一步步教你用python的scrapy編寫一個爬蟲

發布時間：2020-10-18 10:41:02 來源：腳本之家閱讀：220 作者：fallinjava 欄目：開發技術

介紹

本文將介紹我是如何在python爬蟲里面一步一步踩坑，然后慢慢走出來的，期間碰到的所有問題我都會詳細說明，讓大家以后碰到這些問題時能夠快速確定問題的來源，后面的代碼只是貼出了核心代碼，更詳細的代碼暫時沒有貼出來。

流程一覽

首先我是想爬某個網站上面的所有文章內容，但是由于之前沒有做過爬蟲（也不知道到底那個語言最方便），所以這里想到了是用python來做一個爬蟲（畢竟人家的名字都帶有爬蟲的含義😄），我這邊是打算先將所有從網站上爬下來的數據放到ElasticSearch里面, 選擇ElasticSearch的原因是速度快，里面分詞插件，倒排索引，需要數據的時候查詢效率會非常好（畢竟爬的東西比較多😄），然后我會將所有的數據在ElasticSearch的老婆kibana里面將數據進行可視化出來，并且分析這些文章內容，可以先看一下預期可視化的效果（上圖了），這個效果圖是kibana6.4系統給予的幫助效果圖（就是說你可以弄成這樣,我也想弄成這樣😁）。后面我會發一個dockerfile上來（現在還沒弄😳）。

一步步教你用python的scrapy編寫一個爬蟲

環境需求

Jdk (Elasticsearch需要)
ElasticSearch (用來存儲數據)
Kinaba (用來操作ElasticSearch和數據可視化)
Python (編寫爬蟲)
Redis (數據排重)

這些東西可以去找相應的教程安裝，我這里只有ElasticSearch的安裝😢點我獲取安裝教程

第一步，使用python的pip來安裝需要的插件（第一個坑在這兒）

1.tomd:將html轉換成markdown

pip3 install tomd

2.redis:需要python的redis插件

pip3 install redis

3.scrapy:框架安裝(坑)

1、首先我是像上面一樣執行了

pip3 install scrapy

2、然后發現缺少gcc組件 error: command 'gcc' failed with exit status 1

一步步教你用python的scrapy編寫一個爬蟲

3、然后我就找啊找，找啊找，最后終于找到了正確的解決方法(期間試了很多錯誤答案😭)。最終的解決辦法就是使用yum來安裝python34-devel, 這個python34-devel根據你自己的python版本來，可能是python-devel,是多少版本就將中間的34改成你的版本, 我的是3.4.6

yum install python34-devel

4、安裝完成過后使用命令 scrapy 來試試吧。

一步步教你用python的scrapy編寫一個爬蟲

第二步，使用scrapy來創建你的項目

輸入命令scrapy startproject scrapyDemo, 來創建一個爬蟲項目

liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$ scrapy startproject scrapyDemo
New Scrapy project 'scrapyDemo', using template directory '/usr/local/lib/python3.7/site-packages/scrapy/templates/project', created in:
	/Users/liaocheng/script/scrapy/scrapyDemo

You can start your first spider with:
	cd scrapyDemo
	scrapy genspider example example.com
liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$

使用genspider來生成一個基礎的spider,使用命令scrapy genspider demo juejin.im，后面這個網址是你要爬的網站,我們先爬自己家的😂

liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$ scrapy genspider demo juejin.im
Created spider 'demo' using template 'basic'
liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$

查看生成的目錄結構

一步步教你用python的scrapy編寫一個爬蟲

第三步，打開項目，開始編碼

查看生成的的demo.py的內容

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):
 name = 'demo' ## 爬蟲的名字
 allowed_domains = ['juejin.im'] ## 需要過濾的域名，也就是只爬這個網址下面的內容
 start_urls = ['https://juejin.im/post/5c790b4b51882545194f84f0'] ## 初始url鏈接

 def parse(self, response): ## 如果新建的spider必須實現這個方法
 pass

可以使用第二種方式，將start_urls給提出來

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):
 name = 'demo' ## 爬蟲的名字
 allowed_domains = ['juejin.im'] ## 需要過濾的域名，也就是只爬這個網址下面的內容

 def start_requests(self):
 start_urls = ['http://juejin.im/'] ## 初始url鏈接
 for url in start_urls:
  # 調用parse
  yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

 def parse(self, response): ## 如果新建的spider必須實現這個方法
 pass

編寫articleItem.py文件（item文件就類似java里面的實體類）

import scrapy

class ArticleItem(scrapy.Item): ## 需要實現scrapy.Item文件
 # 文章id
 id = scrapy.Field()

 # 文章標題
 title = scrapy.Field()

 # 文章內容
 content = scrapy.Field()

 # 作者
 author = scrapy.Field()

 # 發布時間
 createTime = scrapy.Field()

 # 閱讀量
 readNum = scrapy.Field()

 # 點贊數
 praise = scrapy.Field()

 # 頭像
 photo = scrapy.Field()

 # 評論數
 commentNum = scrapy.Field()

 # 文章鏈接
 link = scrapy.Field()

編寫parse方法的代碼

 def parse(self, response):
 # 獲取頁面上所有的url
 nextPage = response.css("a::attr(href)").extract()
 # 遍歷頁面上所有的url鏈接,時間復雜度為O(n)
 for i in nextPage:
  if nextPage is not None:
  # 將鏈接拼起來
  url = response.urljoin(i)
  # 必須是掘金的鏈接才進入
  if "juejin.im" in str(url):
   # 存入redis，如果能存進去，就是一個沒有爬過的鏈接
   if self.insertRedis(url) == True:
   # dont_filter作用是是否過濾相同url true是不過濾，false為過濾，我們這里只爬一個頁面就行了，不用全站爬，全站爬對對掘金不是很友好，我么這里只是用來測試的 
   yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse,headers=self.headers,dont_filter=False)

 # 我們只分析文章，其他的內容都不管
 if "/post/" in response.url and "#comment" not in response.url:
  # 創建我們剛才的ArticleItem
  article = ArticleItem()

  # 文章id作為id
  article['id'] = str(response.url).split("/")[-1]

  # 標題
  article['title'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > h2::text").extract_first()

  # 內容
  parameter = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > div.article-content").extract_first()
  article['content'] = self.parseToMarkdown(parameter)

  # 作者
  article['author'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > div:nth-child(6) > meta:nth-child(1)::attr(content)").extract_first()

  # 創建時間
  createTime = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > div.author-info-block > div > div > time::text").extract_first()
  createTime = str(createTime).replace("年", "-").replace("月", "-").replace("日","")
  article['createTime'] = createTime

  # 閱讀量
  article['readNum'] = int(str(response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > div.author-info-block > div > div > span::text").extract_first()).split(" ")[1])

  # 點贊數
  article['badge'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.article-suspended-panel.article-suspended-panel > div.like-btn.panel-btn.like-adjust.with-badge::attr(badge)").extract_first()

  # 評論數
  article['commentNum'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.article-suspended-panel.article-suspended-panel > div.comment-btn.panel-btn.comment-adjust.with-badge::attr(badge)").extract_first()

  # 文章鏈接
  article['link'] = response.url

  # 這個方法和很重要（坑），之前就是由于執行yield article, pipeline就一直不能獲取數據
  yield article

# 將內容轉換成markdown
def parseToMarkdown(self, param):
 return tomd.Tomd(str(param)).markdown

# url 存入redis，如果能存那么就沒有該鏈接，如果不能存，那么就存在該鏈接
def insertRedis(self, url):
 if self.redis != None:
 return self.redis.sadd("articleUrlList", url) == 1
 else:
 self.redis = self.redisConnection.getClient()
 self.insertRedis(url)

編寫pipeline類,這個pipeline是一個管道，可以將所有yield關鍵字返回的數據都交給這個管道處理，但是需要在settings里面配置一下pipeline才行

from elasticsearch import Elasticsearch

class ArticlePipelines(object):
 # 初始化
 def __init__(self):
 # elasticsearch的index
 self.index = "article"
 # elasticsearch的type
 self.type = "type"
 # elasticsearch的ip加端口
 self.es = Elasticsearch(hosts="localhost:9200")

 # 必須實現的方法，用來處理yield返回的數據
 def process_item(self, item, spider):
 
 # 這里是判斷，如果是demo這個爬蟲的數據才處理
 if spider.name != "demo":
  return item

 result = self.checkDocumentExists(item)
 if result == False:
  self.createDocument(item)
 else:
  self.updateDocument(item)

 # 添加文檔
 def createDocument(self, item):
 body = {
  "title": item['title'],
  "content": item['content'],
  "author": item['author'],
  "createTime": item['createTime'],
  "readNum": item['readNum'],
  "praise": item['praise'],
  "link": item['link'],
  "commentNum": item['commentNum']
 }
 try:
  self.es.create(index=self.index, doc_type=self.type, id=item["id"], body=body)
 except:
  pass

 # 更新文檔
 def updateDocument(self, item):
 parm = {
  "doc" : {
  "readNum" : item['readNum'],
  "praise" : item['praise']
  }
 }

 try:
  self.es.update(index=self.index, doc_type=self.type, id=item["id"], body=parm)
 except:
  pass

 # 檢查文檔是否存在
 def checkDocumentExists(self, item):
 try:
  self.es.get(self.index, self.type, item["id"])
  return True
 except:
  return False

第四步，運行代碼查看效果

使用scrapy list查看本地的所有爬蟲

liaochengdeMacBook-Pro:scrapyDemo liaocheng$ scrapy list
demo
liaochengdeMacBook-Pro:scrapyDemo liaocheng$

使用scrapy crawl demo來運行爬蟲

 scrapy crawl demo

到kibana里面看爬到的數據,執行下面的命令可以看到數據

GET /article/_search
{
 "query": {
 "match_all": {}
 }
}

{
 "took": 7,
 "timed_out": false,
 "_shards": {
 "total": 5,
 "successful": 5,
 "skipped": 0,
 "failed": 0
 },
 "hits": {
 "total": 1,
 "max_score": 1,
 "hits": [
 {
 "_index": "article2",
 "_type": "type",
 "_id": "5c790b4b51882545194f84f0",
 "_score": 1,
 "_source": {}
 }
 ]
 }
}

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對億速云的支持。

向AI問一下細節

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