Pyspider框架 —— Python爬虫实战之爬取 V2EX 网站帖子

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介:

背景:

PySpider:一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端,强大的WebUI支持脚本编辑器,任务监视器,项目管理器以及结果查看器。在线示例: http://demo.pyspider.org/

官方文档: http://docs.pyspider.org/en/l...

Github : https://github.com/binux/pysp...

本文爬虫代码 Github 地址:https://github.com/zhisheng17...

更多精彩文章可以在微信公众号:猿blog 阅读到,欢迎关注。

说了这么多,我们还是来看正文吧!

前提:

你已经安装好了Pyspider 和 MySQL-python(保存数据)

如果你还没安装的话,请看看我的前一篇文章,防止你也走弯路。

我所遇到的一些错误:

首先,本爬虫目标:使用 Pyspider 框架爬取 V2EX 网站的帖子中的问题和内容,然后将爬取的数据保存在本地。

V2EX 中大部分的帖子查看是不需要登录的,当然也有些帖子是需要登陆后才能够查看的。(因为后来爬取的时候发现一直 error ,查看具体原因后才知道是需要登录的才可以查看那些帖子的)所以我觉得没必要用到 Cookie,当然如果你非得要登录,那也很简单,简单地方法就是添加你登录后的 cookie 了。

我们在 https://www.v2ex.com/ 扫了一遍,发现并没有一个列表能包含所有的帖子,只能退而求其次,通过抓取分类下的所有的标签列表页,来遍历所有的帖子: https://www.v2ex.com/?tab=tech 然后是 https://www.v2ex.com/go/progr... 最后每个帖子的详情地址是 (举例): https://www.v2ex.com/t/314683...

创建一个项目

在 pyspider 的 dashboard 的右下角,点击 “Create” 按钮

替换 on_start 函数的 self.crawl 的 URL:

 
  1. @every(minutes=24 * 60) 
  2.     def on_start(self): 
  3.         self.crawl('https://www.v2ex.com/', callback=self.index_page, validate_cert=False)  
  • self.crawl 告诉 pyspider 抓取指定页面,然后使用 callback 函数对结果进行解析。
  • @every) 修饰器,表示 on_start 每天会执行一次,这样就能抓到最新的帖子了。
  • validate_cert=False 一定要这样,否则会报 HTTP 599: SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate错误

首页:

点击绿色的 run 执行,你会看到 follows 上面有一个红色的 1,切换到 follows 面板,点击绿色的播放按钮:

 

第二张截图一开始是出现这个问题了,解决办法看前面写的文章,后来问题就不再会出现了。

Tab 列表页 :

在 tab 列表页 中,我们需要提取出所有的主题列表页 的 URL。你可能已经发现了,sample handler 已经提取了非常多大的 URL

代码:

 
  1. @config(age=10 * 24 * 60 * 60) 
  2.     def index_page(self, response): 
  3.         for each in response.doc('a[href^="https://www.v2ex.com/?tab="]').items(): 
  4.             self.crawl(each.attr.href, callback=self.tab_page, validate_cert=False)  
  • 由于帖子列表页和 tab列表页长的并不一样,在这里新建了一个 callback 为 self.tab_page
  • @config(age=10 24 60 * 60) 在这表示我们认为 10 天内页面有效,不会再次进行更新抓取

Go列表页 :

代码:

 
  1. @config(age=10 * 24 * 60 * 60) 
  2.  
  3. def tab_page(self, response): 
  4.  
  5. for each in response.doc('a[href^="https://www.v2ex.com/go/"]').items(): 
  6.  
  7. self.crawl(each.attr.href, callback=self.board_page, validate_cert=False)  

帖子详情页(T):

你可以看到结果里面出现了一些reply的东西,对于这些我们是可以不需要的,我们可以去掉。

同时我们还需要让他自己实现自动翻页功能。

代码:

 
  1. @config(age=10 * 24 * 60 * 60) 
  2.     def board_page(self, response): 
  3.         for each in response.doc('a[href^="https://www.v2ex.com/t/"]').items(): 
  4.             url = each.attr.href 
  5.             if url.find('#reply')>0: 
  6.                 url = url[0:url.find('#')] 
  7.             self.crawl(url, callback=self.detail_page, validate_cert=False
  8.         for each in response.doc('a.page_normal').items(): 
  9.             self.crawl(each.attr.href, callback=self.board_page, validate_cert=False) #实现自动翻页功能  

去掉后的运行截图:

实现自动翻页后的截图:

此时我们已经可以匹配了所有的帖子的 url 了。

点击每个帖子后面的按钮就可以查看帖子具体详情了。

代码:

 
  1. @config(priority=2) 
  2.     def detail_page(self, response): 
  3.         title = response.doc('h1').text() 
  4.         content = response.doc('div.topic_content').html().replace('"''\\"'
  5.         self.add_question(title, content)  #插入数据库 
  6.         return { 
  7.             "url": response.url, 
  8.             "title": title, 
  9.             "content": content, 
  10.         } 

插入数据库的话,需要我们在之前定义一个add_question函数。

 
  1. #连接数据库 
  2. def __init__(self): 
  3.         self.db = MySQLdb.connect('localhost''root''root''wenda', charset='utf8'
  4.  
  5.     def add_question(self, title, content): 
  6.         try: 
  7.             cursor = self.db.cursor() 
  8.             sql = 'insert into question(title, content, user_id, created_date, comment_count) values ("%s","%s",%d, %s, 0)' % (title, content, random.randint(1, 10) , 'now()');   #插入数据库的SQL语句 
  9.             print sql 
  10.             cursor.execute(sql) 
  11.             print cursor.lastrowid 
  12.             self.db.commit() 
  13.         except Exception, e: 
  14.             print e 
  15.             self.db.rollback()  

查看爬虫运行结果:

先debug下,再调成running。pyspider框架在windows下的bug

设置跑的速度,建议不要跑的太快,否则很容易被发现是爬虫的,人家就会把你的IP给封掉的

查看运行工作

查看爬取下来的内容

然后再本地数据库GUI软件上查询下就可以看到数据已经保存到本地了。

自己需要用的话就可以导入出来了。

在开头我就告诉大家爬虫的代码了,如果详细的看看那个project,你就会找到我上传的爬取数据了。(仅供学习使用,切勿商用!)

当然你还会看到其他的爬虫代码的了,如果你觉得不错可以给个 Star,或者你也感兴趣的话,你可以fork我的项目,和我一起学习,这个项目长期更新下去。

最后:

代码:

 
  1. # created by 10412 
  2. # !/usr/bin/env python 
  3. # -*- encoding: utf-8 -*- 
  4. # Created on 2016-10-20 20:43:00 
  5. # Project: V2EX 
  6.  
  7. from pyspider.libs.base_handler import * 
  8.  
  9. import re 
  10. import random 
  11. import MySQLdb 
  12.  
  13. class Handler(BaseHandler): 
  14.     crawl_config = { 
  15.     } 
  16.  
  17.     def __init__(self): 
  18.         self.db = MySQLdb.connect('localhost''root''root''wenda', charset='utf8'
  19.  
  20.     def add_question(self, title, content): 
  21.         try: 
  22.             cursor = self.db.cursor() 
  23.             sql = 'insert into question(title, content, user_id, created_date, comment_count) values ("%s","%s",%d, %s, 0)' % (title, content, random.randint(1, 10) , 'now()'); 
  24.             print sql 
  25.             cursor.execute(sql) 
  26.             print cursor.lastrowid 
  27.             self.db.commit() 
  28.         except Exception, e: 
  29.             print e 
  30.             self.db.rollback() 
  31.  
  32.  
  33.     @every(minutes=24 * 60) 
  34.     def on_start(self): 
  35.         self.crawl('https://www.v2ex.com/', callback=self.index_page, validate_cert=False
  36.  
  37.     @config(age=10 * 24 * 60 * 60) 
  38.     def index_page(self, response): 
  39.         for each in response.doc('a[href^="https://www.v2ex.com/?tab="]').items(): 
  40.             self.crawl(each.attr.href, callback=self.tab_page, validate_cert=False
  41.  
  42.  
  43.     @config(age=10 * 24 * 60 * 60) 
  44.     def tab_page(self, response): 
  45.         for each in response.doc('a[href^="https://www.v2ex.com/go/"]').items(): 
  46.             self.crawl(each.attr.href, callback=self.board_page, validate_cert=False
  47.  
  48.  
  49.     @config(age=10 * 24 * 60 * 60) 
  50.     def board_page(self, response): 
  51.         for each in response.doc('a[href^="https://www.v2ex.com/t/"]').items(): 
  52.             url = each.attr.href 
  53.             if url.find('#reply')>0: 
  54.                 url = url[0:url.find('#')] 
  55.             self.crawl(url, callback=self.detail_page, validate_cert=False
  56.         for each in response.doc('a.page_normal').items(): 
  57.             self.crawl(each.attr.href, callback=self.board_page, validate_cert=False
  58.  
  59.  
  60.     @config(priority=2) 
  61.     def detail_page(self, response): 
  62.         title = response.doc('h1').text() 
  63.         content = response.doc('div.topic_content').html().replace('"''\\"'
  64.         self.add_question(title, content)  #插入数据库 
  65.         return { 
  66.             "url": response.url, 
  67.             "title": title, 
  68.             "content": content, 
  69.         }  



作者:猿blog

来源:51CTO

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
4天前
|
数据采集 存储 API
网络爬虫与数据采集:使用Python自动化获取网页数据
【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python网络爬虫的基础知识,包括网络爬虫概念(请求网页、解析、存储数据和处理异常)和Python常用的爬虫库requests(发送HTTP请求)与BeautifulSoup(解析HTML)。通过基本流程示例展示了如何导入库、发送请求、解析网页、提取数据、存储数据及处理异常。还提到了Python爬虫的实际应用,如获取新闻数据和商品信息。
|
9天前
|
存储 缓存 JavaScript
python实战篇:利用request库打造自己的翻译接口
python实战篇:利用request库打造自己的翻译接口
26 1
python实战篇:利用request库打造自己的翻译接口
|
14天前
|
数据采集 安全 Python
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
22 0
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
|
7天前
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
【4月更文挑战第9天】本文对比了Python三大Web框架Django、Flask和Pyramid。Django功能全面,适合快速开发,但学习曲线较陡;Flask轻量灵活,易于入门,但默认配置简单,需自行添加功能;Pyramid兼顾灵活性和可扩展性,适合不同规模项目,但社区及资源相对较少。选择框架应考虑项目需求和开发者偏好。
|
26天前
|
数据采集 数据挖掘 调度
异步爬虫实践攻略:利用Python Aiohttp框架实现高效数据抓取
本文介绍了如何使用Python的Aiohttp框架构建异步爬虫,以提升数据抓取效率。异步爬虫利用异步IO和协程技术,在等待响应时执行其他任务,提高效率。Aiohttp是一个高效的异步HTTP客户端/服务器框架,适合构建此类爬虫。文中还展示了如何通过代理访问HTTPS网页的示例代码,并以爬取微信公众号文章为例,说明了实际应用中的步骤。
|
1天前
|
前端开发 数据挖掘 API
使用Python中的Flask框架进行Web应用开发
【4月更文挑战第15天】在Python的Web开发领域,Flask是一个备受欢迎的轻量级Web框架。它简洁、灵活且易于扩展,使得开发者能够快速地构建出高质量的Web应用。本文将深入探讨Flask框架的核心特性、使用方法以及在实际开发中的应用。
|
2天前
|
关系型数据库 数据库 开发者
Python中的Peewee框架:轻量级ORM的优雅之旅
【4月更文挑战第13天】在Python的众多ORM框架中,Peewee以其轻量级、简洁和易于上手的特点,受到了许多开发者的青睐。Peewee的设计理念是“小而美”,它提供了基本的ORM功能,同时保持了代码的清晰和高效。本文将深入探讨Peewee的核心概念、使用场景以及实战应用,帮助读者更好地理解和使用这一框架。
|
2天前
|
SQL API 数据库
Python中的SQLAlchemy框架:深度解析与实战应用
【4月更文挑战第13天】在Python的众多ORM(对象关系映射)框架中,SQLAlchemy以其功能强大、灵活性和易扩展性脱颖而出,成为许多开发者首选的数据库操作工具。本文将深入探讨SQLAlchemy的核心概念、功能特点以及实战应用,帮助读者更好地理解和使用这一框架。
|
6天前
|
JavaScript 前端开发 Docker
全栈开发实战:结合Python、Vue和Docker进行部署
【4月更文挑战第10天】本文介绍了如何使用Python、Vue.js和Docker进行全栈开发和部署。Python搭配Flask创建后端API,Vue.js构建前端界面,Docker负责应用的容器化部署。通过编写Dockerfile,将Python应用构建成Docker镜像并运行,前端部分使用Vue CLI创建项目并与后端交互。最后,通过Nginx和另一个Dockerfile部署前端应用。这种组合提升了开发效率,保证了应用的可维护性和扩展性,适合不同规模的企业使用。
|
22天前
|
数据采集 存储 Web App开发
一键实现数据采集和存储:Python爬虫、Pandas和Excel的应用技巧
一键实现数据采集和存储:Python爬虫、Pandas和Excel的应用技巧