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基于Scrapy框架的Python新闻爬虫

时间:2018-09-04 10:40:07      阅读:213      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:replace   extractor   目的   lex   compile   网站服务   [1]   任务   glob   

概述

该项目是基于Scrapy框架的Python新闻爬虫,能够爬取网易,搜狐,凤凰和澎湃网站上的新闻,将标题,内容,评论,时间等内容整理并保存到本地

详细

一、开发背景

Python作为数据处理方面的一把好手,近年来的热度不断增长。网络爬虫可以说是Python最具代表性的应用之一,那么通过网络爬虫来学习Python以及网络和数据处理的相关内容可以说是再合适不过了。

Scrapy是由Python语言开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。相比于传统的爬虫来说,基于scrapy框架的爬虫更加结构化,同时也更加高效,能完成更加复杂的爬取任务。

二、爬虫效果

1、标题

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2、内容

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3、评论

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4、日期,热度和ID

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5、程序运行图

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三、具体开发

1、任务需求

1. 爬取网易,搜狐,凤凰和澎湃新闻网站的文章及评论

2. 新闻网页数目不少于10万页

3. 每个新闻网页及其评论能在1天内更新

 

2、功能设计

1. 设计一个网络爬虫,能够爬取指定网站的全部页面,并提取其中的文章及评论内容

2. 定时运行网络爬虫,实现每日更新数据

 

3、系统架构

首先简单介绍下scrapy框架,这是一个爬虫框架

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绿线是数据流向,

(1)首先从初始URL 开始,Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载,

(2)下载之后会交给 Spider 进行分析,这里的spider就是爬虫的核心功能代码

(3)Spider分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,它们会通过middleware传回 Scheduler ;另一种是需要保存的数据,送入Item Pipeline ,进行处理和存储

(4)最后将所有数据输出并保存为文件

4、实际项目

(1)项目结构

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可以看到,NewsSpider-master是完整项目文件夹,下面存放有对应各个网站的爬虫启动脚本debug_xx.py,scrapyspider文件夹存放scrapy框架所需的相关文件,spiders文件夹存放实际的爬虫代码

(2)爬虫引擎

以网易新闻的爬虫news_163.py为例,简要说明部分核心代码:

①定义一个爬虫类:

class news163_Spider(CrawlSpider):
    # 网易新闻爬虫名称
    name = "163news"
    # 伪装成浏览器
    headers = {
        ‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36‘,
    }
    #网易全网
    allowed_domains = [
        "163.com"
    ]
    #新闻版
    start_urls = [
        ‘http://news.163.com/‘
    ]
    #正则表达式表示可以继续访问的url规则,http://news.163.com/\d\d\d\d\d(/([\w\._+-])*)*$
    rules = [
        Rule(LinkExtractor(
        allow=(
            (‘http://news\.163\.com/.*$‘)
        ),
        deny = (‘http://.*.163.com/photo.*$‘)
        ),
        callback="parse_item",
        follow=True)
    ]

②网页内容分析模块

根据不同内容的Xpath路径从页面中提取内容,由于网站在不同时间的页面结构不同,因此按照不同页面版式划分成几个if判断句块;

def parse_item(self, response):
    # response是当前url的响应
    article = Selector(response)
    article_url = response.url
    global count
    # 分析网页类型
    # 比较新的网易新闻 http://news.163.com/05-17/
    if get_category(article) == 1:
        articleXpath = ‘//*[@id="epContentLeft"]‘
        if article.xpath(articleXpath):
            titleXpath = ‘//*[@id="epContentLeft"]/h1/text()‘
            dateXpath = ‘//*[@id="epContentLeft"]/div[1]/text()‘
            contentXpath = ‘//*[@id="endText"]‘
            news_infoXpath =‘//*[@id="post_comment_area"]/script[3]/text()‘

            # 标题
            if article.xpath(titleXpath):
                news_item = newsItem()
                news_item[‘url‘] = article_url
                get_title(article, titleXpath, news_item)
                # 日期
                if article.xpath(dateXpath):
                    get_date(article, dateXpath, news_item)
                # 内容
                if article.xpath(contentXpath):
                    get_content(article, contentXpath, news_item)
                    count = count + 1
                    news_item[‘id‘] = count
                # 评论
                try:
                    comment_url = get_comment_url(article, news_infoXpath)
                    # 评论处理
                    comments = get_comment(comment_url, news_item)[1]
                    news_item[‘comments‘] = comments
                except:
                    news_item[‘comments‘] = ‘ ‘
                    news_item[‘heat‘] = 0
                yield news_item

根据正则表达式匹配页面内容中的日期信息:

‘‘‘通用日期处理函数‘‘‘
def get_date(article, dateXpath, news_item):
    # 时间
    try:
        article_date = article.xpath(dateXpath).extract()[0]
        pattern = re.compile("(\d.*\d)")  # 正则匹配新闻时间
        article_datetime = pattern.findall(article_date)[0]
        #article_datetime = datetime.datetime.strptime(article_datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        news_item[‘date‘] = article_datetime
    except:
        news_item[‘date‘] = ‘2010-10-01 17:00:00‘

其他函数:

‘‘‘网站分类函数‘‘‘
def get_category(article):

‘‘‘字符过滤函数‘‘‘
def str_replace(content):

‘‘‘通用正文处理函数‘‘‘
def get_content(article, contentXpath, news_item):

‘‘‘评论信息提取函数‘‘‘
def get_comment_url(article, news_infoXpath):

‘‘‘评论处理函数‘‘‘
def get_comment(comment_url, news_item):

(3)运行爬虫并格式化存储

①在settings.py中进行配置

import sys
# 这里改成爬虫项目的绝对路径,防止出现路径搜索的bug
sys.path.append(‘E:\Python\以前的项目\\NewsSpider-master\scrapyspider‘)

# 爬虫名称
BOT_NAME = ‘scrapyspider‘

# 设置是否服从网站的爬虫规则
ROBOTSTXT_OBEY = True

# 同时并发请求数,越大则爬取越快同时负载也大
CONCURRENT_REQUESTS = 32

#禁止cookies,防止被ban
COOKIES_ENABLED = False

# 输出的编码格式,由于Excel默认是ANSI编码,所以这里保持一致
# 如果有其他编码需求如utf-8等可自行更改
FEED_EXPORT_ENCODING = ‘ANSI‘

# 增加爬取延迟,降低被爬网站服务器压力
DOWNLOAD_DELAY = 0.01

# 爬取的新闻条数上限
CLOSESPIDER_ITEMCOUNT = 500

# 下载超时设定,超过10秒没响应则放弃当前URL
DOWNLOAD_TIMEOUT = 100
ITEM_PIPELINES = {
    ‘scrapyspider.pipelines.ScrapyspiderPipeline‘: 300,# pipeline中的类名
}

②运行爬虫并保存新闻内容

爬取下来的新闻内容及评论需要格式化存储,如果在IDE中运行debug脚本,则效果如下:

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爬取后会保存为.csv文件,使用Excel打开即可查看:

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③如果需要将评论单独提取出来,可以使用csv_process.py,效果如下:

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四、其他补充

暂时没有

注:本文著作权归作者,由demo大师发表,拒绝转载,转载需要作者授权

 

基于Scrapy框架的Python新闻爬虫

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原文地址:https://www.cnblogs.com/demodashi/p/9582460.html

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