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介绍
本文将介绍我是如何在python爬虫里面一步一步踩坑，然后慢慢走出来的，期间碰到的所有问题我都会详细说明，让大家以后碰到这些问题时能够快速确定问题的来源，后面的代码只是贴出了核心代码，更详细的代码暂时没有贴出来。
流程一览
首先我是想爬某个网站上面的所有文章内容，但是由于之前没有做过爬虫（也不知道到底那个语言最方便），所以这里想到了是用python来做一个爬虫（毕竟人家的名字都带有爬虫的含义😄），我这边是打算先将所有从网站上爬下来的数据放到ElasticSearch里面, 选择ElasticSearch的原因是速度快，里面分词插件，倒排索引，需要数据的时候查询效率会非常好（毕竟爬的东西比较多😄），然后我会将所有的数据在ElasticSearch的老婆kibana里面将数据进行可视化出来，并且分析这些文章内容，可以先看一下预期可视化的效果（上图了），这个效果图是kibana6.4系统给予的帮助效果图（就是说你可以弄成这样,我也想弄成这样😁）。后面我会发一个dockerfile上来（现在还没弄😳）。
环境需求
这些东西可以去找相应的教程安装，我这里只有ElasticSearch的安装😢点我获取安装教程
第一步，使用python的pip来安装需要的插件（第一个坑在这儿）
1.tomd:将html转换成markdown
pip3 install tomd
2.redis:需要python的redis插件
pip3 install redis
3.scrapy:框架安装(坑)
1、首先我是像上面一样执行了
pip3 install scrapy
2、然后发现缺少gcc组件 error: command 'gcc' failed with exit status 1
3、然后我就找啊找，找啊找，最后终于找到了正确的解决方法(期间试了很多错误答案😭)。最终的解决办法就是使用yum来安装python34-devel, 这个python34-devel根据你自己的python版本来，可能是python-devel,是多少版本就将中间的34改成你的版本, 我的是3.4.6
yum install python34-devel
4、安装完成过后使用命令 scrapy 来试试吧。
第二步，使用scrapy来创建你的项目
输入命令scrapy startproject scrapyDemo, 来创建一个爬虫项目
liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$ scrapy startproject scrapyDemo New Scrapy project 'scrapyDemo', using template directory '/usr/local/lib/python3.7/site-packages/scrapy/templates/project', created in: /Users/liaocheng/script/scrapy/scrapyDemo You can start your first spider with: cd scrapyDemo scrapy genspider example example.com liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$
使用genspider来生成一个基础的spider,使用命令scrapy genspider demo juejin.im， 后面这个网址是你要爬的网站,我们先爬自己家的😂
liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$ scrapy genspider demo juejin.im Created spider 'demo' using template 'basic' liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$
查看生成的目录结构
第三步，打开项目，开始编码
查看生成的的demo.py的内容
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class DemoSpider(scrapy.Spider): name = 'demo' ## 爬虫的名字 allowed_domains = ['juejin.im'] ## 需要过滤的域名，也就是只爬这个网址下面的内容 start_urls = ['https://juejin.im/post/5c790b4b51882545194f84f0'] ## 初始url链接 def parse(self, response): ## 如果新建的spider必须实现这个方法 pass
可以使用第二种方式，将start_urls给提出来
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class DemoSpider(scrapy.Spider): name = 'demo' ## 爬虫的名字 allowed_domains = ['juejin.im'] ## 需要过滤的域名，也就是只爬这个网址下面的内容 def start_requests(self): start_urls = ['http://juejin.im/'] ## 初始url链接 for url in start_urls: # 调用parse yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response): ## 如果新建的spider必须实现这个方法 pass
编写articleItem.py文件（item文件就类似java里面的实体类）
import scrapy class ArticleItem(scrapy.Item): ## 需要实现scrapy.Item文件 # 文章id id = scrapy.Field() # 文章标题 title = scrapy.Field() # 文章内容 content = scrapy.Field() # 作者 author = scrapy.Field() # 发布时间 createTime = scrapy.Field() # 阅读量 readNum = scrapy.Field() # 点赞数 praise = scrapy.Field() # 头像 photo = scrapy.Field() # 评论数 commentNum = scrapy.Field() # 文章链接 link = scrapy.Field()
编写parse方法的代码
def parse(self, response):
# 获取页面上所有的url
nextPage = response.css("a::attr(href)").extract()
# 遍历页面上所有的url链接,时间复杂度为O(n)
for i in nextPage:
if nextPage is not None:
# 将链接拼起来
url = response.urljoin(i)
# 必须是掘金的链接才进入
if "juejin.im" in str(url):
# 存入redis，如果能存进去，就是一个没有爬过的链接
if self.insertRedis(url) == True:
# dont_filter作用是是否过滤相同url true是不过滤，false为过滤，我们这里只爬一个页面就行了，不用全站爬，全站爬对对掘金不是很友好，我么这里只是用来测试的
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse,headers=self.headers,dont_filter=False)
# 我们只分析文章，其他的内容都不管
if "/post/" in response.url and "#comment" not in response.url:
# 创建我们刚才的ArticleItem
article = ArticleItem()
# 文章id作为id
article['id'] = str(response.url).split("/")[-1]
# 标题
article['title'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > h2::text").extract_first()
# 内容
parameter = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > div.article-content").extract_first()
article['content'] = self.parseToMarkdown(parameter)
# 作者
article['author'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > div:nth-child(6) > meta:nth-child(1)::attr(content)").extract_first()
# 创建时间
createTime = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > div.author-info-block > div > div > time::text").extract_first()
createTime = str(createTime).replace("年", "-").replace("月", "-").replace("日","")
article['createTime'] = createTime
# 阅读量
article['readNum'] = int(str(response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > div.author-info-block > div > div > span::text").extract_first()).split(" ")[1])
# 点赞数
article['badge'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.article-suspended-panel.article-suspended-panel > div.like-btn.panel-btn.like-adjust.with-badge::attr(badge)").extract_first()
# 评论数
article['commentNum'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.article-suspended-panel.article-suspended-panel > div.comment-btn.panel-btn.comment-adjust.with-badge::attr(badge)").extract_first()
# 文章链接
article['link'] = response.url
# 这个方法和很重要（坑），之前就是由于执行yield article, pipeline就一直不能获取数据
yield article
# 将内容转换成markdown
def parseToMarkdown(self, param):
return tomd.Tomd(str(param)).markdown
# url 存入redis，如果能存那么就没有该链接，如果不能存，那么就存在该链接
def insertRedis(self, url):
if self.redis != None:
return self.redis.sadd("articleUrlList", url) == 1
else:
self.redis = self.redisConnection.getClient()
self.insertRedis(url)
编写pipeline类,这个pipeline是一个管道，可以将所有yield关键字返回的数据都交给这个管道处理，但是需要在settings里面配置一下pipeline才行
from elasticsearch import Elasticsearch
class ArticlePipelines(object):
# 初始化
def __init__(self):
# elasticsearch的index
self.index = "article"
# elasticsearch的type
self.type = "type"
# elasticsearch的ip加端口
self.es = Elasticsearch(hosts="localhost:9200")
# 必须实现的方法，用来处理yield返回的数据
def process_item(self, item, spider):
# 这里是判断，如果是demo这个爬虫的数据才处理
if spider.name != "demo":
return item
result = self.checkDocumentExists(item)
if result == False:
self.createDocument(item)
else:
self.updateDocument(item)
# 添加文档
def createDocument(self, item):
body = {
"title": item['title'],
"content": item['content'],
"author": item['author'],
"createTime": item['createTime'],
"readNum": item['readNum'],
"praise": item['praise'],
"link": item['link'],
"commentNum": item['commentNum']
}
try:
self.es.create(index=self.index, doc_type=self.type, id=item["id"], body=body)
except:
pass
# 更新文档
def updateDocument(self, item):
parm = {
"doc" : {
"readNum" : item['readNum'],
"praise" : item['praise']
}
}
try:
self.es.update(index=self.index, doc_type=self.type, id=item["id"], body=parm)
except:
pass
# 检查文档是否存在
def checkDocumentExists(self, item):
try:
self.es.get(self.index, self.type, item["id"])
return True
except:
return False
第四步，运行代码查看效果
使用scrapy list查看本地的所有爬虫
liaochengdeMacBook-Pro:scrapyDemo liaocheng$ scrapy list demo liaochengdeMacBook-Pro:scrapyDemo liaocheng$
使用scrapy crawl demo来运行爬虫
scrapy crawl demo
到kibana里面看爬到的数据,执行下面的命令可以看到数据
GET /article/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
{
"took": 7,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "article2",
"_type": "type",
"_id": "5c790b4b51882545194f84f0",
"_score": 1,
"_source": {}
}
]
}
}
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对亿速云的支持。
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