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