1. 手机APP数据----写在前面
继续练习pyspider的使用，最近搜索了一些这个框架的一些使用技巧，发现文档竟然挺难理解的，不过使用起来暂时没有障碍，估摸着，要在写个5篇左右关于这个框架的教程。今天教程中增加了图片的处理，你可以重点学习一下。
2. 手机APP数据----页面分析
咱要爬取的网站是 http://www.liqucn.com/rj/new/ 这个网站我看了一下，有大概20000页，每页数据是9个，数据量大概在180000左右，可以抓取下来，后面做数据分析使用，也可以练习优化数据库。
网站基本没有反爬措施，上去爬就可以，略微控制一下并发，毕竟不要给别人服务器太大的压力。
页面经过分析之后，可以看到它是基于URL进行的分页，这就简单了，我们先通过首页获取总页码，然后批量生成所有页码即可
http://www.liqucn.com/rj/new/?page=1
http://www.liqucn.com/rj/new/?page=2
http://www.liqucn.com/rj/new/?page=3
http://www.liqucn.com/rj/new/?page=4
AI 代码解读
获取总页码的代码
class Handler(BaseHandler):
crawl_config = {
}
@every(minutes=24 * 60)
def on_start(self):
self.crawl('http://www.liqucn.com/rj/new/?page=1', callback=self.index_page)
@config(age=10 * 24 * 60 * 60)
def index_page(self, response):
# 获取最后一页的页码
totle = int(response.doc(".current").text())
for page in range(1,totle+1):
self.crawl('http://www.liqucn.com/rj/new/?page={}'.format(page), callback=self.detail_page)
AI 代码解读
然后copy一段官方中文翻译，过来，时刻提醒自己
代码简单分析：
def on_start(self) 方法是入口代码。当在web控制台点击run按钮时会执行此方法。
self.crawl(url, callback=self.index_page)这个方法是调用API生成一个新的爬取任务，
这个任务被添加到待抓取队列。
def index_page(self, response) 这个方法获取一个Response对象。
response.doc是pyquery对象的一个扩展方法。pyquery是一个类似于jQuery的对象选择器。
def detail_page(self, response)返回一个结果集对象。
这个结果默认会被添加到resultdb数据库（如果启动时没有指定数据库默认调用sqlite数据库）。你也可以重写
on_result(self,result)方法来指定保存位置。
更多知识：
@every(minutes=24*60, seconds=0) 这个设置是告诉scheduler（调度器）on_start方法每天执行一次。
@config(age=10 * 24 * 60 * 60) 这个设置告诉scheduler（调度器）这个request（请求）过期时间是10天，
10天内再遇到这个请求直接忽略。这个参数也可以在self.crawl(url, age=10*24*60*60) 和 crawl_config中设置。
@config(priority=2) 这个是优先级设置。数字越大越先执行。
AI 代码解读
分页数据已经添加到待爬取队列中去了，下面开始分析爬取到的数据，这个在detail_page函数实现
@config(priority=2)
def detail_page(self, response):
docs = response.doc(".tip_blist li").items()
dicts = []
for item in docs:
title = item(".tip_list>span>a").text()
pubdate = item(".tip_list>i:eq(0)").text()
info = item(".tip_list>i:eq(1)").text()
# 手机类型
category = info.split("：")[1]
size = info.split("/")
if len(size) == 2:
size = size[1]
else:
size = "0MB"
app_type = item("p").text()
mobile_type = item("h3>a").text()
# 保存数据
# 建立图片下载渠道
img_url = item(".tip_list>a>img").attr("src")
# 获取文件名字
filename = img_url[img_url.rindex("/")+1:]
# 添加软件logo图片下载地址
self.crawl(img_url,callback=self.save_img,save={"filename":filename},validate_cert=False)
dicts.append({
"title":title,
"pubdate":pubdate,
"category":category,
"size":size,
"app_type":app_type,
"mobile_type":mobile_type
})
return dicts
AI 代码解读
数据已经集中返回，我们重写on_result来保存数据到mongodb中，在编写以前，先把链接mongodb的相关内容编写完毕
import os
import pymongo
import pandas as pd
import numpy as np
import time
import json
DATABASE_IP = '127.0.0.1'
DATABASE_PORT = 27017
DATABASE_NAME = 'sun'
client = pymongo.MongoClient(DATABASE_IP,DATABASE_PORT)
db = client.sun
db.authenticate("dba", "dba")
collection = db.liqu # 准备插入数据
AI 代码解读
数据存储
def on_result(self,result):
if result:
self.save_to_mongo(result)
def save_to_mongo(self,result):
df = pd.DataFrame(result)
#print(df)
content = json.loads(df.T.to_json()).values()
if collection.insert_many(content):
print('存储到 mongondb 成功')
AI 代码解读
获取到的数据，如下表所示。到此为止，咱已经完成大部分的工作了，最后把图片下载完善一下，就收工啦！
3. 手机APP数据----图片存储
图片下载，其实就是保存网络图片到一个地址即可
def save_img(self,response):
content = response.content
file_name = response.save["filename"]
#创建文件夹（如果不存在）
if not os.path.exists(DIR_PATH):
os.makedirs(DIR_PATH)
file_path = DIR_PATH + "/" + file_name
with open(file_path,"wb" ) as f:
f.write(content)
AI 代码解读
到此为止，任务完成，保存之后，调整爬虫的抓取速度，点击run，数据跑起来~~~~
