Python抓取框架Scrapy爬虫入门:页面提取
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前言 Scrapy是一个非常好的抓取框架,它不仅提供了一些开箱可用的基础组建,还能够根据自己的需求,进行强大的自定义。本文主要给大家介绍了关于Python抓取框架Scrapy之页面提取的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面随着小编来一起学习学习吧。 在开始之前,关于scrapy框架的入门大家可以参考这篇文章:https://www.oudahe.com/p/43303/ 下面创建一个爬虫项目,以图虫网为例抓取图片。 一、内容分析 打开 图虫网,顶部菜单“发现” “标签”里面是对各种图片的分类,点击一个标签,比如“美女”,网页的链接为:https://tuchong.com/tags/美女/,我们以此作为爬虫入口,分析一下该页面: 打开页面后出现一个个的图集,点击图集可全屏浏览图片,向下滚动页面会出现更多的图集,没有页码翻页的设置。Chrome右键“检查元素”打开开发者工具,检查页面源码,内容部分如下: <div class="content"> <div class="widget-gallery"> <ul class="pagelist-wrapper"> <li class="gallery-item... 可以判断每一个li.gallery-item是一个图集的入口,存放在ul.pagelist-wrapper下,div.widget-gallery是一个容器,如果使用 xpath 选取应该是://div[@class="widget-gallery"]/ul/li,按照一般页面的逻辑,在li.gallery-item下面找到对应的链接地址,再往下深入一层页面抓取图片。 但是如果用类似 Postman 的HTTP调试工具请求该页面,得到的内容是: <div class="content"> <div class="widget-gallery"></div> </div> 也就是并没有实际的图集内容,因此可以断定页面使用了Ajax请求,只有在浏览器载入页面时才会请求图集内容并加入div.widget-gallery中,通过开发者工具查看XHR请求地址为: https://tuchong.com/rest/tags/美女/posts?page=1&count=20&order=weekly&before_timestamp= 参数很简单,page是页码,count是每页图集数量,order是排序,before_timestamp为空,图虫因为是推送内容式的网站,因此before_timestamp应该是一个时间值,不同的时间会显示不同的内容,这里我们把它丢弃,不考虑时间直接从最新的页面向前抓取。 请求结果为JSON格式内容,降低了抓取难度,结果如下:
{
"postList": [
{
"post_id": "15624611","type": "multi-photo","url": "https://weishexi.tuchong.com/15624611/","site_id": "443122","author_id": "443122","published_at": "2017-10-28 18:01:03","excerpt": "10月18日","favorites": 4052,"comments": 353,"rewardable": true,"parent_comments": "165","rewards": "2","views": 52709,"title": "微风不燥 秋意正好","image_count": 15,"images": [
{
"img_id": 11585752,"user_id": 443122,"title": "","excerpt": "","width": 5016,"height": 3840
},{
"img_id": 11585737,"width": 3840,"height": 5760
},...
],"title_image": null,"tags": [
{
"tag_id": 131,"type": "subject","tag_name": "人像","event_type": "","vote": ""
},{
"tag_id": 564,"tag_name": "美女","vote": ""
}
],"favorite_list_prefix": [],"reward_list_prefix": [],"comment_list_prefix": [],"cover_image_src": "https://photo.tuchong.com/443122/g/11585752.webp","is_favorite": false
}
],"siteList": {...},"following": false,"coverUrl": "https://photo.tuchong.com/443122/ft640/11585752.webp","tag_id": "564","url": "https://tuchong.com/tags/%E7%BE%8E%E5%A5%B3/","more": true,"result": "SUCCESS"
}
根据属性名称很容易知道对应的内容含义,这里我们只需关心 postlist 这个属性,它对应的一个数组元素便是一个图集,图集元素中有几项属性我们需要用到:
根据图片浏览页面分析,基本上图片的地址都是这种格式: https://photo.tuchong.com/{site_id}/f/{img_id}.jpg ,很容易通过上面的信息合成。 二、创建项目
经过以上步骤,项目自动建立了一些文件及设置,目录结构如下: (PROJECT) │ scrapy.cfg │ └─tuchong │ items.py │ middlewares.py │ pipelines.py │ settings.py │ __init__.py │ ├─spiders │ │ photo.py │ │ __init__.py │ │ │ └─__pycache__ │ __init__.cpython-36.pyc │ └─__pycache__ settings.cpython-36.pyc __init__.cpython-36.pyc
三、主要代码 items.py 中创建一个TuchongItem类并定义需要的属性,属性继承自 scrapy.Field 值可以是字符、数字或者列表或字典等等: import scrapy class TuchongItem(scrapy.Item): post_id = scrapy.Field() site_id = scrapy.Field() title = scrapy.Field() type = scrapy.Field() url = scrapy.Field() image_count = scrapy.Field() images = scrapy.Field() tags = scrapy.Field() excerpt = scrapy.Field() ... 这些属性的值将在爬虫主体中赋予。 spidersphoto.py 这个文件是通过命令 scrapy genspider photo tuchong.com 自动创建的,里面的初始内容如下: import scrapy class PhotoSpider(scrapy.Spider): name = 'photo' allowed_domains = ['tuchong.com'] start_urls = ['http://tuchong.com/'] def parse(self,response): pass 爬虫名 name,允许的域名 allowed_domains(如果链接不属于此域名将丢弃,允许多个) ,起始地址 start_urls 将从这里定义的地址抓取(允许多个) 函数 parse 是处理请求内容的默认回调函数,参数 response 为请求内容,页面内容文本保存在 response.body 中,我们需要对默认代码稍加修改,让其满足多页面循环发送请求,这需要重载 start_requests 函数,通过循环语句构建多页的链接请求,修改后代码如下:
import scrapy,json
from ..items import TuchongItem
class PhotoSpider(scrapy.Spider):
name = 'photo'
# allowed_domains = ['tuchong.com']
# start_urls = ['http://tuchong.com/']
def start_requests(self):
url = 'https://tuchong.com/rest/tags/%s/posts?page=%d&count=20&order=weekly';
# 抓取10个页面,每页20个图集
# 指定 parse 作为回调函数并返回 Requests 请求对象
for page in range(1,11):
yield scrapy.Request(url=url % ('美女',page),callback=self.parse)
# 回调函数,处理抓取内容填充 TuchongItem 属性
def parse(self,response):
body = json.loads(response.body_as_unicode())
items = []
for post in body['postList']:
item = TuchongItem()
item['type'] = post['type']
item['post_id'] = post['post_id']
item['site_id'] = post['site_id']
item['title'] = post['title']
item['url'] = post['url']
item['excerpt'] = post['excerpt']
item['image_count'] = int(post['image_count'])
item['images'] = {}
# 将 images 处理成 {img_id: img_url} 对象数组
for img in post.get('images',''):
img_id = img['img_id']
url = 'https://photo.tuchong.com/%s/f/%s.jpg' % (item['site_id'],img_id)
item['images'][img_id] = url
item['tags'] = []
# 将 tags 处理成 tag_name 数组
for tag in post.get('tags',''):
item['tags'].append(tag['tag_name'])
items.append(item)
return items
经过这些步骤,抓取的数据将被保存在 TuchongItem 类中,作为结构化的数据便于处理及保存。 前面说过,并不是所有抓取的条目都需要,例如本例中我们只需要 type="multi_photo 类型的图集,并且图片太少的也不需要,这些抓取条目的筛选操作以及如何保存需要在pipelines.py中处理,该文件中默认已创建类 TuchongPipeline 并重载了 process_item 函数,通过修改该函数只返回那些符合条件的 item,代码如下:
...
def process_item(self,item,spider):
# 不符合条件触发 scrapy.exceptions.DropItem 异常,符合条件的输出地址
if int(item['image_count']) < 3:
raise DropItem("美女太少: " + item['url'])
elif item['type'] != 'multi-photo':
raise DropItem("格式不对: " + + item['url'])
else:
print(item['url'])
return item
...
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