python爬虫-爬取盗墓笔记
Posted 七夜的故事
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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python爬虫-爬取盗墓笔记相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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\'] =\'\\r\\n\'.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(\'\\r\\n\'.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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