手把手教你用Scrapy爬虫框架爬取食品论坛数据并存入数据库

骑猪看日落 2022-11-07 13:23 186阅读 0赞

点击上方“**Python爬虫与数据挖掘**”，进行关注

回复“**书籍**”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书

今

日

鸡

汤

潮平两岸阔，风正一帆悬。

大家好，我是杯酒先生，这是我第一次写这种分享项目的文章，可能很水，很不全面，而且肯定存在说错的地方，希望大家可以评论里加以指点，不胜感激！

## 一、前言 ##

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。------百度百科

说人话就是，爬虫是用来海量规则化获取数据，然后进行处理和运用，在大数据、金融、机器学习等等方面都是必须的支撑条件之一。

目前在一线城市中，爬虫的岗位薪资待遇都是比较客观的，之后提升到中、高级爬虫工程师，数据分析师、大数据开发岗位等，都是很好的过渡。

## 二、项目目标 ##

本此介绍的项目其实不用想的太过复杂，最终要实现的目标也就是将帖子的每条评论爬取到数据库中，并且做到可以更新数据，防止重复爬取，反爬等措施。

## 三、项目准备 ##

这部分主要是介绍本文需要用到的工具，涉及的库，网页等信息等

软件：PyCharm

需要的库：Scrapy， selenium， pymongo， user\_agent，datetime

目标网站：

http://bbs.foodmate.net

插件：chromedriver（版本要对）

## 四、项目分析 ##

### 1、确定爬取网站的结构 ###

简而言之：确定网站的加载方式，怎样才能正确的一级一级的进入到帖子中抓取数据，使用什么格式保存数据等。

其次，观察网站的层级结构，也就是说，怎么根据板块，一点点进入到帖子页面中，这对本次爬虫任务非常重要，也是主要编写代码的部分。

### 2、如何选择合适的方式爬取数据？ ###

目前我知道的爬虫方法大概有如下（不全，但是比较常用）：

1）request框架：运用这个http库可以很灵活的爬取需要的数据，简单但是过程稍微繁琐，并且可以配合抓包工具对数据进行获取。但是需要确定headers头以及相应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取、图片视频爬取随爬随停，比较轻量灵活，并且高并发与分布式部署也非常灵活，对于功能可以更好实现。

2）scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用，最好用的爬虫框架了，优点很多：scrapy 是异步的；采取可读性更强的 xpath 代替正则；强大的统计和 log 系统；同时在不同的 url 上爬行；支持 shell 方式，方便独立调试；支持写 middleware方便写一些统一的过滤器；可以通过管道的方式存入数据库等等。这也是本次文章所要介绍的框架（结合selenium库）。

## 五、项目实现 ##

#### 1、第一步：确定网站类型 ####

首先解释一下是什么意思，看什么网站，首先要看网站的加载方式，是静态加载，还是动态加载（js加载），还是别的方式；根据不一样的加载方式需要不同的办法应对。然后我们观察今天爬取的网站，发现这是一个有年代感的论坛，首先猜测是静态加载的网站；我们开启组织 js 加载的插件，如下图所示。

![9fb62e21434117b1c6fed46a3203a9e0.png][]

刷新之后发现确实是静态网站（如果可以正常加载基本都是静态加载的）。

#### 2、第二步：确定层级关系 ####

其次，我们今天要爬取的网站是食品论坛网站，是静态加载的网站，在之前分析的时候已经了解了，然后是层级结构：

![1254124e5c68b9a241aa6390d9fd9a4f.png][]

大概是上面的流程，总共有三级递进访问，之后到达帖子页面，如下图所示。

![d844360bb0da6105b15c3ce091fdf4d8.png][]

部分代码展示：

一级界面：

def parse(self, response):
        self.logger.info("已进入网页！")
        self.logger.info("正在获取版块列表！")
        column_path_list = response.css('#ct > div.mn > div:nth-child(2) > div')[:-1]
        for column_path in column_path_list:
            col_paths = column_path.css('div > table > tbody > tr > td > div > a').xpath('@href').extract()
            for path in col_paths:
                block_url = response.urljoin(path)
                yield scrapy.Request(
                    url=block_url,
                    callback=self.get_next_path,
                )

二级界面：

def get_next_path(self, response):
        self.logger.info("已进入版块！")
        self.logger.info("正在获取文章列表！")
        if response.url == 'http://www.foodmate.net/know/':
            pass
        else:
            try:
                nums = response.css('#fd_page_bottom > div > label > span::text').extract_first().split(' ')[-2]
            except:
                nums = 1
            for num in range(1, int(nums) + 1):
                tbody_list = response.css('#threadlisttableid > tbody')
                for tbody in tbody_list:
                    if 'normalthread' in str(tbody):
                        item = LunTanItem()
                        item['article_url'] = response.urljoin(
                            tbody.css('* > tr > th > a.s.xst').xpath('@href').extract_first())
                        item['type'] = response.css(
                            '#ct > div > div.bm.bml.pbn > div.bm_h.cl > h1 > a::text').extract_first()
                        item['title'] = tbody.css('* > tr > th > a.s.xst::text').extract_first()
                        item['spider_type'] = "论坛"
                        item['source'] = "食品论坛"
                        if item['article_url'] != 'http://bbs.foodmate.net/':
                            yield scrapy.Request(
                                url=item['article_url'],
                                callback=self.get_data,
                                meta={'item': item, 'content_info': []}
                            )
            try:
                callback_url = response.css('#fd_page_bottom > div > a.nxt').xpath('@href').extract_first()
                callback_url = response.urljoin(callback_url)
                yield scrapy.Request(
                    url=callback_url,
                    callback=self.get_next_path,
                )
            except IndexError:
                pass

三级界面：

def get_data(self, response):
        self.logger.info("正在爬取论坛数据！")
        item = response.meta['item']
        content_list = []
        divs = response.xpath('//*[@id="postlist"]/div')
        user_name = response.css('div > div.pi > div:nth-child(1) > a::text').extract()
        publish_time = response.css('div.authi > em::text').extract()
        floor = divs.css('* strong> a> em::text').extract()
        s_id = divs.xpath('@id').extract()
        for i in range(len(divs) - 1):
            content = ''
            try:
    
    
                strong = response.css('#postmessage_' + s_id[i].split('_')[-1] + '').xpath('string(.)').extract()
                for s in strong:
                    content += s.split(';')[-1].lstrip('\r\n')
                datas = dict(content=content,  # 内容
                             reply_id=0,  # 回复的楼层,默认0
                             user_name=user_name[i],  # ⽤户名
                             publish_time=publish_time[i].split('于 ')[-1],  # %Y-%m-%d %H:%M:%S'
                             id='#' + floor[i],  # 楼层
                             )
                content_list.append(datas)
            except IndexError:
                pass
        item['content_info'] = response.meta['content_info']
        item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        item['content_info'] += content_list
    
    
        data_url = response.css('#ct > div.pgbtn > a').xpath('@href').extract_first()
        if data_url != None:
            data_url = response.urljoin(data_url)
            yield scrapy.Request(
                url=data_url,
                callback=self.get_data,
                meta={'item': item, 'content_info': item['content_info']}
            )
        else:
            item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            self.logger.info("正在存储！")
            print('储存成功')
            yield item

#### 3、第三步：确定爬取方法 ####

由于是静态网页，首先决定采用的是scrapy框架直接获取数据，并且通过前期测试发现方法确实可行，不过当时年少轻狂，小看了网站的保护措施，由于耐心有限，没有加上定时器限制爬取速度，导致我被网站加了限制，并且网站由静态加载网页变为：动态加载网页验证算法之后再进入到该网页，直接访问会被后台拒绝。

但是这种问题怎么会难道我这小聪明，经过我短暂地思考（1天），我将方案改为scrapy框架 + selenium库的方法，通过调用chromedriver，模拟访问网站，等网站加载完了再爬取不就完了，后续证明这个方法确实可行，并且效率也不错。

实现部分代码如下：

def process_request(self, request, spider):
        chrome_options = Options()
        chrome_options.add_argument('--headless')  # 使用无头谷歌浏览器模式
        chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
        chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
        # 指定谷歌浏览器路径
        self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options,
                                       executable_path='E:/pycharm/workspace/爬虫/scrapy/chromedriver')
        if request.url != 'http://bbs.foodmate.net/':
            self.driver.get(request.url)
            html = self.driver.page_source
            time.sleep(1)
            self.driver.quit()
            return scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html.encode('utf-8'), encoding='utf-8',
                                            request=request)

#### 4、第四步：确定爬取数据的储存格式 ####

这部分不用多说，根据自己需求，将需要爬取的数据格式设置在items.py中。在工程中引用该格式保存即可：

class LunTanItem(scrapy.Item):
        """
            论坛字段
        """
        title = Field()  # str: 字符类型 | 论坛标题
        content_info = Field()  # str: list类型 | 类型list: [LunTanContentInfoItem1, LunTanContentInfoItem2]
        article_url = Field()  # str: url | 文章链接
        scrawl_time = Field()  # str: 时间格式 参照如下格式 2019-08-01 10:20:00 | 数据爬取时间
        source = Field()  # str: 字符类型 | 论坛名称 eg: 未名BBS, 水木社区, 天涯论坛
        type = Field()  # str: 字符类型 | 板块类型 eg: '财经', '体育', '社会'
        spider_type = Field()  # str: forum | 只能写 'forum'

#### 5、第五步：确定保存数据库 ####

本次项目选择保存的数据库为mongodb，由于是非关系型数据库，优点显而易见，对格式要求没有那么高，可以灵活储存多维数据，一般是爬虫优选数据库（不要和我说redis，会了我也用，主要是不会）

代码：

import pymongo
    
    
    class FMPipeline():
        def __init__(self):
            super(FMPipeline, self).__init__()
            # client = pymongo.MongoClient('139.217.92.75')
            client = pymongo.MongoClient('localhost')
            db = client.scrapy_FM
            self.collection = db.FM
    
    
        def process_item(self, item, spider):
            query = {
                'article_url': item['article_url']
            }
            self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
            return item

这时，有聪明的盆友就会问：如果运行两次爬取到了一样的数据怎么办呢？（换句话说就是查重功能）

这个问题之前我也没有考虑，后来在我询问大佬的过程中知道了，在我们存数据的时候就已经做完这件事了，就是这句：

query = {
        'article_url': item['article_url']
    }
    self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)

通过帖子的链接确定是否有数据爬取重复，如果重复可以理解为将其覆盖，这样也可以做到更新数据。

#### 6、其他设置 ####

像多线程、headers头，管道传输顺序等问题，都在settings.py文件中设置，具体可以参考小编的项目去看，这里不再赘述。

## 七、效果展示 ##

1、点击运行，结果显示在控制台，如下图所示。

![afe58f1680d0cefc9e123697b3fbc41f.png][]

![4ac3dbdcc9d26660a1075584632f3486.png][]

2、中间会一直向队列中堆很多帖子的爬取任务，然后多线程处理，我设置的是16线程，速度还是很可观的。

![c38a2a9e3eb62b03c8db8f994d3e4b91.png][]

3、数据库数据展示：

![1b567b54028325312de52481f2dade9c.png][]

content\_info中存放着每个帖子的全部留言以及相关用户的公开信息。

## 八、总结 ##

1、这篇文章主要给大家介绍了食品网站的数据采集和存储过程，详解了如何分析网页结构、爬虫策略、网站类型、层级关系、爬虫方法和数据存储过程，最终实现将帖子的每条评论爬取到数据库中，并且做到可以更新数据，防止重复爬取，反爬等，干货满满。

2、本次项目总的来说，不是特别难搞，只要思路对了，找到了数据规则，爬起来可以说易如反掌，觉得难只是之前没有完整走过流程，有了这次比较水的介绍，希望能对你有所帮助，那将是我最大的荣幸。

3、遇到问题首先想的不是问同事，朋友，老师，而是去谷歌，百度，看有没有相似的情况，看别人的经历，一定要学会自己发现问题，思考问题，解决问题，这对于之后工作有非常大的帮助（我之前就被说过还没有脱离学生时代，就是我喜欢问同事），等网上查询了一定资料了，还是没有头绪，再去问别人，别人也会比较愿意帮助你的~

我是杯酒先生，最后分享我的座右铭给大家：保持独立思考，不卑不亢不怂。

最后需要本文项目代码的小伙伴，请在公众号后台回复“**食品论坛**”关键字进行获取，如果在运行过程中有遇到任何问题，请随时留言或者加小编好友，小编看到会帮助大家解决bug噢！

想要学习更多网络爬虫知识，请点击阅读原文前往爬虫网站。

**---\--\---\---\---\--\---** End **---\--\---\--\---\---\--\-**

![3a7773cea732e56d34b5ba7225a6d698.png][]

往期精彩文章推荐：

*  ## [一篇文章浅析Python自带的线程池和进程池][Python] ##
 *  ## [手把手教你在Windows下设置分布式队列Celery的心跳轮询][Windows_Celery] ##
 *  ## [手把手教你用Python操纵Word自动编写离职报告][Python_Word]    ##

![2f73c2a02a2c393fdfdeacb43cd02406.png][]

欢迎大家**点赞，****留言，****转发，转载，**感谢大家的相伴与支持

想加入Python学习群请在后台回复【**入群**】

万水千山总是情，点个【**在看**】行不行

**/今日留言主题/**

随便说一两句吧~

[9fb62e21434117b1c6fed46a3203a9e0.png]: /images/20221023/77a171996d1f4d1f9d5b93cef888d125.png
[1254124e5c68b9a241aa6390d9fd9a4f.png]: /images/20221023/b3313ffc4cde4b5085bc539ccb4e5a75.png
[d844360bb0da6105b15c3ce091fdf4d8.png]: /images/20221023/4fe78e2d8bba4a559c1f9c642ad1609f.png
[afe58f1680d0cefc9e123697b3fbc41f.png]: /images/20221023/0ffa902493244752a2efc610db32b957.png
[4ac3dbdcc9d26660a1075584632f3486.png]: /images/20221023/6e193a80b5d740c2a53cbf561a982254.png
[c38a2a9e3eb62b03c8db8f994d3e4b91.png]: /images/20221023/bff2facfd1fa46599f7653a8325f222b.png
[1b567b54028325312de52481f2dade9c.png]: /images/20221023/4da21297cc8a48c2abc38a54df04d760.png
[3a7773cea732e56d34b5ba7225a6d698.png]: /images/20221023/b20ee31902b34d1997c5e2f7c2ad915e.png
[Python]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc0ad7ecbb7246852ff81ff829bb5a6571109ce54acb661e8ca354460bd75c2661bb2e8bae2&idx=1&mid=2247494485&scene=21&sn=8e9c4db3893e0d6a2408298344842ff1#wechat_redirect
[Windows_Celery]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc0ac9bcbb7258da0e555d218ab5bfd6365308943ad819fb6683bd0b05b85098b3a3a5352e5&idx=1&mid=2247494320&scene=21&sn=e74921e1119b4196087793c280c2652a#wechat_redirect
[Python_Word]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc0ac1bcbb7250d62a86aa2d338e21728a5acfd66d0804b94c5d9fb9ac393334534595b96f4&idx=1&mid=2247494192&scene=21&sn=2b6cd262e2522b3fb3c1a71415f487f7#wechat_redirect
[2f73c2a02a2c393fdfdeacb43cd02406.png]: /images/20221023/952a08c1b5724b1b876dee96b72a1cf0.png