python爬虫-爬取盗墓笔记

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python爬虫-爬取盗墓笔记

　本来今天要继续更新 scrapy爬取美女图片系列文章，可是发现使用免费的代理ip都非常不稳定，有时候连接上，有时候连接不上，所以我想找到稳定的代理ip，下次再更新 scrapy爬取美女图片之应对反爬虫文章。（我的新书《Python爬虫开发与项目实战》出版了，大家可以看一下样章）

好了，废话不多说，咱们进入今天的主题。这一篇文章是关于爬取盗墓笔记，主要技术要点是scrapy的使用，scrapy框架中使用mongodb数据库，文件的保存。

　　　这次爬取的网址是 http://seputu.com/。之前也经常在上面在线看盗墓笔记。

　　按照咱们之前的学习爬虫的做法，使用firebug审查元素，查看如何解析html。

这次咱们要把书的名称，章节，章节名称，章节链接抽取出来，存储到数据库中，同时将文章的内容提取出来存成txt文件。

　　　看一下html结构就会发现这个页面结构非常分明，标题的html节点是 div class = ''mulu-title"，章节的节点是 div class= "box" ，每一章的节点是 div class= "box"中的<li>标签。

然后咱们将第一章的链接 http://seputu.com/biji1/1.html打开，上面就是文章的内容。

　　　可以看到文章的内容是使用 div class ="content-body"中的<p>标签包裹起来的，总体来说提取难度挺小。

打开cmd，输入scrapy startproject daomubiji,这时候会生成一个工程，然后我把整个工程复制到pycharm中

上图就是工程的结构。

DaomubijiSpider.py ------Spider 蜘蛛

items.py -----------------对要爬取数据的模型定义

pipelines.py-------------处理要存储的数据(存到数据库和写到文件)

settings.py----------------对Scrapy的配置

main.py -------------------启动爬虫

test.py -------------------- 测试程序(不参与整体运行)

下面将解析和存储的代码贴一下，完整代码已上传到github：https://github.com/qiyeboy/daomuSpider。

DaomubijiSpider.py (解析html)

#coding:utf-8

import scrapy

from scrapy.selector import Selector

from daomubiji.items import DaomubijiItem

class daomuSpider(scrapy.Spider):

    name = "daomu"

    allowed_domains = ["seputu.com"]

    start_urls = ["http://seputu.com/"]

    ''.split()

    def parse(self, response):

        selector = Selector(response)

        mulus= selector.xpath("//div[@class='mulu']/div[@class='mulu-title']/center/h2/text()").extract()#将目录提取出来

        boxs = selector.xpath("//div[@class='mulu']/div[@class='box']")#.extract()

        for i in range(len(mulus)):

            mulu = mulus[i]#提取出来一个目录

            box = boxs[i]#提取出来一个box

            texts = box.xpath(".//ul/li/a/text()").extract()#将文本提取出来

            urls  = box.xpath(".//ul/li/a/@href").extract()#将链接提取出来

            for j in range(len(urls)):

                item = DaomubijiItem()

                item['bookName'] = mulu

                try:

                    item['bookTitle'] = texts[j].split(' ')[0]

                    item['chapterNum'] = texts[j].split(' ')[1]

                    item['chapterName'] = texts[j].split(' ')[2]

                    item['chapterUrl'] = urls[j]

                    request = scrapy.Request(urls[j],callback=self.parseBody)

                    request.meta['item'] = item

                    yield request

                except Exception,e:

                    print 'excepiton',e

                    continue

    def parseBody(self,response):

        '''

        解析小说章节中的内容

        :param response:

        :return:

        '''

        item = response.meta['item']

        selector = Selector(response)

        item['chapterContent'] ='\r\n'.join(selector.xpath("//div[@class='content-body']/p/text()").extract())

        yield item

   pipelines.py:（处理要存储的数据）

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here

#

# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting

# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import os

from scrapy.pipelines.files import FilesPipeline

from daomubiji import settings

from pymongo import MongoClient

class DaomubijiPipeline(object):

    def process_item(self, item, spider):#将小说进行存储

        dir_path = '%s/%s/%s'%(settings.FILE_STORE,spider.name,item['bookName']+'_'+item['bookTitle'])#存储路径

        print 'dir_path',dir_path

        if not os.path.exists(dir_path):

            os.makedirs(dir_path)

        file_path = '%s/%s'%(dir_path,item['chapterNum']+'_'+item['chapterName']+'.txt')

        with open(file_path,'w') as file_writer:

            file_writer.write(item['chapterContent'].encode('utf-8'))

            file_writer.write('\r\n'.encode('utf-8'))

        file_writer.close()

        return item

class DaomuSqlPipeline(object):

    def __init__(self):

    #连接mongo数据库,并把数据存储

        client = MongoClient()#'mongodb://localhost:27017/'///'localhost', 27017///'mongodb://tanteng:123456@localhost:27017/'

        db = client.daomu

        self.books = db.books

    def process_item(self, item, spider):

        print 'spider_name',spider.name

        temp ={'bookName':item['bookName'],

               'bookTitle':item['bookTitle'],

               'chapterNum':item['chapterNum'],

               'chapterName':item['chapterName'],

               'chapterUrl':item['chapterUrl']

               }

        self.books.insert(temp)

        return item

　　　　接下来切换到main.py所在目录，运行python main.py启动爬虫。

　　　　没过几分钟，爬虫就结束了，咱们看一下爬取的数据和文件。

　　　　　　数据库数据:

　　今天的分享就到这里，如果大家觉得还可以呀，记得推荐呦。

出处：https://www.cnblogs.com/qiyeboy/p/5564679.html

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