week6_Crawling_강미경.ipynb

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    "# 과제: 네이버 영화 정보 및 평점 크롤링"
   ]
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    "- 대상: 예매순 상위 5개의 현재 상영 중인 영화\n",
    "- 수집할 항목: 영화 제목, 주연배우 3인, 네티즌 평점, 관람객 평점, 기자/평론가 평점, 관람객 별점 리뷰 20건 공감순으로(평점, 작성자닉네임, 리뷰본문)"
   ]
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    "import requests\n",
    "from bs4 import BeautifulSoup\n",
    "import re\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd"
   ]
  },
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    "### 1. 예매순 상위 5개의 현재 상영 중인 영화 가져오기"
   ]
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    "영화 제목, 주연배우 3인"
   ]
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    "def movie_title_url_actor():\n",
    "    url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn'\n",
    "    res = requests.get(url)\n",
    "    html = res.text\n",
    "    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')\n",
    "    \n",
    "    #제목 추출\n",
    "    titles = soup.select('dt[class=\"tit\"] a', limit = 5)\n",
    "    title = []\n",
    "    for p in titles:\n",
    "        title.append(p.get_text())\n",
    "    \n",
    "    #주연배우 3인 추출\n",
    "    actors = []\n",
    "    for i in range(2, 15, 3):\n",
    "        actors.append(soup.select('span[class=\"link_txt\"]')[i].select('a', limit=3))\n",
    "\n",
    "    actors_list = []\n",
    "    for i in range(len(actors)):\n",
    "        temp = []\n",
    "        if actors[i] == 3:\n",
    "            for j in range(len(actors[i])):\n",
    "                temp.append(actors[i][j].get_text())\n",
    "            actors_list.append(temp)\n",
    "        else: #주연배우가 3인 미만인 경우를 위한 예외처리 (나머지를 None으로 채운다)\n",
    "            for j in range(len(actors[i])):\n",
    "                temp.append(actors[i][j].get_text())\n",
    "            num = 3 - len(actors[i])\n",
    "            for n in range(num):\n",
    "                temp.append(\"None\")\n",
    "            actors_list.append(temp)\n",
    "            \n",
    "    #합치기\n",
    "    movie_actor = []\n",
    "    for i in range(len(title)):\n",
    "        temp = []\n",
    "        temp.append(title[i])\n",
    "        for j in range(len(actors_list[i])):\n",
    "            temp.append(actors_list[i][j])\n",
    "        movie_actor.append(temp)\n",
    "        \n",
    "    return movie_actor"
   ]
  },
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    "### 2. 해당 영화의 평점 가져오기"
   ]
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    "네티즌 평점, 관람객 평점, 기자/평론가 평점"
   ]
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  {
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   "source": [
    "def get_grade(movie_actor):\n",
    "    \n",
    "    url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn'\n",
    "    res = requests.get(url)\n",
    "    html = res.text\n",
    "    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')    \n",
    "    \n",
    "    #전달 받은 movie_actor에서 영화 제목만 추출한 titles 변수 새로 생성\n",
    "    titles = []\n",
    "    for i in range(len(movie_actor)):\n",
    "        titles.append(movie_actor[i][0])\n",
    "        \n",
    "    #movie_actor로 전달받은 영화 제목의 url 가져오기\n",
    "    movies = soup.select('dt[class=\"tit\"] a')\n",
    "    m_url = []\n",
    "    for i in range(len(movies)):\n",
    "        if movies[i].get_text() in titles:\n",
    "            url = movies[i].attrs['href']\n",
    "            m_url.append(\"http://movie.naver.com\" + url)\n",
    "\n",
    "#     print(m_url)\n",
    "    \n",
    "    #각각의 스코어 계산\n",
    "    movie_scores = []\n",
    "    for m in range(len(m_url)):\n",
    "        url = m_url[m]\n",
    "        res = requests.get(url)\n",
    "        html = res.text\n",
    "        soup = BeautifulSoup(html)\n",
    "\n",
    "        score = soup.select('div[class=\"star_score\"] em', limit = 12)\n",
    "\n",
    "        scores = []\n",
    "        temp = ''\n",
    "        for i in range(len(score)):\n",
    "            temp += score[i].get_text()\n",
    "            if i in list(range(3, 12, 4)):\n",
    "                scores.append(temp)\n",
    "                temp = ''\n",
    "        movie_scores.append(scores)\n",
    "\n",
    "    return movie_scores"
   ]
  },
  {
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   "source": [
    "### 3. 관람객 평점 공감순 20건 가져오기"
   ]
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  {
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   "source": [
    "평점, 평점 작성자 닉네임, 리뷰 본문"
   ]
  },
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   "source": [
    "def get_reviews(movie_actor):\n",
    "    \n",
    "    url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn'\n",
    "    res = requests.get(url)\n",
    "    html = res.text\n",
    "    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')    \n",
    "    movies = soup.select('dt[class=\"tit\"] a')\n",
    "\n",
    "    #전달 받은 movie_actor에서 영화 제목만 추출한 titles 변수 새로 생성\n",
    "    titles = []\n",
    "    for i in range(len(movie_actor)):\n",
    "        titles.append(movie_actor[i][0])\n",
    "    \n",
    "    #titles로 전달받은 영화 제목의 code값 가져오기\n",
    "    code = []\n",
    "    for i in range(len(movies)):\n",
    "        if movies[i].get_text() in titles:\n",
    "            url = movies[i].attrs['href']\n",
    "            code.append(url[-6:])\n",
    "    \n",
    "    total_review = []\n",
    "    for i in range(len(titles)):\n",
    "        #해당 영화의 url을 받아와 초기화\n",
    "#         print(\"\\n<\", titles[i], \">\")\n",
    "        urls = []\n",
    "        for j in range(1, 3):\n",
    "            url = \"https://movie.naver.com/movie/bi/mi/pointWriteFormList.nhn?code=\" + code[i] + \"&type=after&isActualPointWriteExecute=false&isMileageSubscriptionAlready=false&isMileageSubscriptionReject=false&page=\" + str(j)\n",
    "            urls.append(url)\n",
    "        \n",
    "        score_set = []\n",
    "        id_set = []\n",
    "        reviews_set= []\n",
    "        review_20 = []\n",
    "\n",
    "        for page in range(len(urls)):\n",
    "            #순서대로 첫 번째 페이지, 두 번째 페이지를 돈다.\n",
    "            url = urls[page]\n",
    "            res = requests.get(url)\n",
    "            html = res.text\n",
    "            soup = BeautifulSoup(html)\n",
    "            \n",
    "            #평점 추출\n",
    "            score = soup.select('div[class=\"star_score\"] em')\n",
    "            for s in range(len(score)):\n",
    "                score_set.append(score[s].get_text())\n",
    "            \n",
    "            #작성자 추출\n",
    "            user_id = soup.select('div[class=\"score_reple\"] span')\n",
    "            p = re.compile('\\w*\\s*\\w*\\(*\\w*[*]{4}\\)*')\n",
    "\n",
    "            for id in range(len(user_id)):\n",
    "                m = p.match(user_id[id].get_text().strip())\n",
    "\n",
    "                if m:\n",
    "                    id_set.append(m.group())\n",
    "\n",
    "            #한줄평 추출\n",
    "            reviews = []\n",
    "            for r1 in range(10):\n",
    "                reviews.append(soup.find_all('span', id=\"_filtered_ment_\"+str(r1)))\n",
    "\n",
    "            for r2 in range(len(reviews)):\n",
    "                reviews_set.append(reviews[r2][0].get_text().strip())\n",
    "            \n",
    "            \n",
    "        # 영화 하나에 대해 다 돌았다면, 각 set을 합쳐 total_review의 한 행으로 만듦.\n",
    "        temp = []\n",
    "        temp.append(score_set)\n",
    "        temp.append(id_set)\n",
    "        temp.append(reviews_set)\n",
    "        total_review.append(temp)\n",
    "        \n",
    "#         print(\"\\n ID : \\n\", id_set)\n",
    "#         print('\\n SCORE : \\n', score_set)\n",
    "#         print(\"\\n REVIEW : \\n\", reviews_set)\n",
    "#     print(\"\\n TOTAL RESULT : \\n\", total_review)\n",
    "\n",
    "    return total_review\n"
   ]
  },
  {
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    "### 4. 저장하기"
   ]
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   "source": [
    "def insert_grades(data, scores):\n",
    "    movie_actor = pd.DataFrame.from_records(data, columns=['Title', 'actor1', 'actor2', 'actor3'])    #처음에 구한 movie_actor을 데이터프레임으로 만들고\n",
    "    scores = pd.DataFrame.from_records(scores, columns=['aud_score', 'critic_score', 'netizen_score']) #두 번째로 구한 score도 데이터 프레임으로 만든 후에\n",
    "    movie_score = pd.concat([movie_actor, scores], axis=1) #두 개를 합친다.\n",
    "\n",
    "    return movie_score"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 6,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "def insert_reviews(data, reviews):\n",
    "    reviews = pd.DataFrame.from_records(reviews, columns = ['review_score', 'writer', 'comment']) # 리스트 자체가 요소로 들어가도록 데이터 프레임을 구성한 후에\n",
    "    movie_reviews = pd.concat([data, reviews], axis=1) #합친다.\n",
    "    return movie_reviews"
   ]
  },
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   "execution_count": 7,
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   "source": [
    "def save(data):\n",
    "    # 저장 방식 : 데이터 셋을 두 개로 나눈다. \n",
    "    #첫 번째 데이터 셋 : 영화의 가장 바탕이 되는 정보를 저장한 데이터 셋. 영화의 제목과 주연배우, 세 가지 스코어에 대한 정보를 저장한다. \n",
    "    #두 번째 데이터 셋 : 영화에 대한 리뷰를 저장한 데이터 셋. 해당 영화의 리뷰 20건을 가져오되, 작성자, 평점, 리뷰내용을 가져온다. \n",
    "    \n",
    "    # 그냥 리뷰를 리스트의 형태로 저장하는 방식도 고려하였으나 이 경우 코멘트에 대한 분석이 필요할 경우 데이터 프레임 안의 리스트 요소에 대해 접근한다는 번거로움과 \n",
    "    # 가시성이 떨어진다는 단점이 있다고 생각하여 데이터 셋을 나누기로 하였습니다.\n",
    "    \n",
    "    # 첫 번째 데이터 셋에 movie_key(기본키)를 만들어 두 번째 데이터 셋에 외래키로 전달함으로써 참조할 수 있게 하였고\n",
    "    # 두 번째 데이터 셋에는 movie_key와 review_num(리뷰순서 1~20)의 조합이 기본키가 될 수 있게 하였습니다. \n",
    "    \n",
    "    data[\"movie_key\"] = range(1,6)\n",
    "    data = pd.DataFrame(data, columns = ['movie_key', 'Title', 'actor1', 'actor2', 'actor3', 'aud_score', 'critic_score', 'netizen_score', 'review_score', 'writer', 'comment'])\n",
    "    \n",
    "    reviews = []\n",
    "    for i in range(len(data['Title'])):\n",
    "        for j in range(len(data['review_score'][0])):\n",
    "            re = []\n",
    "            re.append(i+1)\n",
    "            re.append(j+1)\n",
    "            re.append(data['review_score'][i][j])\n",
    "            re.append(data['writer'][i][j])\n",
    "            re.append(data['comment'][i][j])\n",
    "            reviews.append(re)\n",
    "\n",
    "    reviews_df = pd.DataFrame.from_records(reviews, columns = ['movie_key', 'review_num', 'review_score', 'writer', 'comment'])\n",
    "    data = data.drop(['review_score', 'writer', 'comment'], axis=1)\n",
    "    return data, reviews_df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "### 5. 크롤링하기"
   ]
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    "data = movie_title_url_actor()"
   ]
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    "scores = get_grade(data)"
   ]
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   "execution_count": 10,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "reviews = get_reviews(data)"
   ]
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   "execution_count": 11,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "data = insert_grades(data, scores)"
   ]
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   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "data = insert_reviews(data, reviews)"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "movies, reviews = save(data)"
   ]
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   "execution_count": 14,
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>movie_key</th>\n",
       "      <th>Title</th>\n",
       "      <th>actor1</th>\n",
       "      <th>actor2</th>\n",
       "      <th>actor3</th>\n",
       "      <th>aud_score</th>\n",
       "      <th>critic_score</th>\n",
       "      <th>netizen_score</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>지푸라기라도 잡고 싶은 짐승들</td>\n",
       "      <td>전도연</td>\n",
       "      <td>정우성</td>\n",
       "      <td>배성우</td>\n",
       "      <td>8.61</td>\n",
       "      <td>6.71</td>\n",
       "      <td>7.13</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>정직한 후보</td>\n",
       "      <td>라미란</td>\n",
       "      <td>김무열</td>\n",
       "      <td>나문희</td>\n",
       "      <td>8.71</td>\n",
       "      <td>5.38</td>\n",
       "      <td>7.73</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>1917</td>\n",
       "      <td>조지 맥케이</td>\n",
       "      <td>딘-찰스 채프먼</td>\n",
       "      <td>None</td>\n",
       "      <td>9.35</td>\n",
       "      <td>7.67</td>\n",
       "      <td>9.03</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>작은 아씨들</td>\n",
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       "      <td>엠마 왓슨</td>\n",
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