前言
在Scrapy社区中，提出了一个关于如何使用Scrapy从社交媒体网站上提取广告的问题。虽然这是一个普遍的需求，但每个社交媒体网站都有其独特的结构和请求方式，因此没有一个种通用的方法可以适用于所有情况。
项目需求
小红书作为一个流行的社交媒体平台，包含大量的广告信息，因此需要一种有效的广告信息方法来提取这些广告数据。我们希望通过编写一个Scrapy爬虫来自动抓取这些广告信息，以便进行进一步的分析和利用。
爬取详细过程：
步骤一：首先分析目标网站，使用浏览器的开发者工具分析小红书网站的请求，找到与广告相关的请求以及它们的参数和数据。这可以通过查看网页的网络请求并响应来实现。浏览器中打开小红书网站，按F12键打开开发者工具，切换到“网络”选项卡，然后刷新页面，你将看到网站发送的所有请求和接收的响应。找到与广告相关的请求，记录下请求的URL、参数和响应数据。
```import scrapy
from scrapy.http import Request
class XiaohongshuAdSpider(scrapy.Spider):
name = 'xiaohongshu_ad'
start_urls = ['https://www.xiaohongshu.com/']
def parse(self, response):
# 在这里可以使用浏览器开发者工具的方法来分析网页的网络请求和响应
# 例如，可以使用response.body来获取页面的HTML源码，然后使用开发者工具来分析其中的广告相关请求
# 假设我们找到了与广告相关的请求的URL、参数和响应数据
ad_url = 'https://www.xiaohongshu.com/api/advertisement'
ad_params = {'type': 'banner', 'location': 'homepage'}
# 发送请求获取广告数据
yield Request(ad_url, method='GET', params=ad_params, callback=self.parse_ad)
def parse_ad(self, response):
# 在这里处理广告数据的响应
ad_data = response.json()
# 对广告数据进行进一步处理，例如提取广告内容、链接等信息
# ...
# 最终将处理后的广告数据保存到文件或者数据库中
# 例如，可以使用Scrapy提供的Item来保存数据
# item = {'ad_title': ad_data['title'], 'ad_link': ad_data['link']}
# yield item
步骤二：创建Scrapy项目安装Scrapy，可以使用命令行执行以下命令来安装：pip install scrapy。然后，创建一个新的Scrapy项目，可以使用命令：scrapy startproject ad_scraper来创建一个名为ad_scraper的新项目。
步骤三：在Scrapy项目中创建Spider，创建一个蜘蛛（Spider）来处理广告信息的抓取。Spider是Scrapy中定义的用于如何抓取某些（或某些）网站的数据的类别。可以使用以下命令创建一个名为ad_spider的Spider：
```cd ad_scraper
scrapy genspider ad_spider xiaohongshu.com
步骤四：在Spider中模拟请求，模拟网站请求并添加所需的参数和POST数据。可以使用Scrapy的import scrapy
class AdSpider(scrapy.Spider):
name = "ad_spider"
start_urls = ["https://example.com"] # 替换成目标网站的起始URL
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"
def start_requests(self):
proxy_url = f"http://{self.proxyUser}:{self.proxyPass}@{self.proxyHost}:{self.proxyPort}"
for url in self.start_urls:
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'proxy': proxy_url})
def parse(self, response):
# ... ... ... 在这里处理页面的响应，提取广告相关的信息
# 发送请求并添加参数和POST数据
formdata = {
"param1": "value1", # 替换成实际的参数和值
"param2": "value2"
}
yield scrapy.FormRequest(
url="https://example.com/api/ad_endpoint", # 替换成目标广告请求的URL
method="POST",
formdata=formdata,
callback=self.parse_ad
)
def parse_ad(self, response):
# 在这里处理广告请求的响应，提取广告数据
ad_data = response.json()
# 处理广告数据的逻辑
# ...
# 最终将处理后的广告数据保存到文件或者数据库中
# 例如，可以使用Scrapy提供的Item来保存数据
# item = {'ad_title': ad_data['title'], 'ad_link': ad_data['link']}
# yield item
js
步骤五：处理响应
在parse_ad方法中，我们需要处理广告请求的请求，提取所需的广告数据。这可能涉及到使用XPath或CSS选择器来定位并提取数据。
```def parse_ad(self, response):
# 在这里处理广告请求的响应，提取广告数据
ad_data = {
"title": response.xpath("//h1/text()").get(),
"content": response.css(".ad-content::text").get()
# 添加其他需要的字段
}
yield ad_data
