Scrapy定向爬虫教程(三)——爬取多个页面

896次阅读
没有评论

本节内容

本部分所实现的功能是,批量的爬取网页信息,不再是像以前那样只能下载一个页面了。也就是说,分析出网页的url规律后,用特定的算法去迭代,达到把整个网站的有效信息都拿下的目的。
因为本部分讲完后,功能已经到了可以使用的地步,所以我把本部分的结果独立出来,把项目上传到了github,小伙伴可以下载参考,地址https://github.com/kongtianyi/heartsong。教程余下的其他部分是添加功能和优化,今后我会在github上创建拥有不同扩展功能的分支。

分析url

不管是Discuz模板,phpWind模板,还是百度贴吧,甚至某些新闻网,都是采用id的方式来组织网页url的。这就给我们编写定向爬虫带来了极大的便利。好,来看一下Discuz模板心韵论坛的url:

http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=13&extra=page%3D1 http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=31 http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=31&extra=&page=2

共同点一目了然,其实我们不妨把参数改一改,空的参数去掉,下面三个url跟上面的三个请求到的页面是一样的

http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=13 http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=31 http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=31&page=2

局势更清晰了,所谓的tid,就是帖子的id,而参数page,就是若主题帖分页的话,主题帖的某一页,当然第一页也可以加上page参数,http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=13&page=1,一样可以请求到网页。
大部分的网站首页上都会有“最新帖子”,“最新新闻”这种模块,点进去就能找到tid的上限,若是没有的话,那就乖乖多次尝试吧,下限一般都是从零开始,不必多说。而page参数,需要我们在主题帖的第一页通过网页元素的分析去寻找出来。
Scrapy定向爬虫教程(三)——爬取多个页面
根据我的经验,在很多论坛里,包括我的这个小破论坛,都或多或少的遭到广告的侵袭,会有很多tid对应的帖子被管理员删掉,所以下面的代码里我们要对这种帖子做相应的处理。一般来说,Discuz被删帖的tid或者是还没排到的tid会返回如下页面
Scrapy定向爬虫教程(三)——爬取多个页面

爬取思路

通过以上的分析,我们可以得出这样的思路:
1 通过某种机制去迭代tid
2 在主题帖第一页中分析出总页数,去迭代带page参数的url

一些杂项

对于某些网站,他们有识别爬虫的机制,所以我们需要对我们的爬虫进行一定的伪装,在heartsong_spider.py中加入以下项。
其中,cookies在后面教程的回帖部分会用到,此处可以先置空。

# 用来保持登录状态,可把chrome上拷贝下来的字符串形式cookie转化成字典形式,粘贴到此处 cookies = {}

# 发送给服务器的http头信息,有的网站需要伪装出浏览器头进行爬取,有的则不需要 headers = { # 'Connection': 'keep – alive', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.82 Safari/537.36' }

# 对请求的返回进行处理的配置 meta = { 'dont_redirect': True, # 禁止网页重定向 'handle_httpstatus_list': [301, 302] # 对哪些异常返回进行处理 }

重载start_requests

在找到tid的上限后,要想带着上面配置的杂项去发起Request请求,我们需要重载一个函数,配置使用star_urls所发起的第一条请求。
这里对heartsong_spider.py中的yield做一下解释,它既可以传出一个item到pipeline进行加工,也可以传出一个新的Request请求。在传出一个新请求的时候,就会多开启一个线程,Scrapy是异步多线程的爬虫框架,不需要我们对多线程有过多的了解。

def start_requests(self): """ 这是一个重载函数,它的作用是发出第一个Request请求 :return: """ # 带着headers、cookies去请求self.start_urls[0],返回的response会被送到 # 回调函数parse中 yield Request(self.start_urls[0],callback=self.parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta=self.meta)

编写迭代tid的函数

找到了tid的上限之后,我们的策略是从上限向0迭代,当然,要生成新的url,只需要对老的url串进行简单的处理就OK了

def get_next_url(self, oldUrl): ''' description: 返回下次迭代的url :param oldUrl: 上一个爬去过的url :return: 下次要爬取的url ''' # 传入的url格式:http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=34 l = oldUrl.split('=') #用等号分割字符串 oldID = int(l[2]) newID = oldID – 1 if newID == 0: # 如果tid迭代到0了,说明网站爬完,爬虫可以结束了 return newUrl = l[0] + "=" + l[1] + "=" + str(newID) #构造出新的url return str(newUrl) # 返回新的url

迭代request请求

有了找到下一个url的函数之后,我们就可以在适当的位置添加如下代码,发起新的请求,“适当的位置”包括以下两种情况:
* 本页的数据获取完成
* 本页被删除,无内容

# 发起下一个主题贴的请求 next_url = self.get_next_url(response.url) # response.url就是原请求的url if next_url != None: # 如果返回了新的url yield Request(next_url, callback=self.parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta=self.meta)

分析总页数

打开一个有分页的主题帖,和一个没有分页的主题贴,找不同
Scrapy定向爬虫教程(三)——爬取多个页面
Scrapy定向爬虫教程(三)——爬取多个页面
先判断页面内有没有分页的框,通过之前介绍的检查网页元素的办法找到总页数,通过XPath定位,然后通过一个简单的正则把总页数拿出来。
Scrapy定向爬虫教程(三)——爬取多个页面

pages = selector.xpath('//*[@id="pgt"]/div/div/label/span') if pages: # 如果pages不是空列表,说明该主题帖分页 pages = pages[0].re(r'[0-9]+')[0] # 正则匹配出总页数 print "This post has", pages, "pages"

迭代带page参数的url

分析出了总页数之后,无非就是拼接出子页的url,然后发起Request请求,不过要注意,回调函数不能再是parse了,因为那样的话会在这里无限的生成Request。所以我们需要自己定义一个函数sub_parse,去处理子页的response。

# response.url格式: http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=34 # 子utl格式: http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=34&page=1 tmp = response.url.split('=') # 以=分割url # 循环生成所有子页面的请求 for page_num in xrange(2, int(pages) + 1): # 构造新的url sub_url = tmp[0] + '=' + tmp[1] + '=' + tmp[2] + 'page=' + str(page_num) # 注意此处的回调函数是self.sub_parse,就是说这个请求的response会传到 # self.sub_parse里去处理 yield Request(sub_url,callback=self.sub_parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta=self.meta)

sub_parse:

def sub_parse(self, response): """ 用以爬取主题贴除首页外的其他子页 :param response: :return: """ selector = Selector(response) table = selector.xpath('//*[starts-with(@id, "pid")]') # 取出所有的楼层 for each in table: item = HeartsongItem() # 实例化一个item # 通过XPath匹配信息,注意extract()方法返回的是一个list item['author'] = each.xpath('tr[1]/td[@class="pls"]/div[@class="pls favatar"]/div[@class="pi"]/div[@class="authi"]/a/text()').extract()[0] item['post_time'] = each.xpath('tr[1]/td[@class="plc"]/div[@class="pi"]').re(r'[0-9]+-[0-9]+-[0-9]+ [0-9]+:[0-9]+:[0-9]+')[0] content_list = each.xpath('.//td[@class="t_f"]').xpath('string(.)').extract() content = "".join(content_list) # 将list转化为string item['url'] = response.url # 用这种方式获取网页的url # 把内容中的换行符,空格等去掉 item['content'] = content.replace('\r\n', '').replace(' ', '').replace('\n', '') yield item # 将创建并赋值好的Item对象传递到PipeLine当中进行处理

完整代码

settings.py,pipelines.py,item.py相较于第二节都没有改动。
heart_song.py:

# -*- coding: utf-8 -*-

# import scrapy # 可以用这句代替下面三句,但不推荐 from scrapy.spiders import Spider from scrapy.selector import Selector from scrapy import Request from heartsong.items import HeartsongItem # 如果报错是pyCharm对目录理解错误的原因,不影响

class HeartsongSpider(Spider): name = "heartsong" allowed_domains = ["heartsong.top"] # 允许爬取的域名,非此域名的网页不会爬取 start_urls = [ # 起始url,这里设置为从最大tid开始,向0的方向迭代 "http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=34" ]

# 用来保持登录状态,可把chrome上拷贝下来的字符串形式cookie转化成字典形式,粘贴到此处 cookies = {}

# 发送给服务器的http头信息,有的网站需要伪装出浏览器头进行爬取,有的则不需要 headers = { # 'Connection': 'keep – alive', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.82 Safari/537.36' }

# 对请求的返回进行处理的配置 meta = { 'dont_redirect': True, # 禁止网页重定向 'handle_httpstatus_list': [301, 302] # 对哪些异常返回进行处理 }

def get_next_url(self, oldUrl): ''' description: 返回下次迭代的url :param oldUrl: 上一个爬去过的url :return: 下次要爬取的url ''' # 传入的url格式:http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=34 l = oldUrl.split('=') #用等号分割字符串 oldID = int(l[2]) newID = oldID – 1 if newID == 0: # 如果tid迭代到0了,说明网站爬完,爬虫可以结束了 return newUrl = l[0] + "=" + l[1] + "=" + str(newID) #构造出新的url return str(newUrl) # 返回新的url

def start_requests(self): """ 这是一个重载函数,它的作用是发出第一个Request请求 :return: """ # 带着headers、cookies去请求self.start_urls[0],返回的response会被送到 # 回调函数parse中 yield Request(self.start_urls[0], callback=self.parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta=self.meta)

def parse(self, response): """ 用以处理主题贴的首页 :param response: :return: """ selector = Selector(response) # 创建选择器

table = selector.xpath('//*[starts-with(@id, "pid")]') # 取出所有的楼层 if not table: # 这个链接内没有一个楼层,说明此主题贴可能被删了, # 把这类url保存到一个文件里,以便审查原因 print "bad url!" f = open('badurl.txt', 'a') f.write(response.url) f.write('\n') f.close() # 发起下一个主题贴的请求 next_url = self.get_next_url(response.url) # response.url就是原请求的url if next_url != None: # 如果返回了新的url yield Request(next_url, callback=self.parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta=self.meta) return for each in table: item = HeartsongItem() # 实例化一个item # 通过XPath匹配信息,注意extract()方法返回的是一个list item['author'] = each.xpath('tr[1]/td[@class="pls"]/div[@class="pls favatar"]/div[@class="pi"]/div[@class="authi"]/a/text()').extract()[0] item['post_time'] = each.xpath('tr[1]/td[@class="plc"]/div[@class="pi"]').re(r'[0-9]+-[0-9]+-[0-9]+ [0-9]+:[0-9]+:[0-9]+')[0] # XPath的string(.)用法,解决标签套标签的情况,具体解释请自行找XPath教程 content_list = each.xpath('.//td[@class="t_f"]').xpath('string(.)').extract() content = "".join(content_list) # 将list转化为string item['url'] = response.url # 用这种方式获取网页的url # 把内容中的换行符,空格等去掉 item['content'] = content.replace('\r\n', '').replace(' ', '').replace('\n', '') yield item # 将创建并赋值好的Item对象传递到PipeLine当中进行处理

pages = selector.xpath('//*[@id="pgt"]/div/div/label/span') if pages: # 如果pages不是空列表,说明该主题帖分页 pages = pages[0].re(r'[0-9]+')[0] # 正则匹配出总页数 print "This post has", pages, "pages" # response.url格式: http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=34 # 子utl格式: http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=34&page=1 tmp = response.url.split('=') # 以=分割url # 循环生成所有子页面的请求 for page_num in xrange(2, int(pages) + 1): # 构造新的url sub_url = tmp[0] + '=' + tmp[1] + '=' + tmp[2] + 'page=' + str(page_num) # 注意此处的回调函数是self.sub_parse,就是说这个请求的response会传到 # self.sub_parse里去处理 yield Request(sub_url,callback=self.sub_parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta=self.meta)

# 发起下一个主题贴的请求 next_url = self.get_next_url(response.url) # response.url就是原请求的url if next_url != None: # 如果返回了新的url yield Request(next_url,callback=self.parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta=self.meta)

def sub_parse(self, response): """ 用以爬取主题贴除首页外的其他子页 :param response: :return: """ selector = Selector(response) table = selector.xpath('//*[starts-with(@id, "pid")]') # 取出所有的楼层 for each in table: item = HeartsongItem() # 实例化一个item # 通过XPath匹配信息,注意extract()方法返回的是一个list item['author'] = each.xpath('tr[1]/td[@class="pls"]/div[@class="pls favatar"]/div[@class="pi"]/div[@class="authi"]/a/text()').extract()[0] item['post_time'] = each.xpath('tr[1]/td[@class="plc"]/div[@class="pi"]').re(r'[0-9]+-[0-9]+-[0-9]+ [0-9]+:[0-9]+:[0-9]+')[0] content_list = each.xpath('.//td[@class="t_f"]').xpath('string(.)').extract() content = "".join(content_list) # 将list转化为string item['url'] = response.url # 用这种方式获取网页的url # 把内容中的换行符,空格等去掉 item['content'] = content.replace('\r\n', '').replace(' ', '').replace('\n', '') yield item # 将创建并赋值好的Item对象传递到PipeLine当中进行处理

运行

同教程二。区别在于爬的数据是多个帖子的数据。

小结

至此,一个较为完整的定向爬虫已经写完了,项目地址https://github.com/kongtianyi/heartsong。接下来的教程中,我会介绍如何拓展功能。比如某些帖子内容需要回复可见,我们需要爬虫自动回复。再比如有些网站会检测出你是爬虫然后封你的IP,这时候就需要启用代理。等等……

神龙|纯净稳定代理IP免费测试>>>>>>>>天启|企业级代理IP免费测试>>>>>>>>IPIPGO|全球住宅代理IP免费测试

相关文章:

版权声明:Python教程2022-10-25发表,共计9586字。
新手QQ群:570568346,欢迎进群讨论 Python51学习