.com的#为json的链接。
右上角的Raw标签中，有具体的URL，右下角的JSON标签中是需要抓取的数据。抓取JSON数据的代码如下：
html = requests.get(url, headers=headers).json()
datas = html['cmts']
com = []
for data in datas:
inf = {}
inf['comment'] = data['content']
inf['city'] = data['cityName']
inf['name'] = data['nick']
inf['score'] = data['score']
inf['reply'] = data['reply']
inf['apptime'] = data['startTime']
inf['urseid'] = data['userId']
inf['approve'] = data['approve']
com.append(inf)
下面分析其url：https://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-11-6%2000%3A00%3A00--------其中42964是电影毒液的ID，startTime是只从哪个时间开始往前搜，下图用红线画出了各个短评发布的时间，现在这个url表示从20018年11月6日零点零分零秒开始往前搜，第一条短评发布的时间为2018-11-05 23：53：59，第二条短评发布的时间为2018-11-05 23：39：48；依次类推。
offset表示以starttime为起点往前搜，每页第一条短评的编号，0，15，30......注意，offset最多到1000，1000以后返回下图：
所以，整体的循环思路为：获取每面最后一条短评的发布时间，拼接成新的url，其中offset一直设置为0。
if __name__=='__main__':
endtime='2018-11-06 00:00:00'
apptime=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
#apptime='2018-11-15 15:02:19'
while endtime<apptime:
time.sleep(random.randint(1,2))
url = 'https://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/42964.json?_v_=yes&offset=0&startTime={}'.format(parse.quote(apptime))
apptime=get_comment(url)
print(apptime)
最后将所有爬到的数据都存进MongoDB中。
from pymongo import MongoClient
collection=MongoClient('localhost',27017)
collection=collection.movie
collection=collection['毒液']#将python 与MongoDB链接
com=[]
collection.insert_many(com)#将数据存入数据库中
整体的数据看起来非常漂亮，而且对数据进行增删查减也不会出现乱码的现象，所以非常推荐大家以后将数据存到数据库中。
完整的代码已上传Github，https://github.com/zuobangbang/movie
本文的初衷在于掌握Fiddler抓取App以及Mongodb的使用，所以相关的可视化分析就不进行了。如果大家感兴趣可以自行抓取分析。但是后续会出一篇关于MongoDB各种操作的文章，帮助掌握MongoDB。
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