导读 | 这篇文章主要给大家介绍了食品网站的数据采集和存储过程,详解了如何分析网页结构、爬虫策略、网站类型、层级关系、爬虫方法和数据存储过程,最终实现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,干货满满。 |
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。------百度百科
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。
本此介绍的项目其实不用想的太过复杂,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。
这部分主要是介绍本文需要用到的工具,涉及的库,网页等信息等
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)
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。
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)。
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。
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)。
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:
大概是上面的流程,总共有三级递进访问,之后到达帖子页面,如下图所示。
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 > h1 > 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
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)
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'
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, {"$set": dict(item)}, upsert=True) return item
这时,有聪明的盆友就会问:如果运行两次爬取到了一样的数据怎么办呢?(换句话说就是查重功能)
这个问题之前我也没有考虑,后来在我询问大佬的过程中知道了,在我们存数据的时候就已经做完这件事了,就是这句:
query = { 'article_url': item['article_url'] } self.collection.update_one(query, {"$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。
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。
1、点击运行,结果显示在控制台,如下图所示。
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。
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。
1、这篇文章主要给大家介绍了食品网站的数据采集和存储过程,详解了如何分析网页结构、爬虫策略、网站类型、层级关系、爬虫方法和数据存储过程,最终实现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,干货满满。
2、本次项目总的来说,不是特别难搞,只要思路对了,找到了数据规则,爬起来可以说易如反掌,觉得难只是之前没有完整走过流程,有了这次比较水的介绍,希望能对你有所帮助,那将是我最大的荣幸。
3、遇到问题首先想的不是问同事,朋友,老师,而是去谷歌,百度,看有没有相似的情况,看别人的经历,一定要学会自己发现问题,思考问题,解决问题,这对于之后工作有非常大的帮助(我之前就被说过还没有脱离学生时代,就是我喜欢问同事),等网上查询了一定资料了,还是没有头绪,再去问别人,别人也会比较愿意帮助你的~