一个Python小白5个小时爬虫经历

星期三, 2017-12-27 09:33 — adminshiping1

　　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。

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 path

result = 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。