基于Scrapy爬取伯乐在线网站-阿里云开发者社区

标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。
2018年7月20日笔记
Scrapy官方文档网址：https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/selectors.html
网页在chrome浏览器打开，经过谷歌翻译，如下图所示：

图片.png-90.6kB

环境

IDE(Intergrated development Environment)，集成开发环境为jupyter notebook和Pycharm
操作系统Win10
语言及其版本：python3.6

1.选择器

使用Selector初始化方法实例化对象赋值给response变量。
css和extract这2个方法的使用示例如下：

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.//和//的区别如下图所示，一般来说要使用.//

图片.png-9.3kB

xpath和css方法对比，按照标签属性的值来找标签，如下图所示。

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2. 伯乐在线网页持久化

2.1 新建爬虫工程

打开cmd或者powershell在其中输入并运行命令，运行结果如下图所示：
新建爬虫工程命令：scrapy startproject BoleSave

图片.png-7.7kB

进入爬虫工程目录命令： cd BoleSave，运行结果如下图所示：

图片.png-11.8kB

新建爬虫文件命令： scrapy genspider save blog.jobbole.com，运行结果如下图所示：

图片.png-12.8kB

2.2 在Pycharm中导入工程

导入工程的按钮位置如下图所示：

图片.png-25.6kB

选中工程文件夹，然后点击OK,如下图所示：

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工程文件夹的结构如下图所示：

图片.png-4.8kB

2.3 编辑save.py文件

网页持久化只需要编辑爬虫文件就可以，下面是save.py文件的代码。
第21行dirName变量的值可以设置网页文件保存的位置，例如：
dirName = "d:/saveWebPage"将网页文件保存在D盘的saveWebPage文件夹中。
可以根据个人情况进行修改，不建议将其设置为工程所在文件夹，因为可能导致Pycharm卡顿。

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import os
import re

def reFind(pattern,sourceStr,nth=1):
    if len(re.findall(pattern,sourceStr)) >= nth:
        return re.findall(pattern,sourceStr)[nth-1]
    else:
        return 1

class SaveSpider(scrapy.Spider):
    name = 'save'
    allowed_domains = ['blog.jobbole.com']
    start_urls = []
    url_before = "http://blog.jobbole.com/all-posts/page/{}/"
    for i in range(1,560):
        start_urls.append(url_before.format(i))

    def parse(self, response):
        dirName = "d:/saveWebPage"
        if not os.path.isdir(dirName):
            os.mkdir(dirName)
        url = response.url
        page_id = int(reFind("\d+", url))
        html = response.text
        fileName = "%s/%03d.html" % (dirName, page_id)
        with open(fileName, 'w', encoding="utf-8") as file:
            file.write(html)
        print("目录页面第%d页被存放到%s目录中的%03d.html文件中" %
              (page_id,dirName,page_id))

2.4 运行结果

运行命令：scrapy crawl save，此命令运行时cmd进入的目录必须在爬虫工程内
运行结果如下图所示：

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从上图中可以观察爬虫的开始时间start_time和finish_time相差为17秒，即从网站中持久化559张网页用时17秒。
本文的测试环境是利用电信4G手机USB连接电脑分享网络，测试时间为2018年7月21日。
保存网页文件的文件夹如下图所示：

图片.png-42.7kB

3.解析伯乐在线网页

已经将网站上的网页保存为本地html文件，并将559个文件打包为压缩文件。
压缩文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1ZI2zBkxw7z4vaYYQIZsmdQ 密码: qtp3
解析后的数据存到mysql数据库中，需要先创建数据库bole
采用了数据库连接池，异步多线程操作数据库可以提高效率。

3.1新建爬虫工程

创建爬虫工程命令：scrapy startproject BoleParse
进入爬虫工程目录：cd ./BoleParse/
创建爬虫文件命令: scrapy genspider parse blog.jobbole.com

3.2 编辑items.py文件

import scrapy
from scrapy import Field

class BolearticleItem(scrapy.Item):
    id = Field()
    title = Field()
    publishTime = Field()
    category = Field()
    digest = Field()
    detailUrl = Field()
    imgUrl = Field()

3.3 编辑parse.py文件

import scrapy
from ..items import BoleparseItem
import re
import os

def reFind(pattern,sourceStr,nth=1):
    if len(re.findall(pattern,sourceStr)) >= nth:
        return re.findall(pattern,sourceStr)[nth-1]
    else:
        return 1

class ParseSpider(scrapy.Spider):
    name = 'parse'
    start_urls = []
    baseUrl = "file:///%s/saveWebPage/%03d.html"
    for i in range(560):
        start_urls.append(baseUrl %(os.getcwd(),i))

    def parse(self, response):
        def find(xpath, pNode=response):
            if len(pNode.xpath(xpath)):
                return pNode.xpath(xpath).extract()[0]
            else:
                return ''
        article_list = response.xpath("//div[@class='post floated-thumb']")
        page_id_str = reFind("saveWebPage/(\d+).html", response.url)
        page_id = int(page_id_str)
        count = 0
        for article in article_list:
            count += 1
            item = BoleparseItem()
            item['id'] = (page_id - 1) * 20 + count
            item['title'] = find("div[@class='post-meta']/p[1]/a/@title", article)
            pTagStr = find("div[@class='post-meta']/p", article)
            item['publishTime'] = re.search("\d+/\d+/\d+", pTagStr).group(0)
            item['category'] = find("div[@class='post-meta']/p/a[2]/text()", article)
            item['digest'] = find("div[@class='post-meta']/span/p/text()", article)
            item['imgUrl'] = find("div[@class='post-thumb']/a/img/@src", article)
            item['detailUrl'] = find("div[@class='post-meta']/p/a[1]/@href", article)
            yield item

3.3 编辑pipelines.py文件

使用pymysql库将每一条文章信息item导入mysql数据库
下面一段代码需要修改2处：1.第4行的数据库名；2.第8行的数据库连接密码。
第24行default charset=utf8mb4创建表默认编码为utf8mb4,因为插入字符可能是4个字节编码。
第29、30行if len(item['imgUrl']) >= 200:item.pop('imgUrl')的作用：
防止图片是base64编码长度过大，遇到此类型的值则丢弃此字段。
通过这2个设置，增加了代码的健壮性，能够保证11172条数据都插入到数据库中。

import pymysql
from time import time

def getConn(database ="bole"):
    args = dict(
        host = 'localhost',
        user = 'root',
        passwd = '... your password',
        charset = 'utf8mb4',
        db = database
    )
    return pymysql.connect(**args)

class BoleparsePipeline(object):
    startTime = time()
    conn = getConn()
    cursor = conn.cursor()
    drop_sql = "drop table if exists article"
    cursor.execute(drop_sql)
    conn.commit()
    create_sql = "create table article(id int primary key," \
                 "title varchar(200),publishtime varchar(30)," \
                 "category varchar(30),digest text," \
                 "detailUrl varchar(200),imgUrl varchar(200))default charset = utf8mb4;"
    cursor.execute(create_sql)
    conn.commit()

    def process_item(self, item, spider):
        if len(item['imgUrl']) >= 200:
            item.pop('imgUrl')
        fieldStr = ','.join(['`%s`' % k for k in item.keys()])
        valuesStr = ','.join(['"%s"' % v for v in item.values()])
        insert_sql = "insert into article(%s) values(%s)" % (fieldStr, valuesStr)
        self.cursor.execute(insert_sql)
        self.conn.commit()
        return item

    def close_spider(self, spider):
        print("程序总共运行%.2f秒" % (time() - self.startTime))

3.4 编辑settings文件

关键点是最后3行要开启管道，CONCURRENT_REQUESTS变量设置为96能够较好利用多线程性能
CONCURRENT_ITEMS设置为200能够加快并发管道处理item的速度。
ROBOTSTXT_OBEY设置为False,意思是不遵守爬虫协议，也称机器人协议。如果设置为True，即遵守爬虫协议，则可能访问受限。

BOT_NAME = 'BoleParse'
SPIDER_MODULES = ['BoleParse.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'BoleParse.spiders'
ROBOTSTXT_OBEY = False
CONCURRENT_REQUESTS = 96
CONCURRENT_ITEMS = 200
ITEM_PIPELINES = {
   'BoleParse.pipelines.BoleparsePipeline': 300
}

3.5 放置持久化文件

saveWebPage文件夹必须和启动cmd时处在相同的文件夹，只有这样才能运行成功。
如下图所示，powershell现在进入的目录是C:\Users\Administrator\Desktop\伯乐\BoleParse，
则saveWebPage文件夹也必须在C:\Users\Administrator\Desktop\伯乐\BoleParse中。
注意：读者的路径与本文不同；运行命令前建议先关闭Pycharm，否则可能卡顿

图片.png-13.6kB

3.6 运行结果

程序运行结束后，查询插入数据的总条数，如下图所示：

图片.png-2.1kB

数据库表中数据查看如下图所示：

图片.png-117.1kB

插入数据总共用时66.51秒，如下图所示：

图片.png-42.9kB

3.7 数据库连接池

进行此步骤时需要先把pipelines.py文件中的代码清空，然后把下面的代码插入其中。
数据库连接池方式进行数据库操作效率更高，因为是异步多线程运行，效率提高40%左右。
用twisted.enterprise.adbapi方法初始化一个数据库连接池对象。
该方法需要7个参数，其中dbapiName、cursorclass这2个和数据连接用的库有关，
其他5个参数是数据库连接设置，host、db、user、passwd、charset。
dbpool.runInteraction里面传入的第1个参数是函数对象，后面参数不定长。

from twisted.enterprise import adbapi
import pymysql
import time

class BoleparsePipeline(object):
    def __init__(self):
        params = dict(
            dbapiName = 'pymysql',
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,
            host = 'localhost',
            db = 'bole',
            user = 'root',
            passwd = '...your password',
            charset = 'utf8',
        )
        self.dbpool = adbapi.ConnectionPool(**params)
        self.startTime = time.time()
        self.dbpool.runInteraction(self.createTable)

    def createTable(self, cursor):
        drop_sql = "drop table if exists article"
        cursor.execute(drop_sql)
        create_sql = "create table article(id int primary key," \
                     "title varchar(200),publishtime varchar(30)," \
                     "category varchar(30),digest text," \
                     "detailUrl varchar(200),imgUrl varchar(200))" \
                     "default charset = utf8mb4;"
        cursor.execute(create_sql)

    def process_item(self, item, spider):
        self.dbpool.runInteraction(self.insert,item)
        return item

    def insert(self, cursor, item):
        try:
            if len(item['imgUrl']) >= 200:
                item.pop('imgUrl')
            fieldStr = ','.join(['`%s`' % k for k in item.keys()])
            valuesStr = ','.join(['"%s"' % v for v in item.values()])
            insert_sql = "insert into article(%s) values(%s)" % (fieldStr, valuesStr)
            cursor.execute(insert_sql)
        except Exception as e:
            with open("insert.log",'a+') as file:
                datetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
                logStr = "%s log:插入第%d条数据发生异常\nreason:%s\n"
                file.write(logStr %(datetime,item['id'],str(e)))

    def close_spider(self, spider):
        print("程序总共运行%.2f秒" % (time.time() - self.startTime))

从下图中可以看出插入数据到mysql数据库中总共用时45.18秒
所以使用数据库连接池效率提高66.51/45.18-1=47%

图片.png-41.6kB

with open("insert.log",'a+') as file，在日志中一般读写方式使用a+
数据库插入11171条数据，有1条插入数据库失败，查看错误日志：

图片.png-6kB

4.查看数据库缺少条目

先从数据库中取出所有条目的id，赋值给id_list
result = set(id_list)^set(range(1,11173))第20行代码通过2个集合取差集找出缺少的条目。

import pymysql

def getConn(database ="bole"):
    args = dict(
        host = 'localhost',
        user = 'root',
        passwd = '...your password',
        charset = 'utf8',
        db = database
    )
    return pymysql.connect(**args)

if __name__ == "__main__":
    conn = getConn()
    cursor = conn.cursor()
    sql = "select id from article"
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchall()
    id_list = [k[0] for k in result]
    result = set(id_list)^set(range(1,11173))
    print(result)

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