Steam游戏的爬取与分析

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Steam游戏的爬取与分析

2024-06-19 20:02| 来源: 网络整理| 查看: 265

Steam游戏的爬取与分析

本文爬取了steam冒险类游戏中热销产品中的7500个游戏进行统计分析

1、首先要先知道网页链接的组成形式：

在这里插入图片描述 2、其次查看我们想要爬取的信息区域： 3、开始分析：（1）、url的分析：我们发现冒险类游戏的url：https://store.steampowered.com/tags/zh-cn/冒险当点击+页数的时候：可以发现url尾部增加了： #p=1&tab=TopSellers url变成了：https://store.steampowered.com/tags/zh-cn/冒险#p=1&tab=TopSellers 因此可以知道P代表页码，tab代表冒险类游戏中的游戏发布类型，此时url的组成已明了（2）、爬取游戏的网址、名字、编号： 1、首先先分析第一个游戏，我们发现游戏的链接信息中包含其名字、编号信息，所以我们可以通过获取其链接来提取其编号和名字信息。在这里插入图片描述其次爬取翻页信息但是从返回的网页信息中并没有发现其翻页数据 2、通过经验判断此处应该为js实现，但是js代码区经过了隐藏，所以不好下手，但是通过观察我们发现，通过搜索class=” paged_items_paging_controls”此处有五个结果，我们分析其中一个，发现他的命名方式和游戏的发布类型有相似之处，且告诉了每一页有15个数据，总共有936个数据，所以我们返回观察。刚好页数就为936/15+1=63 在这里插入图片描述 3、开始爬取数据，在爬取数据的时候发现每次爬取的信息都永远是第一页的内容：说明此处steam平台动了小心思，我们接着通过抓包工具来进行分析。

当我们点击第二页的时候发现请求链接是，顺便点击第三页发现： https://store.steampowered.com/contenthub/querypaginated/tags/NewReleases/render/?query=&start=15&count=15&cc=CN&l=schinese&v=4&tag=%E5%86%92%E9%99%A9 https://store.steampowered.com/contenthub/querypaginated/tags/NewReleases/render/?query=&start=30&count=15&cc=CN&l=schinese&v=4&tag=%E5%86%92%E9%99%A9

每次更改页数变化的是start的值，刚好是15的倍数，通过之前的分析，很容易知道这是翻页。在这里插入图片描述通过访问该链接，返回了一个字符串数据：其中刚好有我们需要的链接消息，所以我们便可用正则匹配将我们需要的信息给提取出来。因此爬取模块代码：

import requests import urllib from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import re import random import pandas as pd from tqdm import tqdm headers = [ {'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)'}, {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'}, {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'}, {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0'}, {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0'} ] class steam_init(object): def __init__(self,name,announce): self.url = "https://store.steampowered.com/tags/zh-cn/" + name self.headers = random.choice(headers) self.announce = announce #self.driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe') def get_page(self): response = requests.get(self.url, self.headers) str = '(.*?)' com = re.compile(str) result = re.findall(com, response.text)[0] result = re.sub(r',','',result) max_page = int( int( result ) / 15 ) + 1 page_num = input("输入想要爬取的页数，当前商品列最大的页数为{}: ".format(max_page)) return int(page_num) class steam_spider_request(): def __init__(self,name,announce,page): self.headers = random.choice(headers) self.name = name self.announce = announce self.page = page def get_spider(self): srclist = [] IDlist = [] namelist = [] for page in tqdm(range(self.page)): url = 'https://store.steampowered.com/contenthub/querypaginated/tags/{0}/render/?query=&start={1}&count=15&cc=CN&l=schinese&v=4&tag={2}' \ .format(self.announce, page * 15, self.name) html = requests.get(url, self.headers).text com = re.compile('https://store.steampowered.com/app/(.*?)/(.*?)/') com1 = re.compile('href="(.*?)"') result = re.sub(r'\\', '', html) result = re.findall(com1, result) for dat in result: srclist.append(str(dat)) IDlist.append(re.findall(com, str(dat))[0][0]) namelist.append(re.findall(com, str(dat))[0][1]) #print('已完成{}页的内容'.format(page)) return srclist,IDlist,namelist def save(self): srclist, IDlist, namelist = self.get_spider() df = pd.DataFrame(list(zip(srclist, IDlist, namelist)), columns=['链接', 'ID', '游戏名']) return df if __name__ == '__main__': #rep_thread = ['rep1','rep2','rep3','rep4'] #处理线程 num = ['NewReleases','TopSellers','ConcurrentUsers','TopRated','ComingSoon'] game_type = input('输入想要爬取的游戏类型，例如：动作，射击…… ') game_type = urllib.parse.quote(game_type) game_anno = int(input('输入查询的货列编号：新品与热门商品1、热销商品2、热门游戏3、最受好评4、即将发行5 ')) #获取最大页数，返回想要爬取的页数0 steam = steam_init(game_type, num[game_anno-1]) page = steam.get_page() #爬取规定页数的游戏基本信息 path1 = 'first.xlsx' spider = steam_spider_request(game_type, num[game_anno-1],page) #spider.get_spider(page) save = spider.save() save.to_excel(path1)

爬取信息：在这里插入图片描述（3）、通过访问游戏链接，获取游戏中的数据：通过first.xlsx中爬取的链接信息，通过pandas中的apply方法来进行迭代访问。首先先分析网页需要爬取的信息：通过查看网页源码可以发现需要的信息都存在所以，此处就不需要分析太多直接通过xpath方法直接获取，并将获取的游戏信息保存到second.xlsx中。例如我们爬取好评率，通过xpath的方法：

所以第二部分代码：

def get_type(html): str = ' ' final_cost = html.xpath('//div[@class="glance_tags popular_tags"]/a') for i in final_cost[0:6]: #输出前6个标签 str = str + i.text + ' ' return str def clear(str): com = re.sub(r'\t|\r\n','',str) return com def getdetail(x): #原价现价近评全评好评率评价人数游戏描述游戏类型发布时间开发商 original_cost ,final_cost,now_evaluate, all_evaluate, rate, people, des, type, time, deve= ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ',' ',' ' header = random.choice(headers) global count try: html = requests.get(x['链接'], headers = header, timeout=10).text xml = etree.HTML(html) except: print('服务器1没响应，正在重新请求') try: html = requests.get(x['链接'], headers = header, timeout=10).text xml = etree.HTML(html) except: print('服务器2没响应，正在重新请求') try: html = requests.get(x['链接'], headers=header, timeout=10).text xml = etree.HTML(html) except: print('服务器没响应,直接进入下一个') #html = requests.get(x['链接'], headers=header, timeout=10).text try: try: original_cost = xml.xpath('//div[@class="discount_prices"]/div[1]')[0].text final_cost = xml.xpath('//div[@class="discount_prices"]/div[2]')[0].text except: original_cost = xml.xpath('//div[@class="game_purchase_price price"]')[0].text original_cost = clear(original_cost) final_cost = xml.xpath('//div[@class="game_purchase_price price"]')[0].text final_cost = clear(final_cost) try: now_evaluate = xml.xpath('//div[@class="summary column"]/span[1]')[0].text all_evaluate = xml.xpath('//div[@class="summary column"]/span[1]')[1].text rate = xml.xpath('//div[@class="user_reviews_summary_row"]/@data-tooltip-html')[0][:4] people = clear(xml.xpath('//div[@class="summary column"]/span[2]')[0].text)[1:-1] except: now_evaluate = "None" all_evaluate = xml.xpath('//div[@class="summary column"]/span[1]')[0].text rate = xml.xpath('//div[@class="user_reviews_summary_row"]/@data-tooltip-html')[0][:4] people = clear(xml.xpath('//div[@class="summary column"]/span[2]')[0].text)[1:-1] des = clear(xml.xpath('//div[@class="game_description_snippet"]')[0].text) type = get_type(xml) time = xml.xpath('//div[@class="date"]')[0].text deve = xml.xpath('//div[@class="dev_row"]/div[2]/a[1]')[0].text except: print('第{}个游戏未完成检索'.format(count)) count += 1 return original_cost ,final_cost,now_evaluate, all_evaluate, rate, people, des, type, time, deve def info(path): df = pd.read_excel('./first.xlsx') df['详细'] = df.apply(lambda x: getdetail(x), axis=1) df['原价'] = df.apply(lambda x:x['详细'][0], axis=1) df['现价'] = df.apply(lambda x:x['详细'][1], axis=1) df['最近评价'] = df.apply(lambda x:x['详细'][2], axis=1) df['全部评价'] = df.apply(lambda x:x['详细'][3], axis=1) df['好评率'] = df.apply(lambda x:x['详细'][4], axis=1) df['评价人数'] = df.apply(lambda x:x['详细'][5], axis=1) df['游戏描述'] = df.apply(lambda x:x['详细'][6], axis=1) df['类型'] = df.apply(lambda x:x['详细'][7], axis=1) df['发行时间'] = df.apply(lambda x:x['详细'][8], axis=1) df['开发商'] = df.apply(lambda x:x['详细'][9], axis=1) df = df.drop('Unnamed: 0', axis=1) #删掉没用的数据 df.to_excel(path) df.info() print('---检索完成---') if __name__ == '__main__': # 根据基本信息，爬取相应游戏的特有信息 path2 = 'second.xlsx' info(path2)

结果可以看到(注：虽然每个每个游戏的爬取方法都一致，但是存在有些游戏访问不到，可能由于是外网的原因，所以一些游戏访问的不到)：在这里插入图片描述 (4)、数据处理，由于使用的数据需要将其转化为一定的格式价格的处理：由于有些游戏有打折，所以已现价为价格基础：注：在实际爬取的过程中，大多数游戏有价格，但是有少部分游戏是 ‘免费游玩’，‘Free’甚至有一些是‘demo’，所以将这少部分同一转化为0元。通过爬取到的游戏价格我们发现在价格数字面前都存在‘¥’，所以我们通过鉴别第一个符号是否为‘¥’便可以完成价格的处理，最后用to_numeric()方法将其转化为int型

def deal_price(x): price = ' ' if(x['现价'][:1] != '¥' or x['现价'] == ' '): price = '0' else: price = re.sub(r'¥| |,','',x['现价']) return price df['price'] = df.apply(lambda x:deal_price(x), axis=1) df['price'] = pd.to_numeric(df['price'])

好评率的处理：注：每个游戏都存在评价，但是有些游戏的人数评价数量较少，所以被steam特殊处理为‘Need more user reviews to generate a scor’，其余的只需将最后的‘%’处理便可。

def deal_rate(x): rate = ' ' if(x['好评率'] == 'Need' or x['好评率'] == ' '): rate = '0' else: rate = re.sub(r'%| |o','',x['好评率']) return rate df['好评率'] = df.apply(lambda x:deal_rate(x), axis=1) df['好评率'] = pd.to_numeric(df['好评率'])

评价人数的处理：注：此处和好评率的注意事项一致。

def deal_num(x): num = ' ' if x['评价人数'] == ' Need more user reviews to generate a scor' or x['评价人数'] == ' ': num = '0' else: num = re.sub(',','',x['评价人数']) return num df['评价人数'] = df.apply(lambda x:deal_num(x), axis=1) df['评价人数'] = pd.to_numeric(df['评价人数'])

游戏发布日期的处理：注：目标需把爬取的日期需要将其转化为datatime格式，其次爬取的时间有极少部分只有年加月，所以同一将其日等于爬取月的一号。

def deal_year(x): mon = {'Jan':'1','Feb':'2','Mar':'3','Apr':'4','May':'5','Jun':'6','Jul':'7','Aug':'8','Sep':'9','Oct':'10','Nov':'11','Dec':'12'} year, month, day= ' ',' ',' ' if x['发行时间'] == ' ': year = '2000/1/1' else: year = x['发行时间'][-4:] if(x['发行时间'][0] >= '0'and x['发行时间'][0] 分列->下一步->下一步->日期->完成在这里插入图片描述

最后通过info查看转换结果：在这里插入图片描述

（5）、分析模块：通过matplotlib库来进行分析：分析：逐年游戏的好评度情况：

def show_first(df): #点图 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置字体为SimHei显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #设置正常显示字符 Y = df['price'] # 每一个点的Y值 X = df['year']# 每一个点的X值 plt.style.use('seaborn')#画布风格 plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']#字体 plt.figure(figsize=(20, 5))#大小 #这里散点大小是热销排行的倒数，也就是说越热销的游戏，圆点也就越大 #颜色取决于好评率高低，colorbar也就是cmap选择'RdYlBu'风格 plt.scatter(X,Y, s=15000/(df.index+200), c=df['好评率'], alpha=.9,cmap=plt.get_cmap('RdYlBu')) plt.colorbar().set_label('好评率',fontsize=20) ''' #局部放大 datenow = datetime.datetime(2021, 1, 1) dstart = datetime.datetime(2010, 1, 1) plt.xlim(dstart, datenow) plt.ylim(0, 500) ''' plt.xlabel('年份',fontsize=20) plt.ylabel('价格',fontsize=20) plt.title('逐年该类型游戏的好评度情况') plt.show()

分析：每年的游戏的平均价格和好评度的曲线图：

def show_second(df): #曲线图 --统计的是每一年整年的游戏 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体为SimHei显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正常显示字符 df_price = df.groupby('year')['price'].mean().to_frame().reset_index().sort_values(by='year') # 按年分组，求平均价格 df_rate = df.groupby('year')['好评率'].mean().to_frame().reset_index().sort_values(by='year') # 按年分组，求平均好评率 plt.figure(figsize=(20, 5)) plt.plot(df_rate['year'], df_rate['好评率'], c='g', label='平均好评率%') plt.plot(df_price['year'], df_price['price'], c='c', label='平均价格') plt.xlabel('年份', fontsize=20) plt.legend() plt.title('年份与价格、好评率') datenow = datetime.datetime(2021, 1, 1) dstart = datetime.datetime(1980, 1, 1) plt.xlim(dstart, datenow) plt.ylim(0, 100) plt.show()

4、实验结果本实验爬取了steam冒险游戏中的7500个游戏：实验操作流程： 1、先运行steam.py获取first.xlsx第一张表：在这里插入图片描述 2、运行specific_infomation.py获取second.xlsx第二张表： 3、运行deal_data.py获取second_deal.xlsx第三张表： 4、运行deal_show_info.py得到分析的游戏结果：结果展示：局部放大后：可以发现随着年份的增加游戏的整体数量开始上升、其次整体质量十分优良，价格普遍都在100元以下，这也说明人人都可以消费得起。

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