Python爬虫入门教程 34-100

爬前叨叨

已经编写了33篇爬虫文章了，如果你按着一个个的实现，你的爬虫技术已经入门，从今天开始慢慢的就要写一些有分析价值的数据了，今天我选了一个《掘金网》，我们去爬取一下他的全站用户数据。

爬取思路

获取全站用户，理论来说从1个用户作为切入点就可以，我们需要爬取用户的关注列表，从关注列表不断的叠加下去。

随便打开一个用户的个人中心

绿色圆圈里面的都是我们想要采集到的信息。这个用户关注0人？那么你还需要继续找一个入口，这个用户一定要关注了别人。选择关注列表，是为了让数据有价值，因为关注者里面可能大量的小号或者不活跃的账号，价值不大。

我选了这样一个入口页面，它关注了3个人，你也可以选择多一些的，这个没有太大影响！
https://juejin.im/user/55fa7cd460b2e36621f07dde/following
我们要通过这个页面，去抓取用户的ID

得到ID之后，你才可以拼接出来下面的链接

Https://juejin.im/user/用户ID/following

爬虫编写

分析好了之后，就可以创建一个scrapy项目了

items.py 文件，用来限定我们需要的所有数据，注意到下面有个_id = scrapy.Field() 这个先预留好，是为了mongdb准备的，其他的字段解释请参照注释即可。

class JuejinItem(scrapy.Item):
   
    _id = scrapy.Field()
    username = scrapy.Field()
    job = scrapy.Field()
    company =scrapy.Field()
    intro = scrapy.Field()
    # 专栏
    columns = scrapy.Field()
    # 沸点
    boiling = scrapy.Field()
    # 分享
    shares = scrapy.Field()
    # 赞
    praises = scrapy.Field()
    #
    books = scrapy.Field()
    # 关注了
    follow = scrapy.Field()
    # 关注者
    followers = scrapy.Field()
    Goods = scrapy.Field()
    editer = scrapy.Field()
    reads = scrapy.Field()
    collections = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()

编写爬虫主入口文件 JuejinspiderSpider.py

import scrapy
from scrapy.selector import Selector
from Juejin.items import JuejinItem

class JuejinspiderSpider(scrapy.Spider):
    name = 'JuejinSpider'
    allowed_domains = ['juejin.im']
    # 起始URL    5c0f372b5188255301746103
    start_urls = ['https://juejin.im/user/55fa7cd460b2e36621f07dde/following']

def parse 函数，逻辑不复杂，处理两个业务即可

1. 返回item
2. 返回关注列表的Request

item的获取，我们需要使用xpath匹配即可，为了简化代码量，我编写了一个提取方法，叫做get_default函数。

    def get_default(self,exts):
        if len(exts)>0:
            ret = exts[0]
        else:
            ret = 0
        return ret

    def parse(self, response):
        #base_data = response.body_as_unicode()
        select = Selector(response)
        item = JuejinItem()
        # 这个地方获取一下数据
        item["username"] = select.xpath("//h1[@class='username']/text()").extract()[0]
        position = select.xpath("//div[@class='position']/span/span/text()").extract()
        if position:
            job = position[0]
            if len(position)>1:
                company = position[1]
            else:
                company = ""
        else:
            job = company = ""
        item["job"] = job
        item["company"] = company
        item["intro"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='intro']/span/text()").extract())
        # 专栏
        item["columns"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='header-content']/a[2]/div[2]/text()").extract())
        # 沸点
        item["boiling"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='header-content']/a[3]/div[2]/text()").extract())
        # 分享
        item["shares"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='header-content']/a[4]/div[2]/text()").extract())
        # 赞
        item["praises"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='header-content']/a[5]/div[2]/text()").extract())
        #
        item["books"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='header-content']/a[6]/div[2]/text()").extract())

        # 关注了
        item["follow"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='follow-block block shadow']/a[1]/div[2]/text()").extract())
        # 关注者
        item["followers"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='follow-block block shadow']/a[2]/div[2]/text()").extract())


        right = select.xpath("//div[@class='stat-block block shadow']/div[2]/div").extract()
        if len(right) == 3:
            item["editer"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='stat-block block shadow']/div[2]/div[1]/span/text()").extract())
            item["goods"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='stat-block block shadow']/div[2]/div[2]/span/span/text()").extract())
            item["reads"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='stat-block block shadow']/div[2]/div[3]/span/span/text()").extract())

        else:
            item["editer"] = ""
            item["goods"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='stat-block block shadow']/div[2]/div[1]/span/span/text()").extract())
            item["reads"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='stat-block block shadow']/div[2]/div[2]/span/span/text()").extract())


        item["collections"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='more-block block']/a[1]/div[2]/text()").extract())
        item["tags"] = self.get_default(select.xpath("//div[@class='more-block block']/a[2]/div[2]/text()").extract())
        yield item  # 返回item
 

上述代码，已经成功返回了item，打开setting.py文件中的pipelines设置，测试一下是否可以存储数据,顺便在
DEFAULT_REQUEST_HEADERS 配置一下request的请求参数。

setting.py

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en',
    "Host": "juejin.im",
    "Referer": "https://juejin.im/timeline?sort=weeklyHottest",
    "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 浏览器UA"
}

ITEM_PIPELINES = {
   'Juejin.pipelines.JuejinPipeline': 20,
}

本爬虫数据存储到mongoDB里面，所以需要你在pipelines.py文件编写存储代码。

import time
import pymongo

DATABASE_IP = '127.0.0.1'
DATABASE_PORT = 27017
DATABASE_NAME = 'sun'
client = pymongo.MongoClient(DATABASE_IP,DATABASE_PORT)
db = client.sun
db.authenticate("dba", "dba")
collection = db.jujin  # 准备插入数据


class JuejinPipeline(object):

    def process_item(self, item, spider):
        try:
            collection.insert(item)
        except Exception as e:
            print(e.args)

运行代码之后，如果没有报错，完善最后一步即可，在Spider里面将爬虫的循环操作完成

      list_li = select.xpath("//ul[@class='tag-list']/li")  # 获取所有的关注
      for li in list_li:
           a_link = li.xpath(".//meta[@itemprop='url']/@content").extract()[0] # 获取URL
             # 返回拼接好的数据请求
           yield scrapy.Request(a_link+"/following",callback=self.parse)

所有的代码都已经写完啦

全站用户爬虫编写完毕，厉害吧。

扩展方向

1. 爬虫每次只爬取关注列表的第一页，也可以循环下去，这个不麻烦
2. 在setting.py中开启多线程操作
3. 添加Redis速度更快，后面会陆续的写几篇分布式爬虫，提高爬取速度
4. 思路可以扩展，N多网站的用户爬虫，咱后面也写几个