Python大佬批量爬取中国院士信息，告诉你哪个地方人杰地灵

院士（Academician）源于Academy， Academy是古希腊传说中的一位拯救雅典免遭劫难而牺牲的英雄,属于科学及学术界的最高荣誉头衔。哪里盛产生院士？python爬虫告诉你。

背景调研

目前中国院士共有1500余人，其中科学院院士799人，工程院院士875人。

科学院院士名单 http://www.casad.cas.cn/chnl/371/index.html

工程院院士名单 http://www.cae.cn/cae/html/main/col48/column_48_1.html

这里我以工程院院士信息抓取进行讲解。

工程院士出生地分布图

必备模块

• 通过 pip 安装scrapy 爬虫框架模块

• 通过 pip 安装 jieba 分词模块

• 通过 pip 安装win32api

  如果报ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 安装好后，把 D:Python27_64Libsite-packagespywin32_system32下的所有东西拷贝到C:WindowsSystem32下面

爬虫流程

在E盘下面建立文件夹project_scrapy,

• 建立爬虫项目 在E盘下面建立文件夹project_scrapy,进入该文件夹下面，打开cmd窗口，然后运行下面的命令搭建爬虫框架。 scrapy startproject engaca_spider 目录树如下：

  E:project_scrapy>tree /f卷 新加卷 的文件夹 PATH 列表卷序列号为 00000001 7009:36A5E:.└─engaca_spider │ scrapy.cfg │ └─engaca_spider │ items.py │ middlewares.py │ pipelines.py │ settings.py │ __init__.py │ └─spiders __init__.py

• 设置输出内容 在items.py 中添加如下内容

  # -*- coding: utf-8 -*-
  
  import scrapy
  
  
  
  class EngacaSpiderItem(scrapy.Item): 
  
  # define the fields for your item here like: 
  
  # name = scrapy.Field() 
  
         name = scrapy.Field() 
  
         place = scrapy.Field() pass

• 在settings.py 中设置爬虫源头

  在settings.py 文件添加如下语句

  starturl = 'http://www.cae.cn/cae/html/main/col48/column_48_1.html'

• 省份列表文件 scrapy.cfg的同层文件夹中存放pro_list.txt

  链接：https://pan.baidu.com/s/1brg0MIz 密码：selo

• 爬虫核心代码 在spiders文件夹下面建立 aca_spider.py

  #!python #coding: utf-8 import scrapyfrom scrapy.spiders import Spiderfrom scrapy.selector import Selector import refrom engaca_spider.settings import starturlfrom engaca_spider.items import EngacaSpiderItemfrom pprint import pprintimport jsonimport urllibfrom urlparse import urljoin import jiebapro_list =[ i.strip().decode('utf-8') for i in open("pro_list.txt").readlines()]class EngAcaSpider(Spider): ''' ''' name = "EngAca" #需要处理的http状态 handle_httpstatus_list = [404,403] def start_requests(self): ''' ''' yield scrapy.Request(starturl,self.getnames) def getnames(self,response): ''' ''' if response.status == 403: print 'meet 403, sleep 600 seconds' import time time.sleep(600) yield scrapy.Request(response.url, callback=self.getnames) #404，页面不存在，直接返回即可 elif response.status == 404: print 'meet 404, return' #正常处理 else: print "second:",response.url self.logger.info('a response from %s',response.url) names_li=response.selector.xpath('//li[@class="name_list"]/a') for name_li in names_li: ''' ''' items=EngacaSpiderItem() items['name']=name_li.xpath("./text()").extract_first() #unicode urlhref=name_li.xpath('./@href').extract_first() newurl=urljoin(response.url,urlhref) yield scrapy.Request(newurl,callback=self.getplaces,meta={'items':items}) def getplaces(self,response): ''' ''' items = response.meta['items'] # get first content; # 中英文 混用 .encode('gbk','ignore') 忽略英文空格 ptext=response.selector.xpath('//div[@class="intro"]/p[1]/text()').extract_first() content=ptext.split(u'。')[1] seg_list = jieba.cut(content) for place in seg_list: place=place.replace(u"省",'') place=place.replace(u"市",'') print "place:",place if place in pro_list: items['place']=place break else: items['place']='None' pprint(items) yield items

• 结果输出代码 在pipelines.py 处理输出内容，可以把内容保存到数据库或者文本中。 这里我直接保存到文本result.txt中。

  # -*- coding: utf-8 -*- class EngacaSpiderPipeline(object): def process_item(self, item, spider): return itemfrom pprint import pprintimport codecsclass ShopinfoPipeline(object): def process_item(self, item, spider): return itemclass JsonWithEncodingPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') #保存为json文件 line="name place
  
  " self.file.write(line)#写入文件中 def process_item(self, item, spider): ''' ''' keylist=['name','place'] baseline="" for i in keylist: baseline+=item[i]+' ' baseline+="
  
  " pprint(baseline) self.file.write(baseline)#写入文件中 def spider_closed(self, spider):#爬虫结束时关闭文件 self.file.close()

• 在settings.py指定输出管道

  ITEM_PIPELINES = { 'engaca_spider.pipelines.JsonWithEncodingPipeline': 300, }

运行爬虫

在这个目录scrapy.cfg的同层文件夹下打开cmd窗口运行爬虫,在该目录下生成结果文件result.txt。

scrapy crawl EngAca

利用pycharts进行数据可视化

参照教程，绘制地图热图。matplotlib[05]——微信好友的全国分布的热图

从这张图上，我们可以看出江苏院士最多，超过100人，人杰地灵当之无愧。

项目所有文件

链接：https://pan.baidu.com/s/1smligBN 密码：jdst

总结

这是最基本也是最重要的爬虫练习。里面没有涉及到JS加密、反爬措施。借助这个练习，可以熟悉爬虫框架。 数据预测未来，做事先人一步。

本文的代码直接就缩水了，如果想复制完整的代码，可以阅读原文。请搜索：python项目实践[02]爬虫——scrapy院士出生地分析

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