Scrapy定向爬虫教程(三)——爬取多个页面

来源:互联网 发布:WiFi无法连接网络? 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 14:21

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%3D1http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=31http://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=13http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=31http://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。
上限
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
不存在

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urlif 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
无分页
有分页
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。
总页数

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=1tmp = 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.pypipelines.pyitem.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 Spiderfrom scrapy.selector import Selectorfrom scrapy import Requestfrom 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……

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