looter——超轻量级爬虫框架

repo: github.com/alphardex/p…

如今，网上的爬虫教程可谓是泛滥成灾了，从urllib开始讲，最后才讲到requests和selenium这类高级库，实际上，根本就不必这么费心地去了解这么多无谓的东西的。只需记住爬虫总共就三大步骤：发起请求——解析数据——存储数据，这样就足以写出最基本的爬虫了。诸如像Scrapy这样的框架，可以说是集成了爬虫的一切，但是新人可能会用的不怎么顺手，看教程可能还会踩各种各样的坑，而且Scrapy本身体积也有点大。因此，本人决定亲手写一个轻量级的爬虫框架———— looter ，里面集成了调试和爬虫模板这两个核心功能，利用looter，你就能迅速地写出一个高效的爬虫。另外，本项目的函数文档也相当完整，如果有不明白的地方可以自行阅读源码（一般都是按Ctrl+左键或者F12）。

安装

$ pip install looter
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仅支持 Python 3.6及以上版本。

快速开始

让我们先来撸一个非常简单的图片爬虫：首先，用 shell 获取网站

$ looter shell https://konachan.com/post
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然后用1行代码将图片的url提取出来

>>> imgs = tree.css('a.directlink::attr(href)').extract()
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或者用另一种方式提取

>>> imgs = links(res, pattern=r'.*/(jpeg|image)/.*')
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将url保存到本地

>>> Path('konachan.txt').write_text('\n'.join(imgs))
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可以通过wget等下载 工具 将图片下载下来

$ wget -i konachan.txt
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如果想要看更多的爬虫例子， 猛戳这里

工作流

如果你想迅速撸出一个爬虫，那么你可以用looter提供的模板来自动生成一个

$ looter genspider <name> [--async]
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async是一个备用的选项，它使得生成的爬虫核心用asyncio而非线程池。

在生成的模板中，你可以自定义domain和tasklist这两个变量。

什么是tasklist？实际上它就是你想要抓取的页面的所有链接。

以konachan.com为例，你可以使用列表推导式来创建自己的tasklist：

domain = 'https://konachan.com'
tasklist = [f'{domain}/post?page={i}' for i in range(1, 9777)]
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然后你就要定制你的crawl函数，这是爬虫的核心部分。

def crawl(url):
    tree = lt.fetch(url)
    items = tree.css('ul li')
    for item in items:
        data = {}
        # data[...] = item.css(...)
        pprint(data)
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在大多数情况下，你所要抓取的内容是一个列表（也就是HTML中的ul或ol标签），可以用css选择器将它们保存为items变量。

然后，你只需使用for循环来迭代它们，并抽取你想要的数据，将它们存储到dict中。

注意：目前looter使用了parsel来解析网页，和Scrapy的解析工具一样。如果想用以前的cssselect的话，把fetch的use_parsel设为False就可以了。

但是，在你写完这个爬虫之前，最好用looter提供的shell来调试一下你的css代码是否正确。（目前已集成 ptpython ，一个支持自动补全的REPL）

>>> items = tree.css('ul li')
>>> item = items[0]
>>> item.css(anything you want to crawl)
# 注意代码的输出是否正确！
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调试完成后，你的爬虫自然也就完成了。怎么样，是不是很简单:)

函数

looter为用户提供了一些比较实用的函数。

view

在爬取页面前，你最好确认一下页面的渲染是否是你想要的

>>> view(url)
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links

获取网页的所有链接

>>> links(res)                  # 获取所有链接
>>> links(res, search='...')    # 查找指定链接
>>> links(res, pattern=r'...')  # 正则查找链接
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save_as_json

将所得结果保存为json文件，支持按键值排序（sort_by)和去重(no_duplicate)

>>> total = [...]
>>> save_as_json(total, sort_by='key', no_duplicate=True)
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如果想保存为别的格式（csv、xls等），用pandas转化即可

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_json('xxx.json')
>>> data.to_csv()
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