前言：
之前学习了用python爬虫的基本知识，现在计划用爬虫去做一些实际的数据统计功能。由于前段时间演员的诞生带火了几个年轻的实力派演员，想用爬虫程序搜索某论坛中对于某些演员的讨论热度，并按照日期统计每天的讨论量。
这个项目总共分为两步：
1. 获取所有帖子的链接：
将最近一个月内的帖子链接保存到数组中
2. 从回帖中搜索演员名字：
从数组中打开链接，翻出该链接的所有回帖，在回帖中查找演员的名字
获取所有帖子的链接：
搜索的范围依然是以虎扑影视区为界限。虎扑影视区一天约5000个回帖，一月下来超过15万回帖，作为样本来说也不算小，有一定的参考价值。
完成这一步骤，主要分为以下几步：
1. 获取当前日期
2. 获取30天前的日期
3. 记录从第一页往后翻的所有发帖链接
1. 获取当前日期
这里我们用到了datetime模块。使用datetime.datetime.now()，可以获取当前的日期信息以及时间信息。在这个项目中，只需要用到日期信息就好。
2. 获取30天前的日期
用datetime模块的优点在于，它还有一个很好用的函数叫做timedelta，可以自行计算时间差。当给定参数days=30时，就会生成30天的时间差，再用当前日期减去delta，可以得到30天前的日期，将该日期保存为startday，即开始进行统计的日期。不然计算时间差需要自行考虑跨年闰年等因素，要通过一个较为复杂的函数才可以完成。
today = datetime.datetime.now()
delta = datetime.timedelta(days=30)
i = "%s" %(today - delta)
startday = i.split(' ')[0]
today = "%s" %today
today = today.split(' ')[0]
在获得开始日期与结束日期后，由于依然需要记录每一天每个人的讨论数，根据这两个日期生成两个字典，分别为actor1_dict与actor2_dict。字典以日期为key，以当日讨论数目作为value，便于每次新增查找记录时更新对应的value值。
strptime, strftime = datetime.datetime.strptime, datetime.datetime.strftime days = (strptime(today, "%Y-%m-%d") - strptime(startday, "%Y-%m-%d")).days for i in range(days+1): temp = strftime(strptime(startday, "%Y-%m-%d") + datetime.timedelta(i), "%Y-%m-%d") actor1_dict[temp] = 0 actor2_dict[temp] = 0
3. 记录从第一页往后翻的所有发帖链接
如图1所示，采用发帖顺序排列，可以得到所有的发帖时间（精确到分钟）。右键并点击查看网页源代码，可以发现当前帖子的链接页面，用正则表达式的方式抓取链接。
首先依然是获取30天前的日期，再抓取第i页的源代码，用正则表达式去匹配，获取网页链接和发帖时间。如图2所示：
比较发帖时间，如果小于30天前的日期，则获取发帖链接结束，返回当前拿到的链接数组，代码如下
def all_movie_post(ori_url):
i = datetime.datetime.now()
delta = datetime.timedelta(days=30)
i = "%s" %(i - delta)
day = i.split(' ')[0] # 获得30天前的日子
print day
user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
headers = { 'User-Agent' : user_agent }
post_list = []
for i in range(1,100):
request = urllib2.Request(ori_url + '-{}'.format(i),headers = headers)
response = urllib2.urlopen(request)
content = response.read().decode('utf-8')
pattern = re.compile('<a href="(.*?)" class="truetit" >.*?<a style="color:#808080;cursor: initial; ">(.*?)</a>', re.S)
items = re.findall(pattern,content)
for item in items:
if item[1] == '2011-09-16':
continue
if item[1] > day: #如果是30天内的帖子，保存
post_list.append('https://bbs.hupu.com' + item[0])
else: #如果已经超过30天了，就直接返回
return post_list
return post_list
函数的传参是链接首页，在函数中修改页码，并继续搜索。
从回帖中搜索演员名字：
接下来的步骤也是通过一个函数来解决。函数的传参包括上一步中得到的链接数组，已经想要查询的演员名字（这个功能可以进一步扩展，将演员名字也用列表的形式传输，同时上一步生成的字典也可以多一些）。
由于虎扑论坛会将一些得到认可的回帖摆在前端，即重复出现。如图3所示：
为了避免重复统计，将这些重复先去除，代码如下：
if i == 0:
index = content.find('更多亮了的回帖')
if index >= 0:
content = content[index:]
else:
index = content.find('我要推荐')
content = content[index:]
去除的规则其实并不重要，因为每个论坛都有自己的格式，只要能搞清楚源代码中是怎么写的，剩下的操作就可以自己根据规则进行。
每个回帖格式大致如图4，
用对应的正则表达式再去匹配，找到每个帖子每一个回帖的内容，在内容中搜索演员名字，即一开始的actor_1与actor_2，如果搜到，则在对应回帖日期下+1。
最终将两位演员名字出现频率返回，按日期记录的字典由于是全局变量，不需要返回。
web_str = '<span class="stime">(.*?) .*?</span>.*?<tbody>[s]*<tr>[s]*<td>(.*?)<br />' #找到回帖内容的正则
pattern = re.compile(web_str, re.S)
items = re.findall(pattern,content)
for item in items:
#if '<b>引用' in item: #如果引用别人的回帖，则去除引用部分
#try:
#item = item.split('</blockquote>')[1]
#except:
#print item
#print item.decode('utf-8')
if actor_1 in item[1]:
actor1_dict[item[0]] += 1
actor_1_freq += 1
if actor_2 in item[1]:
actor2_dict[item[0]] += 1
actor_2_freq += 1
至此，我们就利用爬虫知识，成功完成对论坛关键字的频率搜索了。
这只是一个例子，关键字可以任意，这也不只是一个针对演员的诞生而写的程序。将演员名字换成其他词，就可以做到类似“您的年度关键字”这样的结果，根据频率大小来显示文字大小。
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