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  • 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

    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'] ='
    '.join(selector.xpath("//div[@class='content-body']/p/text()").extract())
            yield item
    

      

       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('
    '.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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qiyeboy/p/5564679.html
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