python爬虫-爬取盗墓笔记
本来今天要继续更新 scrapy 爬取美女图片 系列文章,可是发现使用免费的代理 ip都非常不稳定,有时候连接上,有时候连接不上,所以我想找到稳定的代理 ip,下次再更新 scrapy 爬取美女图片之应对反爬虫 文章。(我的新书《Python 爬虫开发与项目实战》出版了,大家可以看一下样章)
好了,废话不多说,咱们进入今天的主题。这一篇文章是关于爬取盗墓笔记,主要技术要点是scrapy 的使用,scrapy 框架中使用 mongodb 数据库,文件的保存。
这次爬取的网址是 http://seputu.com/。之前也经常在上面在线看盗墓笔记。
按照咱们之前的学习爬虫的做法,使用firebug 审查元素,查看如何解析 html。
这次咱们要把书的名称,章节,章节名称,章节链接抽取出来,存储到数据库中,同时将文章的内容提取出来存成 txt 文件。
看一下 html 结构就会发现这个页面结构非常分明,标题的 html 节点是 div class = ''mulu-title",章节的节点是 div class= "box" ,每一章的节点是 div class= "box" 中的 <li> 标签。
然后咱们将第一章的链接 http://seputu.com/biji1/1.html打开,上面就是文章的内容。
可以看到文章的内容是使用 div class ="content-body"中的<p> 标签包裹起来的,总体来说提取难度挺小。
打开 cmd,输入scrapy startproject daomubiji, 这时候会生成一个工程,然后我把整个工程复制到 pycharm 中
上图就是工程的结构。
DaomubijiSpider.py ------Spider 蜘蛛
items.py ----------------- 对要爬取数据的模型定义
pipelines.py------------- 处理要存储的数据 (存到数据库和写到文件)
settings.py---------------- 对 Scrapy 的配置
main.py ------------------- 启动爬虫
test.py -------------------- 测试程序 (不参与整体运行)
下面将解析和存储的代码贴一下,完整代码已上传到 github:https://github.com/qiyeboy/daomuSpider。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 | DaomubijiSpider.py (解析html) #coding:utf-8 import scrapy from scrapy.selector import Selector from daomubiji.items import DaomubijiItem class daomuSpider(scrapy.Spider): name = "daomu" allowed_domains = [ "seputu.com" ] start_urls = [ "http://seputu.com/" ] ''.split() def parse( self , response): selector = Selector(response) mulus = selector.xpath( "//div[@class='mulu']/div[@class='mulu-title']/center/h2/text()" ).extract() #将目录提取出来 boxs = selector.xpath( "//div[@class='mulu']/div[@class='box']" ) #.extract() for i in range ( len (mulus)): mulu = mulus[i] #提取出来一个目录 box = boxs[i] #提取出来一个box texts = box.xpath( ".//ul/li/a/text()" ).extract() #将文本提取出来 urls = box.xpath( ".//ul/li/a/@href" ).extract() #将链接提取出来 for j in range ( len (urls)): item = DaomubijiItem() item[ 'bookName' ] = mulu try : item[ 'bookTitle' ] = texts[j].split( ' ' )[ 0 ] item[ 'chapterNum' ] = texts[j].split( ' ' )[ 1 ] item[ 'chapterName' ] = texts[j].split( ' ' )[ 2 ] item[ 'chapterUrl' ] = urls[j] request = scrapy.Request(urls[j],callback = self .parseBody) request.meta[ 'item' ] = item yield request except Exception,e: print 'excepiton' ,e continue def parseBody( self ,response): ''' 解析小说章节中的内容 :param response: :return: ''' item = response.meta[ 'item' ] selector = Selector(response) item[ 'chapterContent' ] = '\r\n' .join(selector.xpath( "//div[@class='content-body']/p/text()" ).extract()) yield item |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 | pipelines.py:(处理要存储的数据) # -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html import os from scrapy.pipelines.files import FilesPipeline from daomubiji import settings from pymongo import MongoClient class DaomubijiPipeline( object ): def process_item( self , item, spider): #将小说进行存储 dir_path = '%s/%s/%s' % (settings.FILE_STORE,spider.name,item[ 'bookName' ] + '_' + item[ 'bookTitle' ]) #存储路径 print 'dir_path' ,dir_path if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) file_path = '%s/%s' % (dir_path,item[ 'chapterNum' ] + '_' + item[ 'chapterName' ] + '.txt' ) with open (file_path, 'w' ) as file_writer: file_writer.write(item[ 'chapterContent' ].encode( 'utf-8' )) file_writer.write( '\r\n' .encode( 'utf-8' )) file_writer.close() return item class DaomuSqlPipeline( object ): def __init__( self ): #连接mongo数据库,并把数据存储 client = MongoClient() #'mongodb://localhost:27017/'///'localhost', 27017///'mongodb://tanteng:123456@localhost:27017/' db = client.daomu self .books = db.books def process_item( self , item, spider): print 'spider_name' ,spider.name temp = { 'bookName' :item[ 'bookName' ], 'bookTitle' :item[ 'bookTitle' ], 'chapterNum' :item[ 'chapterNum' ], 'chapterName' :item[ 'chapterName' ], 'chapterUrl' :item[ 'chapterUrl' ] } self .books.insert(temp) return item |
接下来切换到 main.py 所在目录,运行python main.py启动爬虫。
没过几分钟,爬虫就结束了,咱们看一下爬取的数据和文件。
数据库数据:
今天的分享就到这里,如果大家觉得还可以呀,记得推荐呦。
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