虽然我是做Android的,但也会用python抓点数据用用

前言

最近也是在工作之余开发一个Android App,采用当前比较火的框架retrofit+rxjava+rxbus+lamda+greenDao+glide等。有兴趣的小伙伴可以关注一下我的github开源项目。本文主要介绍的是如何利用python抓取糗百的热门段子。

开发环境

  1. Mac Os
  2. Python 2.7.10
  3. Node 7.8.0

编译器:

  1. python–>Pycharm Ec
  2. node–>Visual Code Studio

以上开发环境以及编译器大家可以自行百度 or google安装,本文就不一一介绍了。

爬虫开发过程

准备

除了以上所说的编译器以及开发环境的配置外,我们还要明确设计爬虫的目标,找到抓取的url以及分析目标url的dom结构。

  1. 目标:抓取糗百热门段子第一页中的,所有作者,作者的头像,以及对应的段子内容
  2. url:http://www.qiushibaike.com/
  3. dom结构:
    可以进入糗百首页,然后查看一下网页源码

{690D4AFF-447F-E481-B455-CDF6DAF63F7C}.png

如上图中所示,可以看到每个完整的段子都是在class=article block untagged mb15div下面。西面接着找一下对应作者的头像以及姓名的节点![](//pic.qiushibaike.com/system/avtnew/2883/28831688/medium/2017051108472215.JPEG)可以看到作者的名字是和imgalt一样的因此只需要找到这个节点就可以得到姓名和头像地址了。最后看下段子的内容,在class= contentdiv下面的span中。至此所有要的信息的节点都找到了。

爬虫书写过程

框架分为五个个部分:爬虫入口,url管理器,html下载器,html解析器,html输出器

爬虫入口

新建spider_main.py

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from baike import url_manager, html_download, html_parser, html_output
class SpiderMain(object):
def __init__(self):
self.urls = url_manager.UrlManager()
self.download = html_download.HtmlDown()
self.parser = html_parser.HtmlParser()
self.out = html_output.HtmlOutput()
def crow(self, root_url):
count = 1
self.urls.add_new_url(root_url)
while self.urls.has_new_url():
try:
new_url = self.urls.get_new_url()
print 'craw %d:%s' % (count, new_url)
html_count = self.download.download(new_url)
data = self.parser.parser(html_count)
self.out.collect_data(data)
if count == 1000:
break
count = count+1
except:
print 'craw failed:'
self.out.output_html()
if __name__ == '__main__':
root_url = 'http://www.qiushibaike.com/'
obj_spider = SpiderMain()
obj_spider.crow(root_url)

url管理器

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class UrlManager(object):
def __init__(self):
self.new_urls = set()
self.older_urls = set()
def add_new_url(self, url):
if url is None:
return
if url not in self.new_urls and url not in self.older_urls:
self.new_urls.add(url)
def add_new_urls(self, urls):
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
def has_new_url(self):
return len(self.new_urls) != 0
def get_new_url(self):
url = self.new_urls.pop()
self.older_urls.add(url)
return url

html下载器

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import requests
class HtmlDown(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
response = requests.get(url)
if response.status_code != 200:
return None
return response.text

html解析器

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from bs4 import BeautifulSoup
class HtmlParser(object):
def __init__(self):
self.items = []
def parser(self, response):
if response is None:
return None
soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
nodes = soup.findAll('div', class_='article block untagged mb15')
if nodes is None or len(nodes) == 0:
return None
for node in nodes:
image_node = node.img
image = 'http:' + image_node['src']
user_name = image_node['alt']
content_node = node.span.get_text()
data = {
'image_url': image,
'user_name': user_name,
'content': content_node
}
self.items.append(data)
return self.items

html输出器

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import json
class HtmlOutput(object):
def __init__(self):
self.data = []
def collect_data(self, data):
if data is None:
return
self.data = data
def output_html(self):
self.write_to_json(self.data)
fout = open('output.html', 'w')
fout.write("<html>")
fout.write("<body>")
fout.write("<table>")
fout.write("<tr>")
fout.write("<td>name</td>")
fout.write("<td>image</td>")
fout.write("<td>content</td>")
fout.write("</tr>")
if len(self.data) > 0:
for item in self.data:
fout.write("<tr>")
fout.write("<td>%s</td>" % (item['user_name']).encode('utf-8'))
fout.write("<td>%s</td>" % (item['image_url']))
fout.write("<td>%s</td>" % (item['content']).encode('utf-8'))
fout.write("</tr>")
fout.write("</table>")
fout.write("</body>")
fout.write("</html>")
fout.close()
def write_to_json(self, data):
if data is None:
return
f = open('json.txt', 'w')
json_str = json.dumps(data).encode('utf-8')
print json_str
f.write(json_str)
f.close()

最终将爬去的数据以html的形式和Json形式分表保存在当前路径下面。

只用node书写简单的接口

代码如下:

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ar http = require('http');
var rf = require("fs");
var data = rf.readFileSync("/Users/bear/Desktop/workplace/python/baike/json.txt", "utf-8");
console.log(data)
var jsonStr = {
'code': '1',
'message': '操作成功',
"data": {
'items': JSON.parse(data)
}
};
var json = JSON.stringify(jsonStr);
console.log(json);
http.createServer(function (req, res) {
res.writeHead(200);
res.end(json);
}).listen(1377, "0.0.0.0");
console.log('Server running at http://127.0.0.1:/');

然后本地浏览器打开:localhost:1377就能看到最终的json了

其它

app 端接口的调用可以看下Github上的开源项目