咱們直接進入今天的主題---你真的會寫爬蟲嗎?為啥標題是這樣,因為我們日常寫小爬蟲都是一個py文件加上幾個請求,但是如果你去寫一個正式的項目時,你必須考慮到很多種情況,所以我們需要把這些功能全部模塊化,這樣也使我們的爬蟲更加的健全。
2基礎爬蟲的架構以及運行流程
首先,給大家來講講基礎爬蟲的架構到底是啥樣子的?JAP君給大家畫了張粗糙的圖:
從圖上可以看到,整個基礎爬蟲架構分為5大類:爬蟲調度器、URL管理器、HTML下載器、HTML解析器、數據存儲器。
下面給大家依次來介紹一下這5個大類的功能:
爬蟲調度器,主要是配合調用其他四個模塊,所謂調度就是取調用其他的模板
URL管理器,就是負責管理URL鏈接的,URL鏈接分為已經爬取的和未爬取的,這就需要URL管理器來管理它們,同時它也為獲取新URL鏈接提供接口。
HTML下載器,就是將要爬取的頁面的HTML下載下來
HTML解析器,就是將要爬取的數據從HTML源碼中獲取出來,同時也將新的URL鏈接發送給URL管理器以及將處理后的數據發送給數據存儲器。
數據存儲器,就是將HTML下載器發送過來的數據存儲到本地
3實戰爬取菜鳥筆記信息
差不多就介紹這么些東西,相信大家對整體的架構有了初步的認識,下面我簡單找了個網站給大家演示一遍用爬蟲架構來爬取信息:
(目標站點)
我們來獲取上面列表中的信息,這里我就省略了分析網站的一步,如果大家不會分析,可以去看我之前寫的爬蟲項目。
首先,我們來寫一下URL管理器(URLManage.py)
class URLManager(object): def __init__(self): self.new_urls = set() self.old_urls = set() def has_new_url(self): # 判斷是否有未爬取的url return self.new_url_size()!=0 def get_new_url(self): # 獲取一個未爬取的鏈接 new_url = self.new_urls.pop() # 提取之后,將其添加到已爬取的鏈接中 self.old_urls.add(new_url) return new_url def add_new_url(self, url): # 將新鏈接添加到未爬取的集合中(單個鏈接) if url is None: return if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls: self.new_urls.add(url) def add_new_urls(self,urls): # 將新鏈接添加到未爬取的集合中(集合) if urls is None or len(urls)==0: return for url in urls: self.add_new_url(url) def new_url_size(self): # 獲取未爬取的url大小 return len(self.new_urls) def old_url_size(self): # 獲取已爬取的url大小 return len(self.old_urls)
在這里主要就是兩個集合,一個是已爬取URL的集合,另一個是未爬取URL的集合。這里我使用的是set類型,因為set自帶去重的功能。
接下來,HTML下載器(HTMLDownload.py)
importrequestsclassHTMLDownload(object): def download(self, url): if url is None: return s = requests.Session() s.headers['User-Agent'] ='Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 63.0.3239.132Safari / 537.36' res = s.get(url) # 判斷是否正常獲取 if res.status_code == 200: res.encoding='utf-8' res = res.text return resreturnNone
可以看到這里我們只是簡單的獲取了,url中的html源碼
接著看HTML解析器(HTMLParser.py)
import refrombs4importBeautifulSoupclass HTMLParser(object): def parser(self, page_url, html_cont): ''' 用于解析網頁內容,抽取URL和數據 :param page_url: 下載頁面的URL :param html_cont: 下載的網頁內容 :return: 返回URL和數據 ''' if page_url is None or html_cont is None: return soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser') new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup) new_data = self._get_new_data(page_url, soup) return new_urls, new_data def _get_new_urls(self,page_url,soup): ''' 抽取新的URL集合 :param page_url:下載頁面的URL :param soup: soup數據 :return: 返回新的URL集合 ''' new_urls = set() for link in range(1,100): # 添加新的urlnew_url="http://www.runoob.com/w3cnote/page/"+str(link) new_urls.add(new_url) print(new_urls) return new_urls def _get_new_data(self,page_url,soup): ''' 抽取有效數據 :param page_url:下載頁面的url :param soup: :return: 返回有效數據 ''' data={} data['url'] = page_url title = soup.find('div', class_='post-intro').find('h2') print(title) data['title'] = title.get_text() summary = soup.find('div', class_='post-intro').find('p') data['summary'] = summary.get_text()returndata
在這里,我們將HTML下載器的源碼進行了分析和解析,從而得到了我們想要拿到的數據,如果BeautifulSoup不懂的可以去看一下我之前寫的文章。
繼續看,數據存儲器(DataOutput.py)
importcodecsclass DataOutput(object): def __init__(self): self.datas = [] def store_data(self,data): if data is None: return self.datas.append(data) def output_html(self): fout = codecs.open('baike.html', 'a', encoding='utf-8') fout.write("") fout.write("
") fout.write("") fout.write("%s | "%data['url']) fout.write("《%s》 | " % data['title']) fout.write("[%s] | " % data['summary']) fout.write("
大家可能發現我這里是將數據存儲到一個html的文件當中,在這里你當然也可以存在Mysql或者csv等文件當中,這個看自己的選擇,我這里只是為了演示所以就放在了html當中。
最后一個,爬蟲調度器(SpiderMan.py)
from base.DataOutput import DataOutputfrom base.HTMLParser import HTMLParserfrom base.HTMLDownload import HTMLDownloadfrom base.URLManager import URLManagerclass SpiderMan(object): def __init__(self): self.manager = URLManager() self.downloader = HTMLDownload() self.parser = HTMLParser() self.output = DataOutput() def crawl(self, root_url): # 添加入口URL self.manager.add_new_url(root_url) # 判斷url管理器中是否有新的url,同時判斷抓取多少個url while(self.manager.has_new_url() and self.manager.old_url_size()<100): try: # 從URL管理器獲取新的URL new_url = self.manager.get_new_url() print(new_url) # HTML下載器下載網頁 html = self.downloader.download(new_url) # HTML解析器抽取網頁數據 new_urls, data = self.parser.parser(new_url, html) print(new_urls) # 將抽取的url添加到URL管理器中 self.manager.add_new_urls(new_urls) # 數據存儲器存儲文件 self.output.store_data(data) print("已經抓取%s個鏈接" % self.manager.old_url_size()) except Exception as e: print("failed") print(e) # 數據存儲器將文件輸出成指定的格式 self.output.output_html()if __name__ == '__main__': spider_man = SpiderMan()????spider_man.crawl("http://www.runoob.com/w3cnote/page/1")
相信這里大家都能看懂,我就是將前面我們寫的四個模板在這里把它們調用了一下,我們運行后的結果:
4總結
我們這里簡單的講解了一下,爬蟲架構的五個模板,無論是大型爬蟲項目還是小型的爬蟲項目都離不開這五個模板,希望大家能夠照著這些代碼寫一遍,這樣有利于大家的理解,大家以后寫爬蟲項目也要按照這種架構去寫,這樣你的爬蟲看起來就會更加的規范、健全。
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原文標題:Python爬蟲|你真的會寫爬蟲嗎?
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