Scrapy 爬取伯乐在线实战

栏目: 编程工具 · 发布时间: 7年前

内容简介:Scrapy 爬取伯乐在线实战

项目介绍

使用Scrapy框架进行爬取伯乐在线的所有技术文章

所用知识点

  • Scrapy项目的创建
  • Scrapy框架 Shell 命令的使用
  • Scrapy自带的图片下载管道
  • Scrapy自定义图片下载管道(继承自带的管道)
  • Scrapy框架ItemLoader的使用
  • Scrapy自定义ItemLoader
  • Scrapy中同步将Item保存入Mysq数据库
  • Scrapy中异步将Item保存入Mysq数据库

项目初始

创建新项目

scrapy startproject bole

创建爬虫

scrapy genspider jobbole blog.jobbole.com

爬虫调试

为了方便对爬虫进行调试,在项目目录中创建一个main.py文件

from scrapy.cmdline import execute

import sys,os

	

# 将项目目录动态设置到环境变量中

# os.path.abspath(__file__) 获取main.py的路径

# os.path.dirname(os.path.abspath(__file__) 获取main.py所处目录的上一级目录

sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

execute(['scrapy','crawl','jobbole'])

在爬虫开始运行时,建议修改项目中的配置文件,找到 ROBOTSTXT_OBEY 将其改为False,如果不修改的话,Scrapy会自动的查找网站的ROBOTS协议,会过滤不符合协议的URL 

在windows环境下可能会出现 No moudle named 'win32api' ,因此需要执行 pip install pypiwin32  

如果下载速度过慢可使用豆瓣源进行安装

pip install -i https://pypi.douban.com/simple pypiwin32

前置知识

XPath语法简介

Scrapy 爬取伯乐在线实战

CSS常用选择器

Scrapy 爬取伯乐在线实战

Scrapy shell模式

在解析页面的时候如果要查看运行结果则必须要运行Scrapy爬虫发起一个请求,而Scrapy提供了一种方便的调试方法可以只请求一次。

scrpay shell http://blog.jobbole.com/111144/

文章解析

文章详情页

Xpath的解析方式

def parse_detail(self, response):

    # xpath方式进行解析

    # 文章标题

    title = response.xpath('//div[@class="entry-header"]/h1/text()').extract_first()

    # 发布时间

    create_time = response.xpath('//p[@class="entry-meta-hide-on-mobile"]/text()').extract_first().replace('·','').strip()

    # 点赞数

    # contains函数是找到class中存在vote-post-up这个类

    up_num = response.xpath('//span[contains(@class,"vote-post-up")]/h10/text()').extract_first()

    # 收藏数

    fav_num = response.xpath('//span[contains(@class,"bookmark-btn")]/text()').extract_first()

    match_re = re.match('.*?(\d+).*',fav_num)

    if match_re:

        fav_num = match_re.group(1)

    else:

        fav_num = 0

    # 评论数

    comment_num = response.xpath('//a[@href="#article-comment"]/span/text()').extract_first()

    match_re = re.match('.*?(\d+).*', comment_num)

    if match_re:

        comment_num = match_re.group(1)

    else:

        comment_num = 0

    # 文章正文

    content = response.xpath('//div[@class="entry"]').extract_first()

    # 获取标签

    tags_list = response.xpath('//p[@class="entry-meta-hide-on-mobile"]/a/text()').extract()

    tags_list = [element for element in tags_list if not element.strip().endswith('评论')]

    tags = ",".join(tags_list)

CSS解析方式

def parse_detail(self, response):

    # CSS方式进行解析

    # 文章标题

    title = response.css('div.entry-header h1::text').extract_first()

    # 发布时间

    create_time = response.css('p.entry-meta-hide-on-mobile::text').extract_first().replace('·','').strip()

    # 点赞数

    up_num = response.css('span.vote-post-up h10::text').extract_first()

    # 收藏数

    fav_num = response.css('span.bookmark-btn::text').extract_first()

    match_re = re.match('.*?(\d+).*',fav_num)

    if match_re:

        fav_num = match_re.group(1)

    else:

        fav_num = 0

    # 评论数

    comment_num = response.css('a[href="#article-comment"] span::text').extract_first()

    match_re = re.match('.*?(\d+).*', comment_num)

    if match_re:

        comment_num = match_re.group(1)

    else:

        comment_num = 0

    # 文章正文

    content = response.css('div.entry').extract_first()

    # 获取标签

    tags_list = response.css('p.entry-meta-hide-on-mobile a::text').extract()

    tags_list = [element for element in tags_list if not element.strip().endswith('评论')]

    tags = ",".join(tags_list)

列表页

def parse(self, response):



    # 获取文章列表中的每一篇文章的url交给Scrapy下载并解析

    article_nodes = response.css('div#archive .floated-thumb .post-thumb a')

    for article_node in article_nodes:

        # 解析每个文章的封面图

        font_image_url = article_node.css('img::attr(src)').extract_first("")

        # 解析每个文章的url

        article_url = article_node.css('::attr(href)').extract_first("")

        # 智能对url进行拼接,如果url中不带有域名则会自动添加域名

        # 通过在Request中设置meta信息来进行数据的传递

        yield Request(url=parse.urljoin(response.url, article_url),meta={'font_image_url':parse.urljoin(response.url, font_image_url)}, callback=self.parse_detail)



    # 获取文章的下一页url地址,并交给自身解析

    next_url = response.css('a.next.page-numbers::attr(href)').extract_first('')

    if next_url:

        yield Request(url=parse.urljoin(response.url, next_url), callback=self.parse)

        

 def parse_detail(self, response):

        article_item = JobBoleArticleItem()

        # 从response中获取数据

        # 文章封面图

        font_image_url = response.meta.get('font_image_url', '')

        # CSS方式进行解析

        # 文章标题

        title = response.css('div.entry-header h1::text').extract_first()

        # 发布时间

        create_time = response.css('p.entry-meta-hide-on-mobile::text').extract_first().replace('·','').strip()

        # 点赞数

        up_num = response.css('span.vote-post-up h10::text').extract_first()

        # 收藏数

        fav_num = response.css('span.bookmark-btn::text').extract_first()

        match_re = re.match('.*?(\d+).*',fav_num)

        if match_re:

            fav_num = match_re.group(1)

        else:

            fav_num = 0

        # 评论数

        comment_num = response.css('a[href="#article-comment"] span::text').extract_first()

        match_re = re.match('.*?(\d+).*', comment_num)

        if match_re:

            comment_num = match_re.group(1)

        else:

            comment_num = 0

        # 文章正文

        content = response.css('div.entry').extract_first()

        # 获取标签

        tags_list = response.css('p.entry-meta-hide-on-mobile a::text').extract()

        tags_list = [element for element in tags_list if not element.strip().endswith('评论')]

        tags = ",".join(tags_list)



        article_item["title"] = title

        article_item["create_time"] = create_time

        article_item["url"] = response.url

        article_item["font_image_url"] = [font_image_url]

        article_item["up_num"] = up_num

        article_item["fav_num"] = fav_num

        article_item["comment_num"] = comment_num

        article_item["content"] = content

        article_item["tags"] = tags



        yield article_item

定义Items

class JobBoleArticleItem(scrapy.Item):

    title = scrapy.Field()

    create_time = scrapy.Field()

    url = scrapy.Field()

    url_object_id = scrapy.Field()

    font_image_url = scrapy.Field()

    font_image_path = scrapy.Field()

    up_num = scrapy.Field()

    fav_num = scrapy.Field()

    comment_num = scrapy.Field()

    tags = scrapy.Field()

    content = scrapy.Field()

pipeline管道的使用

Scrapy自带的图片下载管道

在settings.py中的pipeline处添加 scrapy.pipeline.images.ImagesPipeline

ITEM_PIPELINES = {

   'bole.pipelines.BolePipeline': 300,

    'scrapy.pipeline.images.ImagesPipeline' : 200

}

# 设置图片url的字段,scraoy将从item中找出此字段进行图片下载

IMAGES_URLS_FIELD = "font_image_url"

# 设置图片下载保存的目录

project_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))

IMAGES_STORE = os.path.join(project_path, "images")

# 表示只下载大于100x100的图片

IMAGES_MIN_HEIGHT = 100

IMAGES_MIN_WIDTH = 100

之后运行项目可能包PIL未找到,因此需要 pip install pillow  

此外scrapy的图片下载默认是接受一个数组,因此在赋值的时候需要 article_item["font_image_url"] = [font_image_url]

自定义图片下载管道

虽然Scrapy自带的下载中间件很好用,但是如果我要获取图片下载后保存的路径则官方自带就不能满足需求,因此需要我们自定义管道

# 自定义图片下载处理的中间件

class ArticleImagePipeline(ImagesPipeline):

    # 重载函数,改写item处理完成的函数

    def item_completed(self, results, item, info):

        for key, value in results:

            font_image_path = value["path"]

        item["font_image_path"] = font_image_path

        return item

使用Scrapy自带的管道将Item导出成Json文件

from scrapy.exporters import JsonItemExporter



# 使用Scrapy自带的JsonExporter将item导出为json

class JsonExportPipeline(object):

    # 调用scrapy提供的JsonExporter导出json文件

    def __init__(self):

        self.file = open('article_export.json', 'wb')

        self.exporter = JsonItemExporter(self.file, encoding="utf-8", ensure_ascii=False)

        self.exporter.start_exporting()



    # 重写Item处理

    def process_item(self, item, spider):

        self.exporter.export_item(item)

        return item



    def spider_closed(self, spider):

        self.exporter.finish_exporting()

        self.file.close()

自定义管道将Item保存为Json文件

import codecs,json



# 自定义将Item导出为Json的管道

class ArticleWithJsonPipeline(object):

    # 爬虫初始化时调用

    def __init__(self):

        # 打开json文件

        # 使用codecs能够解决编码方面的问题

        self.file = codecs.open('article.json','w',encoding="utf-8")



    # 重写Item处理

    def process_item(self, item, spider):

        # 需要关闭ensure_ascii,不然中文字符会显示不正确

        lines = json.dump(dict(item), ensure_ascii=False)+'\n'

        # 将一行数据写入

        self.file.write(lines)

        return item



    # 爬虫结束时调用

    def spider_closed(self, spider):

        # 关闭文件句柄

        self.file.close()

同步化将Item保存入数据库

pip install mysqlclient 安装 Mysql 客户端库

import MySQLdb



# 同步机制写入数据库

class ArticleWithMysqlPipeline(object):

    def __init__(self):

        self.conn = MySQLdb.connect('127.0.0.1', 'root', 'root', 'scrapy', charset="utf8", use_unicode=True)

        self.cursor = self.conn.cursor()



    def process_item(self, item, spider):

        insert_sql = '''

            INSERT INTO 

            jobbole_article (title, create_time, url, url_object_id, font_image_url, comment_num, up_num, fav_num, tags, content)

            VALUES 

            (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)

        '''

        self.cursor.execute(insert_sql, (item["title"], item["create_time"], item["url"], item["url_object_id"], item["font_image_url"][0],

                                    item["comment_num"], item["up_num"], item["fav_num"], item["tags"], item["content"]))

        self.conn.commit()



    def spider_closed(self, spider):

        self.conn.close()

异步化将Item保存入数据库

因为Scrapy的解析速度非常快,加上文章的内容较大,因此会出现数据库的操作速度赶不上解析速度会产生阻塞,因此采用异步化的方式来进行数据的插入

import MySQLdb.cursors

from twisted.enterprise import adbapi



# 异步操作写入数据库

class ArticleTwiterMysqlPipeline(object):

    # scrapy会自动执行此方法,将setting文件中的配置读入

    @classmethod

    def from_settings(cls, settings):

        param = dict(

            host = settings["MYSQL_HOST"],

            db = settings["MYSQL_DBNAME"],

            user = settings["MYSQL_USERNAME"],

            passwd = settings["MYSQL_PASSWORD"],

            charset = "utf8",

            cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,

            use_unicode = True

        )

        #需要使用连接模块的模块名

        dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **param)

        return cls(dbpool)



    def __init__(self, dbpool):

        self.dbpool = dbpool



    # 使用twisted异步将数据插入到数据库中

    def process_item(self, item, spider):

        query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item)

        query.addErrback(self.handle_error, item, spider)



    # 自定义错误处理

    def handle_error(self, failure, item, spider):

        print(failure)

        print(item)



    def do_insert(self, cursor, item):

        insert_sql = '''

            INSERT INTO 

            jobbole_article (title, create_time, url, url_object_id, font_image_url, font_image_path, comment_num, up_num, fav_num, tags, content)

            VALUES 

            (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)

        '''

        cursor.execute(insert_sql, (item["title"], item["create_time"], item["url"], item["url_object_id"], item["font_image_url"][0],

                                    item["font_image_path"], item["comment_num"], item["up_num"], item["fav_num"], item["tags"], item["content"]))

项目改进

前面使用了最基本的方式来解析的文章详情页,这样使得spider的代码十分长,不容易维护,因此可以采用自定义ItemLoder的方式方便对规则的管理

spider文件的修改

class JobboleSpider(scrapy.Spider):

    # 爬虫的名称 后续启动爬虫是采用此名称

    name = "jobbole"

    # 爬取允许的域名

    allowed_domains = ["blog.jobbole.com"]

    # 起始url列表 , 其中的每个URL会进入下面的parse函数进行解析

    start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/']



    # 列表页面的解析

    def parse(self, response):

        # 获取文章列表中的每一篇文章的url交给Scrapy下载并解析

        article_nodes = response.css('div#archive .floated-thumb .post-thumb a')

        for article_node in article_nodes:

            # 解析每个文章的封面图

            font_image_url = article_node.css('img::attr(src)').extract_first("")

            # 解析每个文章的url

            article_url = article_node.css('::attr(href)').extract_first("")

            # 智能对url进行拼接,如果url中不带有域名则会自动添加域名

            # 通过在Request中设置meta信息来进行数据的传递

            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, article_url),meta={'font_image_url':parse.urljoin(response.url, font_image_url)}, callback=self.parse_detail)



        # 获取文章的下一页url地址,并交给自身解析

        next_url = response.css('a.next.page-numbers::attr(href)').extract_first('')

        if next_url:

            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, next_url), callback=self.parse)



    # 详情页面的解析

    def parse_detail(self, response):

        article_item = JobBoleArticleItem()

        # 从response中获取文章封面图

        font_image_url = response.meta.get('font_image_url', '')

        item_loader = JobBoleArticleItemLoader(item=JobBoleArticleItem(),response=response)

        item_loader.add_css('title', 'div.entry-header h1::text')

        item_loader.add_css('create_time', 'p.entry-meta-hide-on-mobile::text')

        item_loader.add_value('url', response.url)

        item_loader.add_value('url_object_id', get_md5(response.url))

        item_loader.add_value('font_image_url', [font_image_url])

        item_loader.add_css('comment_num', 'a[href="#article-comment"] span::text')

        item_loader.add_css('content', 'div.entry')

        item_loader.add_css('tags', 'p.entry-meta-hide-on-mobile a::text')

        item_loader.add_css('up_num', '.vote-post-up h10')

        item_loader.add_css('fav_num', 'div.post-adds > span.btn-bluet-bigger.href-style.bookmark-btn.register-user-only::text')



        article_item = item_loader.load_item()

        yield article_item


自定义的ItemLoader

import datetime

import re



import scrapy

from scrapy.loader import ItemLoader

from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst, Join





# 去除文本中的点

def remove_dote(value):

    return value.replace('·','').strip()





# 时间转换处理

def date_convert(value):

    try:

        create_time = datetime.datetime.strptime(value, "%Y/%m/%d").date()

    except Exception as e:

        create_time = datetime.datetime.now().date()

    return create_time





# 获得数字

def get_num(value):

    match_re = re.match('.*?(\d+).*', value)

    if match_re:

        num = match_re.group(1)

    else:

        num = 0

    return int(num)





# 获取点赞数

def get_up_num(value):

    match_re = re.match('<h10 id=".*?">(\d+)</h10>', value)

    if match_re:

        num = match_re.group(1)

    else:

        num = 0

    return int(num)





# 去掉tag中的评论

def remove_comment_tag(value):

    if "评论" in value:

       return ""

    return value





# 默认返回

def return_value(value):

    return value





# 自定义ITemLoader

class JobBoleArticleItemLoader(ItemLoader):

    # 改写默认的output_processor

    default_output_processor = TakeFirst()





# 伯乐在线Item

class JobBoleArticleItem(scrapy.Item):

    title = scrapy.Field()

    create_time = scrapy.Field(

        # 该传入的字段值要批量处理的函数

        input_processor=MapCompose(remove_dote, date_convert),

    )

    url = scrapy.Field()

    url_object_id = scrapy.Field()

    font_image_url = scrapy.Field(

        output_processor = MapCompose(return_value)

    )

    font_image_path = scrapy.Field()

    up_num = scrapy.Field(

        input_processor = MapCompose(get_up_num)

    )

    fav_num = scrapy.Field(

        input_processor=MapCompose(get_num),

    )

    comment_num = scrapy.Field(

        input_processor=MapCompose(get_num),

    )

    tags = scrapy.Field(

        input_processor=MapCompose(remove_comment_tag),

        output_processor = Join(',')

    )

    content = scrapy.Field()

```
Scrapy 爬取伯乐在线实战 Scrapy 爬取伯乐在线实战 Scrapy 爬取伯乐在线实战

本文由蒋蜀黍 创作,采用 知识共享署名-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议 进行许可。

转载、引用前需联系作者,并署名作者且注明文章出处。

本站文章版权归原作者及原出处所有 。内容为作者个人观点, 并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。本站是一个个人学习交流的平台,并不用于任何商业目的,如果有任何问题,请及时联系我们,我们将根据著作权人的要求,立即更正或者删除有关内容。本站拥有对此声明的最终解释权。


以上所述就是小编给大家介绍的《Scrapy 爬取伯乐在线实战》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

计算机图形学与几何造型导论

计算机图形学与几何造型导论

戈德曼 / 邓建松 / 2011-9 / 69.00元

《世界著名计算机教材精选:计算机图形学与几何造型导论》是世界著名计算机教材精选之一。《世界著名计算机教材精选:计算机图形学与几何造型导论》共四部分三十章节,内容包括乌龟绘图,应用递归乌龟程序生成分形,分形的奇特性质,仿射变换,仿射几何:二维计算机图形学的连点过程,应用迭代函数系统生成分形,不动点定理及其推论,递归乌龟程序与共形迭代函数系统等。《世界著名计算机教材精选:计算机图形学与几何造型导论》可......一起来看看 《计算机图形学与几何造型导论》 这本书的介绍吧!

JSON 在线解析
JSON 在线解析

在线 JSON 格式化工具

随机密码生成器
随机密码生成器

多种字符组合密码

HTML 编码/解码
HTML 编码/解码

HTML 编码/解码