接上篇《一名合格的數據分析師分享Python網絡爬蟲二三事(綜合實戰案例)》

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五、綜合實戰案例

3. 利用Scrapy框架爬取

（1）了解Scrapy

Scrapy使用了Twisted異步網絡庫來處理網絡通訊。整體架構大致如下(注：圖片來自互聯網)：

關于Scrapy的使用方法請參考其官方文檔

（2）Scrapy自動爬蟲

前面的實戰中我們都是通過循環構建URL進行數據爬取，其實還有另外一種實現方式，首先設定初始URL，獲取當前URL中的新鏈接，基于這些鏈接繼續爬取，直到所爬取的頁面不存在新的鏈接為止。

(a)需求

采用自動爬蟲的方式爬取糗事百科文章鏈接與內容，并將文章頭部內容與鏈接存儲到MySQL數據庫中。

(b)分析

A. 怎么提取首頁文章鏈接?

打開首頁后查看源碼，搜索首頁任一篇文章內容，可以看到"/article/118123230"鏈接，點擊進去后發現這就是我們所要的文章內容，所以我們在自動爬蟲中需設置鏈接包含"article"

B. 怎么提取詳情頁文章內容與鏈接

• 內容

打開詳情頁后，查看文章內容如下：

分析可知利用包含屬性class且其值為content的div標簽可***確定文章內容，表達式如下：

"//div[@class='content']/text()" 

• 鏈接

打開任一詳情頁，復制詳情頁鏈接，查看詳情頁源碼，搜索鏈接如下：

采用以下XPath表達式可提取文章鏈接。

["//link[@rel='canonical']/@href"]  

（3）項目源碼

A. 創建爬蟲項目

打開CMD，切換到存儲爬蟲項目的目錄下，輸入：

scrapy startproject qsbkauto 

B. 項目結構說明

• spiders.qsbkspd.py：爬蟲文件
• items.py：項目實體，要提取的內容的容器，如當當網商品的標題、評論數等
• pipelines.py：項目管道，主要用于數據的后續處理，如將數據寫入Excel和db等
• settings.py：項目設置，如默認是不開啟pipeline、遵守robots協議等
• scrapy.cfg：項目配置

C. 創建爬蟲

進入創建的爬蟲項目，輸入：

scrapy genspider -t crawl qsbkspd qiushibaie=ke.com（域名） 

D. 定義items

import scrapyclass QsbkautoItem(scrapy.Item): 
    # define the fields for your item here like: 
    # name = scrapy.Field() 
    Link = scrapy.Field()     #文章鏈接 
    Connent = scrapy.Field()  #文章內容 
    pass 

E. 編寫爬蟲

• qsbkauto.py

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom scrapy.linkextractors import LinkExtractorfrom scrapy.spiders import CrawlSpider, Rulefrom qsbkauto.items import QsbkautoItemfrom scrapy.http import Requestclass QsbkspdSpider(CrawlSpider): 
  name = 'qsbkspd' 
  allowed_domains = ['qiushibaike.com'] 
  #start_urls = ['http://qiushibaike.com/'] 
  def start_requests(self): 
      i_headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0"} 
      yield Request('http://www.qiushibaike.com/',headers=i_headers) 
  rules = ( 
      Rule(LinkExtractor(allow=r'article/'), callback='parse_item', follow=True), 
  ) 
  def parse_item(self, response): 
      #i = {} 
      #i['domain_id'] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').extract() 
      #i['name'] = response.xpath('//div[@id="name"]').extract() 
      #i['description'] = response.xpath('//div[@id="description"]').extract() 
      i = QsbkautoItem() 
      i["content"]=response.xpath("//div[@class='content']/text()").extract() 
      i["link"]=response.xpath("//link[@rel='canonical']/@href").extract() 
      return i 

pipelines.py

import MySQLdbimport timeclass QsbkautoPipeline(object): 
  def exeSQL(self,sql): 
      ''' 
      功能：連接MySQL數據庫并執行sql語句 
      @sql：定義SQL語句 
      ''' 
      con = MySQLdb.connect( 
          host='localhost',  # port 
          user='root',       # usr_name 
          passwd='xxxx',     # passname 
          db='spdRet',       # db_name 
          charset='utf8', 
          local_infile = 1 
          ) 
      con.query(sql) 
      con.commit() 
      con.close() 
  def process_item(self, item, spider): 
      link_url = item['link'][0] 
      content_header = item['content'][0][0:10] 
      curr_date = time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())) 
      content_header = curr_date+'__'+content_header 
      if (len(link_url) and len(content_header)):#判斷是否為空值 
          try: 
              sql="insert into qiushi(content,link) values('"+content_header+"','"+link_url+"')" 
              self.exeSQL(sql) 
          except Exception as er: 
              print("插入錯誤，錯誤如下：") 
              print(er) 
      else: 
          pass 
      return item 

• setting.py

1. 關閉ROBOTSTXT_OBEY
2. 設置USER_AGENT
3. 開啟ITEM_PIPELINES

F. 執行爬蟲

scrapy crawl qsbkauto --nolog 

G. 結果

【本文是51CTO專欄機構“豈安科技”的原創文章，轉載請通過微信公眾號(bigsec)聯系原作者】

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