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        python实战之Scrapy框架爬虫爬取微博热搜

        时间:2023-12-17
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                • Python实战之Scrapy框架爬虫爬取微博热搜

                  什么是Scrapy框架?

                  Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架。它使用Twisted来实现异步处理和多线程,支持从网页中提取内容并存储为结构化数据。Scrapy的核心组件包括:引擎(engine)、调度器(scheduler)、下载器(downloader)、爬虫(spider)、数据项(item)和管道(pipeline)。

                  引擎(Engine):负责控制整个爬虫的运行流程,包括调度器、下载器、爬虫和管道。

                  调度器(Scheduler):负责将请求加入到队列中,并在引擎指令下等待被下载。

                  下载器(Downloader):负责下载网页,并将下载的网页响应传递给爬虫。

                  爬虫(Spider):负责解析响应中的网页内容,提取并生成数据项。

                  管道(Pipeline):负责将数据项处理并存储到文件或数据库中。

                  爬取微博热搜的示例

                  我们以爬取微博热搜为例,来介绍Scrapy的具体使用方法。

                  创建Scrapy项目

                  在命令行中输入以下命令创建一个新的Scrapy项目:

                  scrapy startproject weibo
                  

                  创建爬虫Spider

                  进入项目根目录,并输入以下命令创建一个新的爬虫Spider:

                  cd weibo
                  scrapy genspider weibotop "https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot"
                  

                  生成的weibotop.py文件中包含了一个名为WeibotopSpider的Spider类,该类继承自Scrapy提供的Spider基类。该类主要定义了抓取的起始页面URL,并通过回调函数对每个响应进行处理。

                  定义爬虫规则

                  通过修改项目根目录下的settings.py文件,可以定义一些爬虫的全局配置,如爬虫的并发数、下载延迟等。在该文件中,我们还可以定义爬虫规则(即分别定义item和pipeline路径)。

                  例如,我们可以添加以下配置:

                  ITEM_PIPELINES = {
                      'weibo.pipelines.WeiboPipeline': 300,
                  }
                  
                  FEED_FORMAT = 'json'
                  FEED_URI = 'result.json'
                  

                  表示我们将数据存储为JSON格式,并将其存储在result.json文件中。

                  其中,'weibo.pipelines.WeiboPipeline'是我们定义的管道(pipeline)路径,300是表示执行顺序的优先级,数值越小表示执行的优先级越高。

                  解析响应

                  在Spider类中,我们可以定义解析响应的方式。例如,对于微博热搜,我们可以使用XPath或CSS Selector来提取热搜的姓名、链接地址和热度等信息。

                  示例代码如下:

                  import scrapy
                  
                  from weibo.items import WeiboItem
                  
                  
                  class WeibotopSpider(scrapy.Spider):
                      name = 'weibotop'
                      allowed_domains = ['s.weibo.com']
                      start_urls = ['https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot']
                  
                      def parse(self, response):
                          for hot in response.xpath('//table/tbody/tr'):
                              item = WeiboItem()
                              item['name'] = hot.xpath('td[@class="td-02"]/a/text()').extract_first()
                              item['link'] = hot.xpath('td[@class="td-02"]/a/@href').extract_first()
                              item['hot'] = hot.xpath('td[@class="td-02"]/span/text()').extract_first()
                              yield item
                  

                  其中,xpath方法是Scrapy提供的,用于在响应中提取相应的元素。

                  定义Item

                  在Scrapy中,通过定义Item类来说明待爬取的数据的格式。在我们的微博热搜爬虫中,数据格式如下:

                  import scrapy
                  
                  class WeiboItem(scrapy.Item):
                      name = scrapy.Field()
                      link = scrapy.Field()
                      hot = scrapy.Field()
                  

                  启动爬虫

                  通过以下命令来启动爬虫:

                  scrapy crawl weibotop
                  

                  爬虫运行结果将被存储在result.json文件中。

                  总结

                  以上就是使用Scrapy框架爬取微博热搜的攻略。使用Scrapy可以快速构建高效的网络爬虫,并方便地存储数据。Scrapy的核心组件让我们可以轻松地定义我们的爬虫规则,并方便地提取和处理数据。在实践中,我们可以根据具体需要添加或修改组件并对其进行配置。

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