一个Python小白5个小时爬虫经历
Posted 梦子mengy7762
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一个Python小白5个小时爬虫经历相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
最近业余在做一个基于.NET Core的搜索项目，奈何基层代码写好了，没有看起来很华丽的数据供测试。很巧的也是博客搜索，于是乎想到了博客园。C#也能做做页面数据抓取的，不过在博客园看到的大部分都是python实现，所以就临时想了一下看看python到底是什么东东，不看基础语法，不看语言功能，直接上代码，哪里不会搜哪里。代码完成总共用时大概4个小时，其中搭建环境加安装BeautifulSoup大概1个小时。解析html用时间最多了，边看demo边解析，大概2个小时，剩下的时间就是调试加保存数据了。
环境搭建
既然用python，那么自然少不了语言环境。于是乎到官网下载了3.5版本的。安装完之后，随机选择了一个编辑器叫PyCharm，话说python编辑器还真挺多的。由于本人是小白，所以安装事项不在过多赘述。
建好项目，打开编辑器，直接开工。本来之前用C#写的时候，大体思路就是获取网页内容，然后正则匹配。后来发现网上的帖子也很多。不过在搜索过程中发现，不建议用正则来匹配HTML。有正好我的正则不太好，所以我就搜了一下HTML解析工具，果不其然，人家都做好了，直接拿来用吧。没错就是这个东东：BeautifulSoup 。 安装也很简单，不过中间出了个小插曲，就是bs4没有。继续搜，然后需要用pip安装一下就好了。（当然我并不知道ps4和pip是什么鬼）
思路分析
博客吗，我当然就对准了博客园，于是乎，进入博客园首页，查看请求。
发送请求
当然我不知道python是怎么进行网络请求的，其中还有什么2.0和3.0的不同，中间曲曲折折了不少，最终还是写出了最简单的一段请求代码。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
import urllib.parseimport urllib.request# params CategoryId=808 CategoryType=SiteHome ItemListActionName=PostList PageIndex=3 ParentCategoryId=0 TotalPostCount=4000def getHtml(url,values):
user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.82 Safari/537.36'
headers = {'User-Agent':user_agent}
data = urllib.parse.urlencode(values)
response_result = urllib.request.urlopen(url+'?'+data).read()
html = response_result.decode('utf-8')
return html#获取数据def requestCnblogs(index):
print('请求数据')
url = 'http://www.cnblogs.com/mvc/AggSite/PostList.aspx'
value= {
'CategoryId':808,
'CategoryType' : 'SiteHome',
'ItemListActionName' :'PostList',
'PageIndex' : index,
'ParentCategoryId' : 0,
'TotalPostCount' : 4000
}
result = getHtml(url,value)
return result
其实博客园这个请求还是挺标准的，哈哈正好适合抓取。因为他返回的就是一段html。（如果返回json那不是更好。。。。）
数据解析
上文已经提到了，用到的是BeautifulSoup，好处就是不用自己写正则，只要根据他的语法来写就好了，在多次的测试之后终于完成了数据的解析。先上一段HTML。然后在对应下面的代码，也许看起来更轻松一些。
<div class="post_item">
<div class="digg">
<div class="diggit" onclick="DiggPost('hyper-xl',6417741,281238,1)"> <span class="diggnum" id="digg_count_6417741">1</span>
</div>
<div class="clear"></div>
<div id="digg_tip_6417741" class="digg_tip"></div>
</div>
<div class="post_item_body">
<h3><a class="titlelnk" href="http://www.cnblogs.com/hyper-xl/p/6417741.html" target="_blank">Python 字符串格式化</a></h3>
<p class="post_item_summary">
<a href="http://www.cnblogs.com/hyper-xl/" target="_blank">
<img width="48" height="48" class="pfs" src="//pic.cnblogs.com/face/795666/20160421231717.png" alt="" />
</a>
转载请注明出处 Python2.6+ 增加了str.format函数，用来代替原有的'%'操作符 。它使用比'%'更加直观、灵活。下面详细介绍一下它的使用方法。 下面是使用'%'的例子: 格式很像C语言的printf是不是？由于'%'是一个操作符，只能在左右
两边各放一个参数，因此右边多个值需要用元组或 ...
</p>
<div class="post_item_foot">
<a href="http://www.cnblogs.com/hyper-xl/" class="lightblue">新月的力量_141</a> 发布于 2017-02-19 23:07
<span class="article_comment">
<a href="http://www.cnblogs.com/hyper-xl/p/6417741.html#commentform" title="" class="gray"> 评论(0)
</a>
</span>
<span class="article_view">
<a href="http://www.cnblogs.com/hyper-xl/p/6417741.html" class="gray"> 阅读
(138)
</a>
</span>
</div>
</div>
<div class="clear"></div></div>
通过上文的HTML代码可以看到几点。首先每一条数据都在 div(class=“post_item”)下。然后 div(“post_item_body”)下有用户信息，标题，链接，简介等信息。逐一根据样式解析即可。代码如下：
from bs4 import BeautifulSoupimport requestimport re
#解析最外层def blogParser(index):
cnblogs = request.requestCnblogs(index)
soup = BeautifulSoup(cnblogs, 'html.parser')
all_div = soup.find_all('div', attrs={'class': 'post_item_body'}, limit=20)
blogs = []
#循环div获取详细信息
for item in all_div:
blog = analyzeBlog(item)
blogs.append(blog)
return blogs#解析每一条数据def analyzeBlog(item):
result = {}
a_title = find_all(item,'a','titlelnk')
if a_title is not None:
# 博客标题
result["title"] = a_title[0].string
# 博客链接
result["href"] = a_title[0]['href']
p_summary = find_all(item,'p','post_item_summary')
if p_summary is not None:
# 简介
result["summary"] = p_summary[0].text
footers = find_all(item,'div','post_item_foot')
footer = footers[0]
# 作者
result["author"] = footer.a.string
# 作者url
result["author_url"] = footer.a['href']
str = footer.text
time = re.findall(r"发布于 .+? .+? ", str)
result["create_time"] = time[0].replace('发布于 ','')
comment_str = find_all(footer,'span','article_comment')[0].a.string
result["comment_num"] = re.search(r'\\d+', comment_str).group()
view_str = find_all(footer,'span','article_view')[0].a.string
result["view_num"] = re.search(r'\\d+', view_str).group()
return resultdef find_all(item,attr,c):
return item.find_all(attr,attrs={'class':c},limit=1)
上边一堆代码下来，着实花费了我不少时间，边写边调试，边百度~~不过还好最终还是出来了。等数据都整理好之后，然后我把它保存到了txt文件里面，以供其他语言来处理。本来想写个put直接put到ElasticSearch中，奈何没成功。后边在试吧，毕竟我的重点只是导数据，不在抓取这里。
import matchimport osimport datetimeimport jsondef writeToTxt(list_name,file_path):
try:
#这里直接write item 即可，不要自己给序列化在写入，会导致json格式不正确的问题
fp = open(file_path,"w+",encoding='utf-8')
l = len(list_name)
i = 0
fp.write('[')
for item in list_name:
fp.write(item)
if i<l-1:
fp.write(',\\n')
i += 1
fp.write(']')
fp.close()
except IOError:
print("fail to open file")#def getStr(item):
# return json.dumps(item).replace(''','"')+',\\n'def saveBlogs():
for i in range(1,2):
print('request for '+str(i)+'...')
blogs = match.blogParser(i,5)
#保存到文件
path = createFile()
writeToTxt(blogs,path+'/blog_'+ str(i) +'.json')
print('第'+ str(i) +'页已经完成')
return 'success'def createFile():
date = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
path = '/'+date
if os.path.exists(path):
return path
else:
os.mkdir(path)
return pathresult = saveBlogs()print(result)
上边呢，我取了一百页的数据，也就是大概2000条做测试。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
成果验收
废了好大劲终于写完那些代码之后呢，就可以享受胜利的果实了，虽然是初学者，代码写的很渣，这参考一下，那参考一下，不过还是有些收获的。运行效果如下：
生成的文件：
文件内容：
总结
一个简单的抓取程序就写完了，python还真是TM的好用。以后有空再研究研究吧。代码行数算上空行和注释总共 100 （50+25+25） 行。凑个整数好看点~~现在认识字我感觉就可以上手写程序了。这里百度一下，那里google一下，问题就解决了，程序也出来了，大功告成。
以上是关于一个Python小白5个小时爬虫经历的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章