Steam游戏的爬取与分析

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：

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。

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



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。
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 = '<span id="' +self.announce + "_total" +'">(.*?)</span>'
        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：

（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)：

(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] <= '9' ):
            day = re.sub(' ', '', x['发行时间'][:2])
            month = mon[re.sub(r' |,', '', x['发行时间'][2:6])]
        else:
            day = '1'
            month = mon[x['发行时间'][:3]]
        year = year + '/' + month + '/' + day
    return year

df['year'] = df.apply(lambda x:deal_year(x), axis=1)

接着打开保存的文件second_deal.xlsx先将日期的那一列全选(利用Ctrl+Shift+鼠标左键双击)

接着 点击数据->分列->下一步->下一步->日期->完成

最后通过info查看转换结果：

（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：

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。