Python爬虫-使用Scrapy框架爬取某网站热点新闻排行并保存数据库

本文主要是介绍Python爬虫-使用Scrapy框架爬取某网站热点新闻排行并保存数据库,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!

【背景】

    今天使用Scrapy来爬取某网站热点新闻,因可能的版权原因,里面的数据和网址都做了脱敏处理。

页面如下: 

 

爬下来的数据如下所示:

 

 数据分别是:序号、热点标题、热点内容、热点URL链接、热点排行、热度值

图片和数据对应不上的原因是,热点新闻的截图是我写博客的时候才截图的,数据是前几天爬取的。

在这之前我们先了解一下什么是Scrapy

Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛
框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便
Scrapy 使用了 Twisted’twɪstɪd异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求

一、安装Scrapy

执行pip命令安装

pip install scrapy

二、生成爬虫框架

执行以下命令

scrapy startproject baidu_spider

 生成的框架如下所示:

各文件功能分别是:

  • scrapy.cfg:配置文件
  • spiders:存放你Spider文件,也就是你爬取的py文件
  • items.py:相当于一个容器,和字典较像
  • middlewares.py:定义Downloader Middlewares(下载器中间件)和Spider Middlewares(蜘蛛中间件)的实现
  • pipelines.py:定义Item Pipeline的实现,实现数据的清洗,储存,验证。
  • settings.py:全局配置

三、生成爬虫

scrapy genspider baidu baidu.com

结果如下

四、补全代码

在settings.py中增加如下配置项

ITEM_PIPELINES = {"baidu_spider.pipelines.BaiduSpiderPipeline": 300,"baidu_spider.pipelines.BaiduSpiderPrintPipeline": 200
}MYSQL_HOST='localhost'
MYSQL_USER='xxxx'
MYSQL_PWD='xxxx'
MYSQL_DB='xxxx'
MYSQL_CHARSET='utf8'

 pipelines对应的是两个解析后的网页数据输出管道,后面有交代

baidu.py中的代码补全后如下:

import scrapy
from baidu_spider.items import BaiduSpiderItemclass BaiduSpider(scrapy.Spider):name = "baidu"allowed_domains = ["www.baidu.com"]start_urls = ["https://top.xxxx.com/board?tab=realtime"]def parse(self, response):filename = "baidu_realtime.html"# open(filename, 'wb+').write(response.body)items = []for each in response.xpath('//*[@id="sanRoot"]/main/div[2]/div/div[2]/div'):item = BaiduSpiderItem()title = each.xpath('div[2]/a/div[1]/text()').extract()content = each.xpath('(div[2]/div[1]/text())[1]').extract()url = each.xpath('div[2]/a/@href').extract()hot = each.xpath('div[1]/div[2]/text()').extract()rank = each.xpath('a/div[1]/text()').extract()# print("title::::::::$title")# print("content::::::::$content")# print("url::::::::$url")# print("rank::::::::$rank")item['title'] = titleitem['content'] = contentitem['url'] = urlitem['rank'] = rankitem['hot'] = hotyield item# items.append(item)# return items

其中start_urls就是要爬取的网页

parse(self, response)函数就是对网页内容进行解析

items.py补全后的代码如下:

import scrapyclass BaiduSpiderItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()# passtitle = scrapy.Field()url = scrapy.Field()content = scrapy.Field()rank = scrapy.Field()hot = scrapy.Field()

这里定义了热点新闻解析后,需要获取的指标

管道pipelines.py中的代码如下:

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html# useful for handling different item types with a single interfacefrom itemadapter import ItemAdapter
import pymysql
from baidu_spider.settings import *class BaiduSpiderPrintPipeline:def process_item(self, item, spider):print(item['title'],item['content'],item['url'],item['rank'],item['hot'])return itemclass BaiduSpiderPipeline:def open_spider(self, spider):self.db = pymysql.connect(host=MYSQL_HOST,user=MYSQL_USER,password=MYSQL_PWD,database=MYSQL_DB,charset=MYSQL_CHARSET)self.cursor = self.db.cursor()def process_item(self, item, spider):insert_sql = "insert into spider_baidu_news(title, content, url, rank, hot) values (%s, %s, %s, %s, %s)"insert_parms = [item['title'],item['content'],item['url'],item['rank'],item['hot']]self.cursor.execute(insert_sql, insert_parms)self.db.commit()return itemdef close_spider(self, spider):self.cursor.close()self.db.close()print('执行了close_spider方法,项目已经关闭')

主要是定义了两个输出管道类,BaiduSpiderPrintPipeline和BaiduSpiderPipeline

每个管道里面可以重写以下三个方法:

  • def open_spider(self, spider):    处理数据前执行,只执行一次,用于连接数据库之类的操作,避免每次写数据之前都要连接数据库;
  • def process_item(self, item, spider):    处理数据,没条数据都会调用一次;
  • def close_spider(self, spider):    处理数据后执行,只执行一次,用于释放数据库连接、关闭文件之类的操作;

五、运行代码

运行命令如下

scrapy crawl baidu -o  realtime.csv

-o:是把管道数据输出到文件

也可以在工程跟目录下生成一个main.py,免的每次在命令行执行

from scrapy import cmdlinecmdline.execute('scrapy crawl baidu -o realtime.csv'.split())

 执行后数据库中已经可以看到数据:

csv文件中数据如下:

 

五、总结

     可以看到,整个代码框架还是非常简洁清晰的,很多Python初学者,都是把所有的逻辑写在一个文件里面,这样会导致代码非常凌乱,找起代码来非常困难,有了Scrapy后,就没有这个烦恼了,Scrapy已经把整个框架规划好了,我们只要补全业务代码就可以了。

这篇关于Python爬虫-使用Scrapy框架爬取某网站热点新闻排行并保存数据库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!



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