pyspider抓取虎嗅网文章数据

2023-11-01 15:40

本文主要是介绍pyspider抓取虎嗅网文章数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 虎嗅网文章数据----写在前面

今天继续使用pyspider爬取数据,很不幸,虎嗅资讯网被我选中了,网址为 https://www.huxiu.com/ 爬的就是它的资讯频道,本文章仅供学习交流使用,切勿用作其他用途。

常规操作,分析待爬取的页面

拖拽页面到最底部,会发现一个加载更多按钮,点击之后,抓取一下请求,得到如下地址
在这里插入图片描述

2. 虎嗅网文章数据----分析请求

查阅该请求的方式和地址,包括参数,如下图所示
在这里插入图片描述
得到以下信息

  1. 页面请求地址为:https://www.huxiu.com/v2_action/article_list
  2. 请求方式:POST
  3. 请求参数比较重要的是一个叫做page的参数

我们只需要按照上面的内容,把pyspider代码部分编写完毕即可。
on_start 函数内部编写循环事件,注意到有个数字2025这个数字,是我从刚才那个请求中看到的总页数。你看到这篇文章的时候,这个数字应该变的更大了。

    @every(minutes=24 * 60)def on_start(self):for page in range(1,2025):print("正在爬取第 {} 页".format(page))self.crawl('https://www.huxiu.com/v2_action/article_list', method="POST",data={"page":page},callback=self.parse_page,validate_cert=False)

页面生成完毕之后,开始调用parse_page 函数,用来解析 crawl() 方法爬取 URL 成功后返回的 Response 响应。

    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)def parse_page(self, response):content = response.json["data"]doc = pq(content)lis = doc('.mod-art').items()data = [{'title': item('.msubstr-row2').text(),'url':'https://www.huxiu.com'+ str(item('.msubstr-row2').attr('href')),'name': item('.author-name').text(),'write_time':item('.time').text(),'comment':item('.icon-cmt+ em').text(),'favorites':item('.icon-fvr+ em').text(),'abstract':item('.mob-sub').text()} for item in lis ] return data

最后,定义一个 on_result() 方法,该方法专门用来获取 return 的结果数据。这里用来接收上面 parse_page() 返回的 data 数据,在该方法可以将数据保存到 MongoDB 中。

'''
遇到不懂的问题?Python学习交流群:821460695满足你的需求,资料都已经上传群文件,可以自行下载!
'''# 页面每次返回的数据            def on_result(self,result):if result:self.save_to_mongo(result)            # 存储到mongo数据库def save_to_mongo(self,result):df = pd.DataFrame(result)  content = json.loads(df.T.to_json()).values()if collection.insert_many(content):print('存储数据成功')# 暂停1stime.sleep(1)

好的,保存代码,修改每秒运行次数和并发数
在这里插入图片描述
点击run将代码跑起来,不过当跑起来之后,就会发现抓取一个页面之后程序就停止了, pyspider 以 URL的 MD5 值作为 唯一 ID 编号,ID 编号相同,就视为同一个任务, 不会再重复爬取。

GET 请求的分页URL 一般不同,所以 ID 编号会不同,能够爬取多页。
POST 请求的URL是相同的,爬取第一页之后,后面的页数便不会再爬取。

解决办法,需要重新写下 ID 编号的生成方式,在 on_start() 方法前面添加下面代码即可:

    def get_taskid(self,task):return md5string(task['url']+json.dumps(task['fetch'].get('data','')))

基本操作之后,文章入库
在这里插入图片描述

这篇关于pyspider抓取虎嗅网文章数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/324017

相关文章

Redis的数据过期策略和数据淘汰策略

《Redis的数据过期策略和数据淘汰策略》本文主要介绍了Redis的数据过期策略和数据淘汰策略,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录一、数据过期策略1、惰性删除2、定期删除二、数据淘汰策略1、数据淘汰策略概念2、8种数据淘汰策略

轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作

《轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作》:本文主要介绍轻松上手MYSQL之JSON函数实现高效数据查询与操作的相关资料,MySQL提供了多个JSON函数,用于处理和查询JSON数... 目录一、jsON_EXTRACT 提取指定数据二、JSON_UNQUOTE 取消双引号三、JSON_KE

Python给Excel写入数据的四种方法小结

《Python给Excel写入数据的四种方法小结》本文主要介绍了Python给Excel写入数据的四种方法小结,包含openpyxl库、xlsxwriter库、pandas库和win32com库,具有... 目录1. 使用 openpyxl 库2. 使用 xlsxwriter 库3. 使用 pandas 库

SpringBoot定制JSON响应数据的实现

《SpringBoot定制JSON响应数据的实现》本文主要介绍了SpringBoot定制JSON响应数据的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们... 目录前言一、如何使用@jsonView这个注解?二、应用场景三、实战案例注解方式编程方式总结 前言

使用Python在Excel中创建和取消数据分组

《使用Python在Excel中创建和取消数据分组》Excel中的分组是一种通过添加层级结构将相邻行或列组织在一起的功能,当分组完成后,用户可以通过折叠或展开数据组来简化数据视图,这篇博客将介绍如何使... 目录引言使用工具python在Excel中创建行和列分组Python在Excel中创建嵌套分组Pyt

在Rust中要用Struct和Enum组织数据的原因解析

《在Rust中要用Struct和Enum组织数据的原因解析》在Rust中,Struct和Enum是组织数据的核心工具,Struct用于将相关字段封装为单一实体,便于管理和扩展,Enum用于明确定义所有... 目录为什么在Rust中要用Struct和Enum组织数据?一、使用struct组织数据:将相关字段绑

在Mysql环境下对数据进行增删改查的操作方法

《在Mysql环境下对数据进行增删改查的操作方法》本文介绍了在MySQL环境下对数据进行增删改查的基本操作,包括插入数据、修改数据、删除数据、数据查询(基本查询、连接查询、聚合函数查询、子查询)等,并... 目录一、插入数据:二、修改数据:三、删除数据:1、delete from 表名;2、truncate

Java实现Elasticsearch查询当前索引全部数据的完整代码

《Java实现Elasticsearch查询当前索引全部数据的完整代码》:本文主要介绍如何在Java中实现查询Elasticsearch索引中指定条件下的全部数据,通过设置滚动查询参数(scrol... 目录需求背景通常情况Java 实现查询 Elasticsearch 全部数据写在最后需求背景通常情况下

Java中注解与元数据示例详解

《Java中注解与元数据示例详解》Java注解和元数据是编程中重要的概念,用于描述程序元素的属性和用途,:本文主要介绍Java中注解与元数据的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参... 目录一、引言二、元数据的概念2.1 定义2.2 作用三、Java 注解的基础3.1 注解的定义3.2 内

将sqlserver数据迁移到mysql的详细步骤记录

《将sqlserver数据迁移到mysql的详细步骤记录》:本文主要介绍将SQLServer数据迁移到MySQL的步骤,包括导出数据、转换数据格式和导入数据,通过示例和工具说明,帮助大家顺利完成... 目录前言一、导出SQL Server 数据二、转换数据格式为mysql兼容格式三、导入数据到MySQL数据