使用python的scrapy來編寫一個爬蟲

fallinjava發表於2019-03-14

介紹

本文將介紹我是如何在python爬蟲裡面一步一步踩坑，然後慢慢走出來的，期間碰到的所有問題我都會詳細說明，讓大家以後碰到這些問題時能夠快速確定問題的來源，後面的程式碼只是貼出了核心程式碼，更詳細的程式碼暫時沒有貼出來。

流程一覽

首先我是想爬某個網站上面的所有文章內容，但是由於之前沒有做過爬蟲（也不知道到底那個語言最方便），所以這裡想到了是用python來做一個爬蟲（畢竟人家的名字都帶有爬蟲的含義?），我這邊是打算先將所有從網站上爬下來的資料放到ElasticSearch裡面, 選擇ElasticSearch的原因是速度快，裡面分詞外掛，倒排索引，需要資料的時候查詢效率會非常好（畢竟爬的東西比較多?），然後我會將所有的資料在ElasticSearch的老婆kibana裡面將資料進行視覺化出來，並且分析這些文章內容，可以先看一下預期視覺化的效果（上圖了），這個效果圖是kibana6.4系統給予的幫助效果圖（就是說你可以弄成這樣,我也想弄成這樣?）。後面我會發一個dockerfile上來（現在還沒弄?）。

環境需求

Jdk (Elasticsearch需要)
ElasticSearch (用來儲存資料)
Kinaba (用來操作ElasticSearch和資料視覺化)
Python (編寫爬蟲)
Redis (資料排重)

這些東西可以去找相應的教程安裝，我這裡只有ElasticSearch的安裝?點我獲取安裝教程

第一步，使用python的pip來安裝需要的外掛（第一個坑在這兒）

tomd:將html轉換成markdown

pip3 install tomd
複製程式碼

redis:需要python的redis外掛

pip3 install redis
複製程式碼

scrapy:框架安裝(坑)
1. 首先我是像上面一樣執行了
```
pip3 install scrapy
複製程式碼
```
1. 然後發現缺少gcc元件 error: command 'gcc' failed with exit status 1
2. 然後我就找啊找，找啊找，最後終於找到了正確的解決方法(期間試了很多錯誤答案?)。最終的解決辦法就是使用yum來安裝python34-devel, 這個python34-devel根據你自己的python版本來，可能是python-devel,是多少版本就將中間的34改成你的版本, 我的是3.4.6
```
yum install python34-devel
複製程式碼
```
1. 安裝完成過後使用命令 scrapy 來試試吧。

第二步，使用scrapy來建立你的專案

輸入命令scrapy startproject scrapyDemo, 來建立一個爬蟲專案

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$ 
複製程式碼

使用genspider來生成一個基礎的spider,使用命令scrapy genspider demo juejin.im，後面這個網址是你要爬的網站,我們先爬自己家的?

liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$ scrapy genspider demo juejin.im
Created spider 'demo' using template 'basic'
liaochengdeMacBook-Pro:scrapy liaocheng$ 
複製程式碼

第三步，開啟專案，開始編碼

檢視生成的的demo.py的內容

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'demo' ## 爬蟲的名字
    allowed_domains = ['juejin.im'] ## 需要過濾的域名，也就是隻爬這個網址下面的內容
    start_urls = ['https://juejin.im/post/5c790b4b51882545194f84f0'] ## 初始url連結

    def parse(self, response): ## 如果新建的spider必須實現這個方法
        pass

複製程式碼

可以使用第二種方式，將start_urls給提出來

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'demo' ## 爬蟲的名字
    allowed_domains = ['juejin.im'] ## 需要過濾的域名，也就是隻爬這個網址下面的內容

    def start_requests(self):
        start_urls = ['http://juejin.im/']  ## 初始url連結
        for url in start_urls:
            # 呼叫parse
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response): ## 如果新建的spider必須實現這個方法
        pass

複製程式碼

編寫articleItem.py檔案（item檔案就類似java裡面的實體類）

import scrapy

class ArticleItem(scrapy.Item): ## 需要實現scrapy.Item檔案
    # 文章id
    id = scrapy.Field()

    # 文章標題
    title = scrapy.Field()

    # 文章內容
    content = scrapy.Field()

    # 作者
    author = scrapy.Field()

    # 釋出時間
    createTime = scrapy.Field()

    # 閱讀量
    readNum = scrapy.Field()

    # 點贊數
    praise = scrapy.Field()

    # 頭像
    photo = scrapy.Field()

    # 評論數
    commentNum = scrapy.Field()

    # 文章連結
    link = scrapy.Field()
複製程式碼

編寫parse方法的程式碼

 def parse(self, response):
        # 獲取頁面上所有的url
        nextPage = response.css("a::attr(href)").extract()
        # 遍歷頁面上所有的url連結,時間複雜度為O(n)
        for i in nextPage:
            if nextPage is not None:
                # 將連結拼起來
                url = response.urljoin(i)
                # 必須是掘金的連結才進入
                if "juejin.im" in str(url):
                    # 存入redis，如果能存進去，就是一個沒有爬過的連結
                    if self.insertRedis(url) == True:
                        # dont_filter作用是是否過濾相同url true是不過濾，false為過濾，我們這裡只爬一個頁面就行了，不用全站爬，全站爬對對掘金不是很友好，我麼這裡只是用來測試的 
                        yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse,headers=self.headers,dont_filter=False)

        # 我們只分析文章，其他的內容都不管
        if "/post/" in response.url and "#comment" not in response.url:
            # 建立我們剛才的ArticleItem
            article = ArticleItem()

            # 文章id作為id
            article['id'] = str(response.url).split("/")[-1]

            # 標題
            article['title'] = response.css("#juejin > div.view-container > main > div > div.main-area.article-area.shadow > article > h1::text").extract_first()

            # 內容
            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()

            # 建立時間
            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

            # 閱讀量
            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])

            # 點贊數
            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()

            # 評論數
            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()

            # 文章連結
            article['link'] = response.url

            # 這個方法和很重要（坑），之前就是由於執行yield article, pipeline就一直不能獲取資料
            yield article

# 將內容轉換成markdown
def parseToMarkdown(self, param):
    return tomd.Tomd(str(param)).markdown

# url 存入redis，如果能存那麼就沒有該連結，如果不能存，那麼就存在該連結
def insertRedis(self, url):
    if self.redis != None:
        return self.redis.sadd("articleUrlList", url) == 1
    else:
        self.redis = self.redisConnection.getClient()
        self.insertRedis(url)
複製程式碼

編寫pipeline類,這個pipeline是一個管道，可以將所有yield關鍵字返回的資料都交給這個管道處理，但是需要在settings裡面配置一下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加埠
        self.es = Elasticsearch(hosts="localhost:9200")

    # 必須實現的方法，用來處理yield返回的資料
    def process_item(self, item, spider):
        
        # 這裡是判斷，如果是demo這個爬蟲的資料才處理
        if spider.name != "demo":
            return item

        result = self.checkDocumentExists(item)
        if result == False:
            self.createDocument(item)
        else:
            self.updateDocument(item)

    # 新增文件
    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

    # 更新文件
    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

    # 檢查文件是否存在
    def checkDocumentExists(self, item):
        try:
            self.es.get(self.index, self.type, item["id"])
            return True
        except:
            return False
複製程式碼

第四步，執行程式碼檢視效果

使用scrapy list檢視本地的所有爬蟲

liaochengdeMacBook-Pro:scrapyDemo liaocheng$ scrapy list
demo
liaochengdeMacBook-Pro:scrapyDemo liaocheng$ 
複製程式碼

使用scrapy crawl demo來執行爬蟲

 scrapy crawl demo
複製程式碼

到kibana裡面看爬到的資料,執行下面的命令可以看到資料

GET /article/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
複製程式碼

{
  "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": {}
      }
    ]
 }
}
複製程式碼

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