ipynb/MB_crawling(program_name)_jieun_ver2.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: selenium in c:\\users\\user\\anaconda\\lib\\site-packages (3.14.0)\n",
      "Requirement already satisfied: urllib3 in c:\\users\\user\\anaconda\\lib\\site-packages (from selenium) (1.22)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip install selenium"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from urllib import request\n",
    "from selenium import webdriver\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "driver = webdriver.Chrome('C://Users/USER/Desktop/chromedriver.exe')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "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>program</th>\n",
       "      <th>series</th>\n",
       "      <th>synopsis</th>\n",
       "      <th>link</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "Empty DataFrame\n",
       "Columns: [program, series, synopsis, link]\n",
       "Index: []"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "excel = pd.DataFrame(columns = ['program', 'series','synopsis','link'])\n",
    "excel"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# MBC 프로그램 이름 가져오기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "driver.get('http://vodmall.imbc.com/genre/genre_sub.aspx?genre=13')\n",
    "script1 = \"__doPostBack(\\'Paging$ctl0\"\n",
    "script2 = \"\\',\\'\\')\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "driver.execute_script('sort(2)')\n",
    "driver.execute_script('ViewMode(\\'view_text\\');')\n",
    "\n",
    "page = -1\n",
    "while page <= 4:\n",
    "    names = driver.find_elements_by_css_selector('.c_title > a')\n",
    "    for name in names:\n",
    "        print(name.text)\n",
    "    page = page + 1\n",
    "    if page == 1:\n",
    "        page = page + 1\n",
    "    driver.execute_script(script1+str(page)+script2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# MBC 프로그램 회차, 방송날짜, 시놉시스"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 프로그램 링크 수집\n",
    "driver.get('http://vodmall.imbc.com/genre/genre_sub.aspx?genre=13')\n",
    "pages = range(0, 6)\n",
    "all_links = []\n",
    "all_titles = []\n",
    "for page in pages:\n",
    "    driver.find_elements_by_css_selector('.masterPaging ul li a')[page].click()\n",
    "    WebDriverWait(driver, 4)\n",
    "    links = driver.find_elements_by_css_selector('#ImageTable > li > ul > li:first-child > a')\n",
    "    titles = driver.find_elements_by_css_selector('#ImageTable > li > ul > li:first-child > a > span')\n",
    "    all_titles += [title.text for title in titles]\n",
    "    all_links += [link.get_attribute('href') for link in links]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
      "네트워크특선\n",
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      "세계를 뒤흔든 순간\n",
      "세계를 뒤흔든 순간\n",
      "세계를 뒤흔든 순간\n",
      "세계를 뒤흔든 순간\n",
      "희망채널 더불어 좋은 세상\n",
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      "사람 사진으로 쓰는 이야기\n",
      "사람 사진으로 쓰는 이야기\n",
      "사람 사진으로 쓰는 이야기\n",
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      "사람 사진으로 쓰는 이야기\n",
      "사람 사진으로 쓰는 이야기\n",
      "사람 사진으로 쓰는 이야기\n",
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      "MBC 창사특집 천개의 얼굴, 화장\n",
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      "MBC 창사특집 위대한 한끼\n",
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    "# 미완성. 도움 필요.\n",
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    "# for link in all_links:\n",
    "#     driver.get(link)\n",
    "#     options = driver.find_elements_by_css_selector('.playerPreview')\n",
    "#     print(options)\n",
    "#     for option in options:\n",
    "#         new_titles.append(option.get_attribute('alt'))\n",
    "#         print(option.get_attribute('alt'))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "4036"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import requests\n",
    "all_synopsis = []\n",
    "\n",
    "url_prefix = 'http://vodmall.imbc.com/util/vodUtil.aspx?kind=image&pagenum=1&pagesize=5&cornerFlag=0&ContentTypeID=1&ProgramGroupID=0&progCode='    \n",
    "\n",
    "# episode_keys[:3]\n",
    "for key in episode_keys:\n",
    "    res = requests.get(url_prefix + key)\n",
    "    all_synopsis.append(res.text)"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "episode_url = []\n",
    "ep_url_prefix = 'http://vodmall.imbc.com/genre/genre_program.aspx?progCode='\n",
    "for key in episode_keys:\n",
    "    episode_url.append(ep_url_prefix+key)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 이미 작업한 상황에서 url만 필요해서 주석 처리\n",
    "# excel = pd.DataFrame({'program' : titles, 'series' : episodes, 'synopsis': all_synopsis)\n",
    "excel = pd.DataFrame({'link' : episode_url})\n",
    "excel"
   ]
  },
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    "excel.to_csv(\"C://Users/USER/dataitgirls/docu_archive/result_links.csv\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 시놉시스 정규표현식 정리"
   ]
  },
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   "execution_count": 48,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "UnicodeDecodeError",
     "evalue": "'utf-8' codec can't decode byte 0xbc in position 0: invalid start byte",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mUnicodeDecodeError\u001b[0m                        Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader._convert_with_dtype\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader._string_convert\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers._string_box_utf8\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mUnicodeDecodeError\u001b[0m: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbc in position 0: invalid start byte",
      "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n",
      "\u001b[1;31mUnicodeDecodeError\u001b[0m                        Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-48-3bc89d127a40>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 1\u001b[1;33m \u001b[0mexcel\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mpd\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mread_csv\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m\"C://Users/USER/dataitgirls/docu_archive/result_unicode.csv\"\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mencoding\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'utf-8'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[1;32m~\\Anaconda\\lib\\site-packages\\pandas\\io\\parsers.py\u001b[0m in \u001b[0;36mparser_f\u001b[1;34m(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, escapechar, comment, encoding, dialect, tupleize_cols, error_bad_lines, warn_bad_lines, skipfooter, doublequote, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    676\u001b[0m                     skip_blank_lines=skip_blank_lines)\n\u001b[0;32m    677\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 678\u001b[1;33m         \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0m_read\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mfilepath_or_buffer\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mkwds\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    679\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    680\u001b[0m     \u001b[0mparser_f\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m__name__\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mname\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32m~\\Anaconda\\lib\\site-packages\\pandas\\io\\parsers.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_read\u001b[1;34m(filepath_or_buffer, kwds)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    444\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    445\u001b[0m     \u001b[1;32mtry\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 446\u001b[1;33m         \u001b[0mdata\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mparser\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mread\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mnrows\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    447\u001b[0m     \u001b[1;32mfinally\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    448\u001b[0m         \u001b[0mparser\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mclose\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32m~\\Anaconda\\lib\\site-packages\\pandas\\io\\parsers.py\u001b[0m in \u001b[0;36mread\u001b[1;34m(self, nrows)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1034\u001b[0m                 \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mValueError\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'skipfooter not supported for iteration'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1035\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m-> 1036\u001b[1;33m         \u001b[0mret\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_engine\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mread\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mnrows\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m   1037\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1038\u001b[0m         \u001b[1;31m# May alter columns / col_dict\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32m~\\Anaconda\\lib\\site-packages\\pandas\\io\\parsers.py\u001b[0m in \u001b[0;36mread\u001b[1;34m(self, nrows)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1846\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0mread\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mnrows\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;32mNone\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1847\u001b[0m         \u001b[1;32mtry\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m-> 1848\u001b[1;33m             \u001b[0mdata\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_reader\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mread\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mnrows\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m   1849\u001b[0m         \u001b[1;32mexcept\u001b[0m \u001b[0mStopIteration\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1850\u001b[0m             \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_first_chunk\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader.read\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
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      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader._convert_with_dtype\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader._string_convert\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\parsers.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers._string_box_utf8\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mUnicodeDecodeError\u001b[0m: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbc in position 0: invalid start byte"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "excel = pd.read_csv(\"C://Users/USER/dataitgirls/docu_archive/result_unicode.csv\", encoding='utf-8')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "KeyError",
     "evalue": "'synopsis'",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mKeyError\u001b[0m                                  Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m~\\Anaconda\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\indexes\\base.py\u001b[0m in \u001b[0;36mget_loc\u001b[1;34m(self, key, method, tolerance)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   3062\u001b[0m             \u001b[1;32mtry\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m-> 3063\u001b[1;33m                 \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_engine\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mget_loc\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m   3064\u001b[0m             \u001b[1;32mexcept\u001b[0m \u001b[0mKeyError\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\index.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.index.IndexEngine.get_loc\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\index.pyx\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.index.IndexEngine.get_loc\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\hashtable_class_helper.pxi\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mpandas\\_libs\\hashtable_class_helper.pxi\u001b[0m in \u001b[0;36mpandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mKeyError\u001b[0m: 'synopsis'",
      "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n",
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