Python之路【第十九篇】:爬蟲


網絡爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛,網絡機器人,在FOAF社區中間,更經常的稱為網頁追逐者),是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

Requests

Python標准庫中提供了:urllib、urllib2、httplib等模塊以供Http請求,但是,它的 API 太渣了。它是為另一個時代、另一個互聯網所創建的。它需要巨量的工作,甚至包括各種方法覆蓋,來完成最簡單的任務。

import urllib2
import json
import cookielib


def urllib2_request(url, method="GET", cookie="", headers={}, data=None):
    """
    :param url: 要請求的url
    :param cookie: 請求方式,GET、POST、DELETE、PUT..
    :param cookie: 要傳入的cookie,cookie= 'k1=v1;k1=v2'
    :param headers: 發送數據時攜帶的請求頭,headers = {'ContentType':'application/json; charset=UTF-8'}
    :param data: 要發送的數據GET方式需要傳入參數,data={'d1': 'v1'}
    :return: 返回元祖,響應的字符串內容 和 cookiejar對象
    對於cookiejar對象,可以使用for循環訪問:
        for item in cookiejar:
            print item.name,item.value
    """
    if data:
        data = json.dumps(data)

    cookie_jar = cookielib.CookieJar()
    handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie_jar)
    opener = urllib2.build_opener(handler)
    opener.addheaders.append(['Cookie', 'k1=v1;k1=v2'])
    request = urllib2.Request(url=url, data=data, headers=headers)
    request.get_method = lambda: method

    response = opener.open(request)
    origin = response.read()

    return origin, cookie_jar


# GET
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/', method="GET")

# POST
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/',  method="POST", data= {'k1': 'v1'})

# PUT
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/',  method="PUT", data= {'k1': 'v1'})
封裝urllib請求

Requests 是使用 Apache2 Licensed 許可證的 基於Python開發的HTTP 庫,其在Python內置模塊的基礎上進行了高度的封裝,從而使得Pythoner進行網絡請求時,變得美好了許多,使用Requests可以輕而易舉的完成瀏覽器可有的任何操作。

1、GET請求

# 1、無參數實例

import requests

ret = requests.get('https://github.com/timeline.json')

print ret.url
print ret.text



# 2、有參數實例

import requests

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)

print ret.url
print ret.text

向 https://github.com/timeline.json 發送一個GET請求,將請求和響應相關均封裝在 ret 對象中。

2、POST請求

# 1、基本POST實例

import requests

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)

print ret.text


# 2、發送請求頭和數據實例

import requests
import json

url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
payload = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json'}

ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)

print ret.text
print ret.cookies

向https://api.github.com/some/endpoint發送一個POST請求,將請求和相應相關的內容封裝在 ret 對象中。

3、其他請求

requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.options(url, **kwargs)

# 以上方法均是在此方法的基礎上構建
requests.request(method, url, **kwargs)

requests模塊已經將常用的Http請求方法為用戶封裝完成,用戶直接調用其提供的相應方法即可,其中方法的所有參數有:

def request(method, url, **kwargs):
    """Constructs and sends a :class:`Request <Request>`.

    :param method: method for the new :class:`Request` object.
    :param url: URL for the new :class:`Request` object.
    :param params: (optional) Dictionary or bytes to be sent in the query string for the :class:`Request`.
    :param data: (optional) Dictionary, bytes, or file-like object to send in the body of the :class:`Request`.
    :param json: (optional) json data to send in the body of the :class:`Request`.
    :param headers: (optional) Dictionary of HTTP Headers to send with the :class:`Request`.
    :param cookies: (optional) Dict or CookieJar object to send with the :class:`Request`.
    :param files: (optional) Dictionary of ``'name': file-like-objects`` (or ``{'name': ('filename', fileobj)}``) for multipart encoding upload.
    :param auth: (optional) Auth tuple to enable Basic/Digest/Custom HTTP Auth.
    :param timeout: (optional) How long to wait for the server to send data
        before giving up, as a float, or a :ref:`(connect timeout, read
        timeout) <timeouts>` tuple.
    :type timeout: float or tuple
    :param allow_redirects: (optional) Boolean. Set to True if POST/PUT/DELETE redirect following is allowed.
    :type allow_redirects: bool
    :param proxies: (optional) Dictionary mapping protocol to the URL of the proxy.
    :param verify: (optional) whether the SSL cert will be verified. A CA_BUNDLE path can also be provided. Defaults to ``True``.
    :param stream: (optional) if ``False``, the response content will be immediately downloaded.
    :param cert: (optional) if String, path to ssl client cert file (.pem). If Tuple, ('cert', 'key') pair.
    :return: :class:`Response <Response>` object
    :rtype: requests.Response

    Usage::

      >>> import requests
      >>> req = requests.request('GET', 'http://httpbin.org/get')
      <Response [200]>
    """

    # By using the 'with' statement we are sure the session is closed, thus we
    # avoid leaving sockets open which can trigger a ResourceWarning in some
    # cases, and look like a memory leak in others.
    with sessions.Session() as session:
        return session.request(method=method, url=url, **kwargs)
更多參數

更多requests模塊相關的文檔見:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

自動登陸抽屜並點贊

### 1、首先登陸任何頁面,獲取cookie

i1 = requests.get(url= "http://dig.chouti.com/help/service")

### 2、用戶登陸,攜帶上一次的cookie,后台對cookie中的 gpsd 進行授權
i2 = requests.post(
    url= "http://dig.chouti.com/login",
    data= {
        'phone': "86手機號",
        'password': "密碼",
        'oneMonth': ""
    },
    cookies = i1.cookies.get_dict()
)

### 3、點贊(只需要攜帶已經被授權的gpsd即可)
gpsd = i1.cookies.get_dict()['gpsd']
i3 = requests.post(
    url="http://dig.chouti.com/link/vote?linksId=8589523",
    cookies={'gpsd': gpsd}
)
print(i3.text)

“破解”微信公眾號

“破解”微信公眾號其實就是使用Python代碼自動實現【登陸公眾號】->【獲取觀眾用戶】-> 【向關注用戶發送消息】。

注:只能向48小時內有互動的粉絲主動推送消息

1、自動登陸

分析對於Web登陸頁面,用戶登陸驗證時僅做了如下操作:

  • 登陸的URL:https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN
  • POST的數據為:

        {
             'username': 用戶名,
             'pwd': 密碼的MD5值,
             'imgcode': "", 
             'f': 'json'
        }
    注:imgcode是需要提供的驗證碼,默認無需驗證碼,只有在多次登陸未成功時,才需要用戶提供驗證碼才能登陸

  • POST的請求頭的Referer值,微信后台用次來檢查是誰發送來的請求
  • 請求發送並登陸成功后,獲取用戶響應的cookie,以后操作其他頁面時需要攜帶此cookie 
  • 請求發送並登陸成功后,獲取用戶相應的內容中的token
# -*- coding:utf-8 -*- 
import requests
import time
import hashlib


def _password(pwd):
    ha = hashlib.md5()
    ha.update(pwd)
    return ha.hexdigest()

def login():
    
    login_dict = {
        'username': "用戶名",
        'pwd': _password("密碼"),
        'imgcode': "",
        'f': 'json'
    }

    login_res = requests.post(
        url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN",
        data=login_dict,
        headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'})

    # 登陸成功之后獲取服務器響應的cookie
    resp_cookies_dict = login_res.cookies.get_dict()
    # 登陸成功后,獲取服務器響應的內容
    resp_text = login_res.text
    # 登陸成功后,獲取token
    token = re.findall(".*token=(\d+)", resp_text)[0]

    print resp_text
    print token
    print resp_cookies_dict

login()
登陸代碼

登陸成功獲取的相應內容如下:

響應內容:
{"base_resp":{"ret":0,"err_msg":"ok"},"redirect_url":"\/cgi-bin\/home?t=home\/index&lang=zh_CN&token=537908795"}

響應cookie:
{'data_bizuin': '3016804678', 'bizuin': '3016804678', 'data_ticket': 'CaoX+QA0ZA9LRZ4YM3zZkvedyCY8mZi0XlLonPwvBGkX0/jY/FZgmGTq6xGuQk4H', 'slave_user': 'gh_5abeaed48d10', 'slave_sid': 'elNLbU1TZHRPWDNXSWdNc2FjckUxalM0Y000amtTamlJOUliSnRnWGRCdjFseV9uQkl5cUpHYkxqaGJNcERtYnM2WjdFT1pQckNwMFNfUW5fUzVZZnFlWGpSRFlVRF9obThtZlBwYnRIVGt6cnNGbUJsNTNIdTlIc2JJU29QM2FPaHZjcTcya0F6UWRhQkhO'}

2、訪問其他頁面獲取用戶信息

分析用戶管理頁面,通過Pyhton代碼以Get方式訪問此頁面,分析響應到的 HTML 代碼,從中獲取用戶信息:

  • 獲取用戶的URL:https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/user_tag?action=get_all_data&lang=zh_CN&token=登陸時獲取的token
  • 發送GET請求時,需要攜帶登陸成功后獲取的cookie
    {'data_bizuin': '3016804678', 'bizuin': '3016804678', 'data_ticket': 'C4YM3zZ...
  • 獲取當前請求的響應的html代碼
  • 通過正則表達式獲取html中的指定內容(Python的模塊Beautiful Soup)
  • 獲取html中每個用戶的 data-fakeid屬性,該值是用戶的唯一標識,通過它可向用戶推送消息
# -*- coding:utf-8 -*- 
import requests
import time
import hashlib
import json
import re

LOGIN_COOKIES_DICT = {}

def _password(pwd):
    ha = hashlib.md5()
    ha.update(pwd)
    return ha.hexdigest()

def login():
    
    login_dict = {
        'username': "用戶名",
        'pwd': _password("密碼"),
        'imgcode': "",
        'f': 'json'
    }

    login_res = requests.post(
        url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN",
        data=login_dict,
        headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'})

    # 登陸成功之后獲取服務器響應的cookie
    resp_cookies_dict = login_res.cookies.get_dict()
    # 登陸成功后,獲取服務器響應的內容
    resp_text = login_res.text
    # 登陸成功后,獲取token
    token = re.findall(".*token=(\d+)", resp_text)[0]

    return {'token': token, 'cookies': resp_cookies_dict}


def standard_user_list(content):
    content = re.sub('\s*', '', content)
    content = re.sub('\n*', '', content)
    data = re.findall("""cgiData=(.*);seajs""", content)[0]
    data = data.strip()
    while True:
        temp = re.split('({)(\w+)(:)', data, 1)
        if len(temp) == 5:
            temp[2] = '"' + temp[2] + '"'
            data = ''.join(temp)
        else:
            break

    while True:
        temp = re.split('(,)(\w+)(:)', data, 1)
        if len(temp) == 5:
            temp[2] = '"' + temp[2] + '"'
            data = ''.join(temp)
        else:
            break

    data = re.sub('\*\d+', "", data)
    ret = json.loads(data)
    return ret


def get_user_list():

    login_dict = login()
    LOGIN_COOKIES_DICT.update(login_dict)

    login_cookie_dict = login_dict['cookies']
    res_user_list = requests.get(
        url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/user_tag",
        params = {"action": "get_all_data", "lang": "zh_CN", "token": login_dict['token']},
        cookies = login_cookie_dict,
        headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'}
    )
    user_info = standard_user_list(res_user_list.text)
    for item in user_info['user_list']:
        print "%s %s " % (item['nick_name'],item['id'],)
    
get_user_list()
代碼實現

3、發送消息

分析給用戶發送消息的頁面,從網絡請求中剖析得到發送消息的URL,從而使用Python代碼發送消息:

  • 發送消息的URL:https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/singlesend?t=ajax-response&f=json&token=登陸時獲取的token放在此處&lang=zh_CN
  • 從登陸時相應的內容中獲取:token和cookie
  • 從用戶列表中獲取某個用戶唯一標識: fake_id
  • 封裝消息,並發送POST請求
        send_dict = {
            'token': 登陸時獲取的token,
            'lang': "zh_CN",
            'f': 'json',
            'ajax': 1,
            'random': "0.5322618900912392",
            'type': 1,
            'content': 要發送的內容,
            'tofakeid': 用戶列表中獲取的用戶的ID,
            'imgcode': ''
        }
# -*- coding:utf-8 -*- 
import requests
import time
import hashlib
import json
import re

LOGIN_COOKIES_DICT = {}

def _password(pwd):
    ha = hashlib.md5()
    ha.update(pwd)
    return ha.hexdigest()

def login():
    
    login_dict = {
        'username': "用戶名",
        'pwd': _password("密碼"),
        'imgcode': "",
        'f': 'json'
    }

    login_res = requests.post(
        url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN",
        data=login_dict,
        headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'})

    # 登陸成功之后獲取服務器響應的cookie
    resp_cookies_dict = login_res.cookies.get_dict()
    # 登陸成功后,獲取服務器響應的內容
    resp_text = login_res.text
    # 登陸成功后,獲取token
    token = re.findall(".*token=(\d+)", resp_text)[0]

    return {'token': token, 'cookies': resp_cookies_dict}


def standard_user_list(content):
    content = re.sub('\s*', '', content)
    content = re.sub('\n*', '', content)
    data = re.findall("""cgiData=(.*);seajs""", content)[0]
    data = data.strip()
    while True:
        temp = re.split('({)(\w+)(:)', data, 1)
        if len(temp) == 5:
            temp[2] = '"' + temp[2] + '"'
            data = ''.join(temp)
        else:
            break

    while True:
        temp = re.split('(,)(\w+)(:)', data, 1)
        if len(temp) == 5:
            temp[2] = '"' + temp[2] + '"'
            data = ''.join(temp)
        else:
            break

    data = re.sub('\*\d+', "", data)
    ret = json.loads(data)
    return ret


def get_user_list():

    login_dict = login()
    LOGIN_COOKIES_DICT.update(login_dict)

    login_cookie_dict = login_dict['cookies']
    res_user_list = requests.get(
        url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/user_tag",
        params = {"action": "get_all_data", "lang": "zh_CN", "token": login_dict['token']},
        cookies = login_cookie_dict,
        headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'}
    )
    user_info = standard_user_list(res_user_list.text)
    for item in user_info['user_list']:
        print "%s %s " % (item['nick_name'],item['id'],)
    

def send_msg(user_fake_id, content='啥也沒發'):

    login_dict = LOGIN_COOKIES_DICT
    
    token = login_dict['token']
    login_cookie_dict = login_dict['cookies']

    send_dict = {
        'token': token,
        'lang': "zh_CN",
        'f': 'json',
        'ajax': 1,
        'random': "0.5322618900912392",
        'type': 1,
        'content': content,
        'tofakeid': user_fake_id,
        'imgcode': ''
    }
   
    send_url = "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/singlesend?t=ajax-response&f=json&token=%s&lang=zh_CN" % (token,)
    message_list = requests.post(
        url=send_url, 
        data=send_dict, 
        cookies=login_cookie_dict, 
        headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'}
    )


get_user_list()
fake_id = raw_input('請輸入用戶ID:')
content = raw_input('請輸入消息內容:')
send_msg(fake_id, content)
發送消息代碼

以上就是“破解”微信公眾號的整個過程,通過Python代碼實現了自動【登陸微信公眾號平台】【獲取用戶列表】【指定用戶發送消息】。

Scrapy

Scrapy是一個為了爬取網站數據,提取結構性數據而編寫的應用框架。 其可以應用在數據挖掘,信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。
其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網絡抓取 )所設計的, 也可以應用在獲取API所返回的數據(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的網絡爬蟲。Scrapy用途廣泛,可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。

Scrapy 使用了 Twisted異步網絡庫來處理網絡通訊。整體架構大致如下

Scrapy主要包括了以下組件:

  • 引擎(Scrapy)
    用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)
  • 調度器(Scheduler)
    用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL(抓取網頁的網址或者說是鏈接)的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什么, 同時去除重復的網址
  • 下載器(Downloader)
    用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的異步模型上的)
  • 爬蟲(Spiders)
    爬蟲是主要干活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續抓取下一個頁面
  • 項目管道(Pipeline)
    負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體,主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析后,將被發送到項目管道,並經過幾個特定的次序處理數據。
  • 下載器中間件(Downloader Middlewares)
    位於Scrapy引擎和下載器之間的框架,主要是處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。
  • 爬蟲中間件(Spider Middlewares)
    介於Scrapy引擎和爬蟲之間的框架,主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。
  • 調度中間件(Scheduler Middewares)
    介於Scrapy引擎和調度之間的中間件,從Scrapy引擎發送到調度的請求和響應。

Scrapy運行流程大概如下:

  1. 引擎從調度器中取出一個鏈接(URL)用於接下來的抓取
  2. 引擎把URL封裝成一個請求(Request)傳給下載器
  3. 下載器把資源下載下來,並封裝成應答包(Response)
  4. 爬蟲解析Response
  5. 解析出實體(Item),則交給實體管道進行進一步的處理
  6. 解析出的是鏈接(URL),則把URL交給調度器等待抓取

一、安裝

pip install Scrapy

注:windows平台需要依賴pywin32,請根據自己系統32/64位選擇下載安裝,https://sourceforge.net/projects/pywin32/

二、基本使用

1、創建項目

運行命令:

scrapy startproject your_project_name

自動創建目錄:

 project_name/
    scrapy.cfg
    project_name/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py

文件說明:

  • scrapy.cfg  項目的配置信息,主要為Scrapy命令行工具提供一個基礎的配置信息。(真正爬蟲相關的配置信息在settings.py文件中)
  • items.py    設置數據存儲模板,用於結構化數據,如:Django的Model
  • pipelines    數據處理行為,如:一般結構化的數據持久化
  • settings.py 配置文件,如:遞歸的層數、並發數,延遲下載等
  • spiders      爬蟲目錄,如:創建文件,編寫爬蟲規則

注意:一般創建爬蟲文件時,以網站域名命名

2、編寫爬蟲

在spiders目錄中新建 xiaohuar_spider.py 文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy

class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "xiaohuar"
    allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
    start_urls = [
        "http://www.xiaohuar.com/hua/",
    ]

    def parse(self, response):
        # print(response, type(response))
        # from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
        # print(response.body_as_unicode())

        current_url = response.url
        body = response.body
        unicode_body = response.body_as_unicode()

3、運行

進入project_name目錄,運行命令

scrapy crawl spider_name --nolog

4、遞歸的訪問

以上的爬蟲僅僅是爬去初始頁,而我們爬蟲是需要源源不斷的執行下去,直到所有的網頁被執行完畢

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
import re
import urllib
import os


class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "xiaohuar"
    allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
    start_urls = [
        "http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html",
    ]

    def parse(self, response):
        # 分析頁面
        # 找到頁面中符合規則的內容(校花圖片),保存
        # 找到所有的a標簽,再訪問其他a標簽,一層一層的搞下去

        hxs = HtmlXPathSelector(response)

        # 如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html
        if re.match('http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html', response.url):
            items = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div')
            for i in range(len(items)):
                src = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract()
                name = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract()
                school = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract()
                if src:
                    ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0]
                    file_name = "%s_%s.jpg" % (school[0].encode('utf-8'), name[0].encode('utf-8'))
                    file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name)
                    urllib.urlretrieve(ab_src, file_path)

        # 獲取所有的url,繼續訪問,並在其中尋找相同的url
        all_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
        for url in all_urls:
            if url.startswith('http://www.xiaohuar.com/list-1-'):
                yield Request(url, callback=self.parse)

以上代碼將符合規則的頁面中的圖片保存在指定目錄,並且在HTML源碼中找到所有的其他 a 標簽的href屬性,從而“遞歸”的執行下去,直到所有的頁面都被訪問過為止。以上代碼之所以可以進行“遞歸”的訪問相關URL,關鍵在於parse方法使用了 yield Request對象。

注:可以修改settings.py 中的配置文件,以此來指定“遞歸”的層數,如: DEPTH_LIMIT = 1

from scrapy.selector import Selector
from scrapy.http import HtmlResponse
html = """<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="en">
    <meta charset="UTF-8">
    <title></title>
</head>
<body>
    <li class="item-"><a href="link.html">first item</a></li>
    <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li>
    <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li>
</body>
</html>
"""
response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8')
ret = Selector(response=response).xpath('//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href').extract()
print(ret)
正則選擇器
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy
import hashlib
from tutorial.items import JinLuoSiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector


class JinLuoSiSpider(scrapy.spiders.Spider):
    count = 0
    url_set = set()

    name = "jluosi"
    domain = 'http://www.jluosi.com'
    allowed_domains = ["jluosi.com"]

    start_urls = [
        "http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action?jls=QjRDNEIzMzAzOEZFNEE3NQ==",
    ]

    def parse(self, response):
        md5_obj = hashlib.md5()
        md5_obj.update(response.url)
        md5_url = md5_obj.hexdigest()
        if md5_url in JinLuoSiSpider.url_set:
            pass
        else:
            JinLuoSiSpider.url_set.add(md5_url)
            hxs = HtmlXPathSelector(response)
            if response.url.startswith('http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action'):
                item = JinLuoSiItem()
                item['company'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[1]/text()').extract()
                item['link'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[2]/text()').extract()
                item['qq'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]//a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')
                item['address'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[4]/text()').extract()

                item['title'] = hxs.select('//h1[@class="goodsDetail_goodsName"]/text()').extract()

                item['unit'] = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[1]//td[3]/text()').extract()
                product_list = []
                product_tr = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr')
                for i in range(2,len(product_tr)):
                    temp = {
                        'standard':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[2]/text()' %i).extract()[0].strip(),
                        'price':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[3]/text()' %i).extract()[0].strip(),
                    }
                    product_list.append(temp)

                item['product_list'] = product_list
                yield item

            current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
            for i in range(len(current_page_urls)):
                url = current_page_urls[i]
                if url.startswith('http://www.jluosi.com'):
                    url_ab = url
                    yield Request(url_ab, callback=self.parse)
選擇器規則Demo
def parse(self, response):
    from scrapy.http.cookies import CookieJar
    cookieJar = CookieJar()
    cookieJar.extract_cookies(response, response.request)
    print(cookieJar._cookies)
獲取響應cookies

更多選擇器規則:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html

5、格式化處理

上述實例只是簡單的圖片處理,所以在parse方法中直接處理。如果對於想要獲取更多的數據(獲取頁面的價格、商品名稱、QQ等),則可以利用Scrapy的items將數據格式化,然后統一交由pipelines來處理。

在items.py中創建類:

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

class JieYiCaiItem(scrapy.Item):

    company = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    qq = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()
    more = scrapy.Field()

上述定義模板,以后對於從請求的源碼中獲取的數據同意按照此結構來獲取,所以在spider中需要有一下操作:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy
import hashlib
from beauty.items import JieYiCaiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor


class JieYiCaiSpider(scrapy.spiders.Spider):
    count = 0
    url_set = set()

    name = "jieyicai"
    domain = 'http://www.jieyicai.com'
    allowed_domains = ["jieyicai.com"]

    start_urls = [
        "http://www.jieyicai.com",
    ]

    rules = [
        #下面是符合規則的網址,但是不抓取內容,只是提取該頁的鏈接(這里網址是虛構的,實際使用時請替換)
        #Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://test_url/test?page_index=\d+'))),
        #下面是符合規則的網址,提取內容,(這里網址是虛構的,實際使用時請替換)
        #Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx?pid=\d+')), callback="parse"),
    ]

    def parse(self, response):
        md5_obj = hashlib.md5()
        md5_obj.update(response.url)
        md5_url = md5_obj.hexdigest()
        if md5_url in JieYiCaiSpider.url_set:
            pass
        else:
            JieYiCaiSpider.url_set.add(md5_url)
            
            hxs = HtmlXPathSelector(response)
            if response.url.startswith('http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx'):
                item = JieYiCaiItem()
                item['company'] = hxs.select('//span[@class="username g-fs-14"]/text()').extract()
                item['qq'] = hxs.select('//span[@class="g-left bor1qq"]/a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')
                item['info'] = hxs.select('//div[@class="padd20 bor1 comard"]/text()').extract()
                item['more'] = hxs.select('//li[@class="style4"]/a/@href').extract()
                item['title'] = hxs.select('//div[@class="g-left prodetail-text"]/h2/text()').extract()
                yield item

            current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
            for i in range(len(current_page_urls)):
                url = current_page_urls[i]
                if url.startswith('/'):
                    url_ab = JieYiCaiSpider.domain + url
                    yield Request(url_ab, callback=self.parse)
spider

此處代碼的關鍵在於:

  • 將獲取的數據封裝在了Item對象中
  • yield Item對象 (一旦parse中執行yield Item對象,則自動將該對象交個pipelines的類來處理)
# -*- 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 json
from twisted.enterprise import adbapi
import MySQLdb.cursors
import re

mobile_re = re.compile(r'(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}')
phone_re = re.compile(r'(\d+-\d+|\d+)')

class JsonPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.file = open('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json', 'wb')


    def process_item(self, item, spider):
        line = "%s  %s\n" % (item['company'][0].encode('utf-8'), item['title'][0].encode('utf-8'))
        self.file.write(line)
        return item

class DBPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.db_pool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',
                                             db='DbCenter',
                                             user='root',
                                             passwd='123',
                                             cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,
                                             use_unicode=True)

    def process_item(self, item, spider):
        query = self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert, item)
        query.addErrback(self.handle_error)
        return item

    def _conditional_insert(self, tx, item):
        tx.execute("select nid from company where company = %s", (item['company'][0], ))
        result = tx.fetchone()
        if result:
            pass
        else:
            phone_obj = phone_re.search(item['info'][0].strip())
            phone = phone_obj.group() if phone_obj else ' '

            mobile_obj = mobile_re.search(item['info'][1].strip())
            mobile = mobile_obj.group() if mobile_obj else ' '

            values = (
                item['company'][0],
                item['qq'][0],
                phone,
                mobile,
                item['info'][2].strip(),
                item['more'][0])
            tx.execute("insert into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", values)

    def handle_error(self, e):
        print 'error',e
pipelines

上述中的pipelines中有多個類,到底Scapy會自動執行那個?哈哈哈哈,當然需要先配置了,不然Scapy就蒙逼了。。。

在settings.py中做如下配置:

ITEM_PIPELINES = {
    'beauty.pipelines.DBPipeline': 300,
    'beauty.pipelines.JsonPipeline': 100,
}
# 每行后面的整型值,確定了他們運行的順序,item按數字從低到高的順序,通過pipeline,通常將這些數字定義在0-1000范圍內。

 

更多請參見Scrapy文檔:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html


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