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怎么使用Python Scrap框架爬取某食品论坛数据

发布时间:2021-11-22 11:24:47 来源:亿速云 阅读:132 作者:iii 栏目:大数据

本篇内容主要讲解“怎么使用Python Scrap框架爬取某食品论坛数据”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么使用Python Scrap框架爬取某食品论坛数据”吧!

一、前言

网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

说人话就是,爬虫是用来海量规则化获取数据,然后进行处理和运用,在大数据、金融、机器学习等等方面都是必须的支撑条件之一。

目前在一线城市中,爬虫的岗位薪资待遇都是比较客观的,之后提升到中、高级爬虫工程师,数据分析师、大数据开发岗位等,都是很好的过渡。

二、项目目标

本次介绍的项目其实不用想得太过复杂,最终要实现的目标也就是将帖子的每条评论爬取到数据库中,并且做到可以更新数据,防止重复爬取,反爬等措施。

三、项目准备

软件:PyCharm

需要的库:Scrapy, selenium, pymongo, user_agent,datetime

目标网站:

http://bbs.foodmate.net

插件:chromedriver(版本要对)

四、项目分析

1、确定爬取网站的结构

简而言之:确定网站的加载方式,怎样才能正确的一级一级的进入到帖子中抓取数据,使用什么格式保存数据等。

其次,观察网站的层级结构,也就是说,怎么根据板块,一点点进入到帖子页面中,这对本次爬虫任务非常重要,也是主要编写代码的部分。

2、如何选择合适的方式爬取数据?

目前我知道的爬虫方法大概有如下(不全,但是比较常用):

1)request框架:运用这个http库可以很灵活的爬取需要的数据,简单但是过程稍微繁琐,并且可以配合抓包工具对数据进行获取。但是需要确定headers头以及相应的请求参数,否则无法获取数据;很多app爬取、图片视频爬取随爬随停,比较轻量灵活,并且高并发与分布式部署也非常灵活,对于功能可以更好实现。

2)scrapy框架:scrapy框架可以说是爬虫最常用,最好用的爬虫框架了,优点很多:scrapy 是异步的;采取可读性更强的 xpath 代替正则;强大的统计和 log 系统;同时在不同的 url 上爬行;支持 shell 方式,方便独立调试;支持写 middleware方便写一些统一的过滤器;可以通过管道的方式存入数据库等等。这也是本次文章所要介绍的框架(结合selenium库)。

五、项目实现

1、第一步:确定网站类型

首先解释一下是什么意思,看什么网站,首先要看网站的加载方式,是静态加载,还是动态加载(js加载),还是别的方式;根据不一样的加载方式需要不同的办法应对。然后我们观察今天爬取的网站,发现这是一个有年代感的论坛,首先猜测是静态加载的网站;我们开启组织 js 加载的插件,如下图所示。

怎么使用Python Scrap框架爬取某食品论坛数据

刷新之后发现确实是静态网站(如果可以正常加载基本都是静态加载的)。

2、第二步:确定层级关系

其次,我们今天要爬取的网站是食品论坛网站,是静态加载的网站,在之前分析的时候已经了解了,然后是层级结构:

怎么使用Python Scrap框架爬取某食品论坛数据

部分代码展示:

一级界面:

def parse(self, response):
    self.logger.info("已进入网页!")
    self.logger.info("正在获取版块列表!")
    column_path_list = response.css('#ct > div.mn > div:nth-child(2) > div')[:-1]
    for column_path in column_path_list:
        col_paths = column_path.css('div > table > tbody > tr > td > div > a').xpath('@href').extract()
        for path in col_paths:
            block_url = response.urljoin(path)
            yield scrapy.Request(
                url=block_url,
                callback=self.get_next_path,

二级界面:

def get_next_path(self, response):
    self.logger.info("已进入版块!")
    self.logger.info("正在获取文章列表!")
    if response.url == 'http://www.foodmate.net/know/':
        pass
    else:
        try:
            nums = response.css('#fd_page_bottom > div > label > span::text').extract_first().split(' ')[-2]
        except:
            nums = 1
        for num in range(1, int(nums) + 1):
            tbody_list = response.css('#threadlisttableid > tbody')
            for tbody in tbody_list:
                if 'normalthread' in str(tbody):
                    item = LunTanItem()
                    item['article_url'] = response.urljoin(
                        tbody.css('* > tr > th > a.s.xst').xpath('@href').extract_first())
                    item['type'] = response.css(
                        '#ct > div > div.bm.bml.pbn > div.bm_h.cl > h2 > a::text').extract_first()
                    item['title'] = tbody.css('* > tr > th > a.s.xst::text').extract_first()
                    item['spider_type'] = "论坛"
                    item['source'] = "食品论坛"
                    if item['article_url'] != 'http://bbs.foodmate.net/':
                        yield scrapy.Request(
                            url=item['article_url'],
                            callback=self.get_data,
                            meta={'item': item, 'content_info': []}
                        )
        try:
            callback_url = response.css('#fd_page_bottom > div > a.nxt').xpath('@href').extract_first()
            callback_url = response.urljoin(callback_url)
            yield scrapy.Request(
                url=callback_url,
                callback=self.get_next_path,
            )
        except IndexError:
            pass

三级界面:

def get_data(self, response):
    self.logger.info("正在爬取论坛数据!")
    item = response.meta['item']
    content_list = []
    divs = response.xpath('//*[@id="postlist"]/div')
    user_name = response.css('div > div.pi > div:nth-child(1) > a::text').extract()
    publish_time = response.css('div.authi > em::text').extract()
    floor = divs.css('* strong> a> em::text').extract()
    s_id = divs.xpath('@id').extract()
    for i in range(len(divs) - 1):
        content = ''
        try:


            strong = response.css('#postmessage_' + s_id[i].split('_')[-1] + '').xpath('string(.)').extract()
            for s in strong:
                content += s.split(';')[-1].lstrip('\r\n')
            datas = dict(content=content,  # 内容
                         reply_id=0,  # 回复的楼层,默认0
                         user_name=user_name[i],  # ⽤户名
                         publish_time=publish_time[i].split('于 ')[-1],  # %Y-%m-%d %H:%M:%S'
                         id='#' + floor[i],  # 楼层
                         )
            content_list.append(datas)
        except IndexError:
            pass
    item['content_info'] = response.meta['content_info']
    item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    item['content_info'] += content_list


    data_url = response.css('#ct > div.pgbtn > a').xpath('@href').extract_first()
    if data_url != None:
        data_url = response.urljoin(data_url)
        yield scrapy.Request(
            url=data_url,
            callback=self.get_data,
            meta={'item': item, 'content_info': item['content_info']}
        )
    else:
        item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        self.logger.info("正在存储!")
        print('储存成功')
        yield item

3、第三步:确定爬取方法

由于是静态网页,首先决定采用的是scrapy框架直接获取数据,并且通过前期测试发现方法确实可行,不过当时年少轻狂,小看了网站的保护措施,由于耐心有限,没有加上定时器限制爬取速度,导致我被网站加了限制,并且网站由静态加载网页变为:动态加载网页验证算法之后再进入到该网页,直接访问会被后台拒绝。

但是这种问题怎么会难道我这小聪明,经过我短暂地思考(1天),我将方案改为scrapy框架 + selenium库的方法,通过调用chromedriver,模拟访问网站,等网站加载完了再爬取不就完了,后续证明这个方法确实可行,并且效率也不错。

实现部分代码如下:

def process_request(self, request, spider):
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument('--headless')  # 使用无头谷歌浏览器模式
    chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
    chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
    # 指定谷歌浏览器路径
    self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options,
                                   executable_path='E:/pycharm/workspace/爬虫/scrapy/chromedriver')
    if request.url != 'http://bbs.foodmate.net/':
        self.driver.get(request.url)
        html = self.driver.page_source
        time.sleep(1)
        self.driver.quit()
        return scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html.encode('utf-8'), encoding='utf-8',
                                        request=request)

4、第四步:确定爬取数据的储存格式

这部分不用多说,根据自己需求,将需要爬取的数据格式设置在items.py中。在工程中引用该格式保存即可:

class LunTanItem(scrapy.Item):
    """
        论坛字段
    """
    title = Field()  # str: 字符类型 | 论坛标题
    content_info = Field()  # str: list类型 | 类型list: [LunTanContentInfoItem1, LunTanContentInfoItem2]
    article_url = Field()  # str: url | 文章链接
    scrawl_time = Field()  # str: 时间格式 参照如下格式 2019-08-01 10:20:00 | 数据爬取时间
    source = Field()  # str: 字符类型 | 论坛名称 eg: 未名BBS, 水木社区, 天涯论坛
    type = Field()  # str: 字符类型 | 板块类型 eg: '财经', '体育', '社会'
    spider_type = Field()  # str: forum | 只能写 'forum'

5、第五步:确定保存数据库

本次项目选择保存的数据库为mongodb,由于是非关系型数据库,优点显而易见,对格式要求没有那么高,可以灵活储存多维数据,一般是爬虫优选数据库(不要和我说redis,会了我也用,主要是不会)

代码:

import pymongo


class FMPipeline():
    def __init__(self):
        super(FMPipeline, self).__init__()
        # client = pymongo.MongoClient('139.217.92.75')
        client = pymongo.MongoClient('localhost')
        db = client.scrapy_FM
        self.collection = db.FM


    def process_item(self, item, spider):
        query = {
            'article_url': item['article_url']
        }
        self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
m

这时,有聪明的盆友就会问:如果运行两次爬取到了一样的数据怎么办呢?(换句话说就是查重功能)

这个问题之前我也没有考虑,后来在我询问大佬的过程中知道了,在我们存数据的时候就已经做完这件事了,就是这句:

query = {
    'article_url': item['article_url']
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)

通过帖子的链接确定是否有数据爬取重复,如果重复可以理解为将其覆盖,这样也可以做到更新数据。

6、其他设置

像多线程、headers头,管道传输顺序等问题,都在settings.py文件中设置,具体可以参考小编的项目去看,这里不再赘述。

七、效果展示

1、点击运行,结果显示在控制台,如下图所示。

怎么使用Python Scrap框架爬取某食品论坛数据

2、中间会一直向队列中堆很多帖子的爬取任务,然后多线程处理,我设置的是16线程,速度还是很可观的。

怎么使用Python Scrap框架爬取某食品论坛数据

content_info中存放着每个帖子的全部留言以及相关用户的公开信息。

到此,相信大家对“怎么使用Python Scrap框架爬取某食品论坛数据”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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