Scrapy框架爬取伯乐在线全部文章并写入数据库案例

伯乐在线爬虫项目目的及项目准备:

1.使用scrapy创建项目

2.创建爬虫,bole 域名 jobbole.com

3.Start_urls = [‘http://blog.jobbole.com/all-posts/’]

4.爬取所有页数的文章

5.文章列表页需要数据

a) 缩略图的地址

b) 详情url地址

6.详情页面要提取的数据

# 博客标题

# 博客创建时间

# 博客url

# 将url经过md5加密生成id

# 缩略图的地址

# 图片保存路径 #这个属性考虑好在哪赋值

# 点赞数

# 收藏数

# 评论数

# 博客作者

# 博客标签

7.将图片下载,保存到imgs文件夹中

8.将爬取的所有数据存储到数据库

创建项目我们在cmd中进行创建,在开始之前我们要将数据库表以及其中字段创建好。

spider爬虫代码:

# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import re # ..上级目录 from ..items import BoleItem # .同级目录 from .tools import get_number,md5 # MVC Model view controler # 降低代码耦合性 # MVVC # 做url地址的拼接,如果没有域名才会进行拼接 import urlparse class BoleSpider(scrapy.Spider): name = 'bole' allowed_domains = ['jobbole.com'] start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/'] def parse(self, response): # 获取每一页的文章url和图片url a_list = response.xpath(".//*[@id='archive']/div/div[1]/a") for a in a_list: # 获取博客详情页面url # 获取博客图片的url a_href = a.xpath("@href").extract_first('') img_src = a.xpath("img/@src").extract_first('') yield scrapy.Request( url=a_href, callback=self.parse_detail, meta={"img_src":img_src} ) next_page = response.xpath("//a[@class='next page-numbers']/@href").extract_first('') if next_page: # 发送请求,请求下一页 yield scrapy.Request( url=next_page ) def parse_detail(self,response): # 博客详情地址 blog_url = response.url # 图片url地址 img_src = response.meta["img_src"] # 图片地址有可能不完整 if img_src: # 1.拼接URL地址 img_src = urlparse.urljoin('http://www.jobbole.com',img_src) else: img_src = '' # 博客标题 title = response.xpath("//div[@class='entry-header']/h1/text()").extract_first('') # 博客发布时间 blog_date = response.xpath("//p[@class='entry-meta-hide-on-mobile']/text()").extract_first('').strip().replace(u'·','').strip() # 所有的标签 tags = response.xpath("//p[@class='entry-meta-hide-on-mobile']/a/text()").extract() # join 将列表中所有的字符串拼接,并以,隔开 # split 将字符串根据某个字符进行分割,返回一个列表 tags = ','.join(tags) # 点赞数 like_count = response.xpath("//h10/text()").extract_first('') # 没有点赞设置为0 if like_count: like_count = int(like_count) else: like_count = 0 # 评论数 comment_count = response.xpath("//a[@href='#article-comment']/span/text()").extract_first('') comment_count = get_number(comment_count) # 收藏数 bookmark_count = response.xpath("//span[contains(@class,'bookmark-btn')]/text()").extract_first('') bookmark_count = get_number(bookmark_count) # blog_id # img_path # 创建Item对象 item = BoleItem() item['blog_id'] = md5(response.url) item["title"] = title item["blog_url"] = blog_url # 将图片url放在列表中 item["img_src"] = [img_src] item["blog_date"] = blog_date item["tags"] = tags item["like_count"] = like_count item["comment_count"] = comment_count item["bookmark_count"] = bookmark_count print title,blog_date,blog_url,img_src,like_count,comment_count,bookmark_count,tags yield item

创建工具包tools,优化代码,工具包tools代码:

import hashlib # md5加密函数 def md5(str): import hashlib m = hashlib.md5() m.update(str) return m.hexdigest() # 只要以后需要从字符串中匹配数字,就可以使用这个函数 import re def get_number(str): # 正则 pattern = re.compile(r'\d+') rs = re.search(pattern, str) if rs: count = int(rs.group()) else: count = 0 return count

设置随机请求头,设置middlewares中内容 代码如下:

# 设置随机请求头 from fake_useragent import UserAgent class RandomUAMiddleware(object): def __init__(self,crawler): super(RandomUAMiddleware, self).__init__() self.crawler = crawler self.ua = UserAgent() @classmethod def from_crawler(cls,crawler): return cls(crawler) # 处理请求函数 def process_request(self,request,spider): # 随机产生请求头 request.headers.setdefault('User-Agent',self.ua.random)

在item中创建数据模型类

class BoleItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() blog_url = scrapy.Field() img_src = scrapy.Field() blog_date = scrapy.Field() tags = scrapy.Field() like_count = scrapy.Field() comment_count = scrapy.Field() bookmark_count = scrapy.Field() img_path = scrapy.Field() blog_id = scrapy.Field()

写入数据库,我们使用异步写入,首先在setting文件中自己配置一些项目信息

# 数据库配置 MYSQL_HOST = '127.0.0.1' MYSQL_PORT = 3306 MYSQL_USER = 'root' MYSQL_PASSWD = '123456' MYSQL_CHARSET = 'utf8' MYSQL_DBNAME = 'jobbole'

然后设置pipelines,其中包含了我们写入数据库的代码,和下载图片的代码 代码如下:

from scrapy.http.request import Request class MyImagePipeline(ImagesPipeline): # 把当前的item处理完成之后,执行这个函数 def item_completed(self, results, item, info): # 首先判断要下载的图片是否有完成信息 if results: try: # 检测有有没有图片信息字典 # 先取出列表中的元组,再从元组中取出字典 img_dic = results[0][1] img_path = img_dic["path"] except Exception,e: print '------',e img_path = '没有图片路径' else: img_path = '没有图片信息' # 对item的img_path赋值 item["img_path"] = 'imgs/'+img_path # 返回item return item # 当需要处理媒体文件时,会执行该函数 def get_media_requests(self, item, info): # 获取图片的url地址 for src in item['img_src']: return Request( url=src, meta={'item':item} ) # return [Request(x) for x in item["img_src"], []] # 指定图片存放的路径 def file_path(self, request, response=None, info=None): # 取出item item = request.meta["item"] # 取出图片url img_name = request.url.split('/')[-1] return img_name # 异步写入数据库 from twisted.enterprise import adbapi from MySQLdb import cursors class MysqlTwistedPipeline(object): @classmethod # 这个函数会自动调用 def from_settings(cls,settings): # 准备好连接数据库需要的参数 db_params = dict( # 复制当前行Ctrl + d host = settings["MYSQL_HOST"], port = settings["MYSQL_PORT"], user = settings["MYSQL_USER"], passwd = settings["MYSQL_PASSWD"], charset = settings["MYSQL_CHARSET"], db = settings["MYSQL_DBNAME"], use_unicode = True, # 指定游标类型 cursorclass=cursors.DictCursor ) # 创建连接池 # 1.要连接的名称 2.连接需要的参数 db_pool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',**db_params) # 返回当前类的对象,并且把db_pool赋值给该类的对象 return cls(db_pool) def __init__(self,db_pool): # 赋值 self.db_pool = db_pool # 处理item函数 def process_item(self,item,spider): # 把要处理的事件进行异步处理 # 1.要处理的事件函数 # 2.事件函数需要的参数 query = self.db_pool.runInteraction(self.do_insert,item) # 执行sql出现错误信息 query.addErrback(self.handle_error,item,spider) # 错误的原因 def handle_error(self,failure,item,spider): print failure # 处理插入数据库的操作 # cursor该函数是连接数据库的函数,并且放在异步去执行,cursor执行sql语句 def do_insert(self,cursor,item): # 1.准备sql语句 sql = 'insert into bolejb(title,blog_url,img_src,blog_date,tags,like_count,comment_count,bookmark_count,img_path,blog_id)VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)' # 2.用cursor游标执行sql cursor.execute(sql, (item["title"], item["blog_url"], item["img_src"][0], item["blog_date"], item["tags"], item["like_count"],item["comment_count"], item["bookmark_count"], item["img_path"],item["blog_id"])) 最后我们需要设置我们setting文件中的内容,将我们重写的中间件在setting中进一步设置 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'BoleSpider.middlewares.RandomUAMiddleware': 1, } ITEM_PIPELINES = { 'BoleSpider.pipelines.MyImagePipeline': 1, 'BoleSpider.pipelines.MysqlTwistedPipeline': 2, } # 根据哪个属性下载图片 IMAGES_URLS_FIELD = 'img_src' IMAGES_STORE = 'imgs' 为了方便调试,我们可以创建一个debug文件 from scrapy.cmdline import execute execute(['scrapy','crawl','bole']) 原文:https://blog.csdn.net/zhaobig/article/details/77936444

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