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基于Scrapy框架的微博評論爬蟲實戰(zhàn)

開發(fā) 后端
今天來跟大家分享一下,基于Scrapy的微博爬蟲應(yīng)該怎么寫。

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大家好,我是菜鳥哥!

今天來跟大家分享一下,基于Scrapy的微博爬蟲應(yīng)該怎么寫。

之前分享過一個Requests對微博評論的爬蟲,已經(jīng)對頁面進行了全面的分析,本文主要注重對數(shù)據(jù)采集、存儲和文件配置進行分析講解。

一、Scrapy簡介

首先,我們需要對Scrapy框架有一個簡單的了解,不然在你書寫代碼的時候會非常的麻煩。

01 安裝

使用pip對Scrapy進行安裝,代碼如下:

  1. pip install scrapy 

02 創(chuàng)建項目

安裝好Scrapy框架之后,我們需要通過終端,來創(chuàng)建一個Scrapy項目,命令如下:

  1. scrapy startproject weibo 

創(chuàng)建好后的項目結(jié)構(gòu),如下圖:

這里我們來簡單介紹一下結(jié)構(gòu)中我們用到的部分的作用,有助于我們后面書寫代碼。

spiders是存放爬蟲程序的文件夾,將寫好的爬蟲程序放到該文件夾中。items用來定義數(shù)據(jù),類似于字典的功能。settings是設(shè)置文件,包含爬蟲項目的設(shè)置信息。pipelines用來對items中的數(shù)據(jù)進行進一步處理,如:清洗、存儲等。

二、數(shù)據(jù)采集

經(jīng)過上面的簡單介紹,我們現(xiàn)在對Scrapy框架有了簡單的了解,下面我們開始寫數(shù)據(jù)采集部分的代碼。

01. 定義數(shù)據(jù)

首先,我們對數(shù)據(jù)存儲的網(wǎng)頁進行觀察,方便我們對獲取數(shù)據(jù)進行定義

通過對網(wǎng)頁中數(shù)據(jù)存儲的形式進行觀察后,items.py中對數(shù)據(jù)的定義方式為:

  1. data = scrapy.Field() 

02. 編輯爬蟲

接下來我們在spiders文件夾里面創(chuàng)建一個weibo.py爬蟲程序用以書寫請求的爬蟲代碼

代碼如下: 

  1. import scrapy  
  2. class WeiboSpider(scrapy.Spider):  
  3.    name = 'weibo'  #用于啟動微博程序  
  4.    allowed_domains = ['m.weibo.cn']  #定義爬蟲爬取網(wǎng)站的域名  
  5.    start_urls = ['https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4700480024348767&mid=4700480024348767&max_id_type=0']  #定義起始網(wǎng)頁的網(wǎng)址  
  6.   for i in res['data']['data']:  
  7.      weibo_item = WeiboItem()  
  8.      weibo_item['data'] = re.sub(r'<[^>]*>', '', i['text'])  
  9.      # start_url = ['https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4700480024348767&mid=4700480024348767&'+str(max_id)+'&max_id_type=0']  
  10.      yield weibo_item  #將數(shù)據(jù)回傳給items 

03. 遍歷爬取

學(xué)過Requests對微博評論進行爬蟲的朋友應(yīng)該知道,微博評論的URL構(gòu)造方式,這里我直接展示構(gòu)造代碼: 

  1. max_id_type = res['data']['max_id_type']  
  2. if int(max_id_type) == 1:  
  3.    new_url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4700480024348767&mid=4700480024348767&max_id=' + str(  
  4.        max_id) + '&max_id_type=1 
  5. else:  
  6.    new_url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4700480024348767&mid=4700480024348767&max_id=' + str(  
  7.        max_id) + '&max_id_type=0

三、數(shù)據(jù)存儲

光爬取下來數(shù)據(jù)是不行的,我們還需要對數(shù)據(jù)進行存儲,這里我采用的是csv文件,來對評論數(shù)據(jù)進行存儲,代碼如下: 

  1. class CsvItemExporterPipeline(object):  
  2.    def __init__(self):  
  3.        # 創(chuàng)建接收文件,初始化exporter屬性  
  4.        self.file = open('text.csv','ab')  
  5.        self.exporter = CsvItemExporter(self.file,fields_to_export=['data'])  
  6.        self.exporter.start_exporting() 

四、程序配置

光寫上面的代碼是無法爬取到評論的,因為我們還沒有對整個程序進行有效的配置,下面我們就在settings.py里面進行配置。

01. 不遵循robots協(xié)議

需要對robts協(xié)議的遵守進行修改,如果我們遵循網(wǎng)頁的robots協(xié)議的話,那無法進行爬取,代碼如下: 

  1. # Obey robots.txt rules  
  2. ROBOTSTXT_OBEY = False 

02. 使用自定義cookie

我們知道,想要爬取微博評論,需要帶上自己的cookie用以信息校驗,因為我們的cookie是在headers中包裹著的,所以我們需要將COOKIES_ENABLED改為False,代碼如下: 

  1. # Disable cookies (enabled by default)  
  2. COOKIES_ENABLED = False 

03. 打開管道

想要進行數(shù)據(jù)存儲,還需要在配置中,打開通道,用以數(shù)據(jù)傳輸,代碼如下: 

  1. # Configure item pipelines  
  2. # See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html  
  3. ITEM_PIPELINES = {  
  4.   'weibo.pipelines.CsvItemExporterPipeline': 1,  
  5.   'weibo.pipelines.WeiboPipeline': 300,  

五、啟動程序

我們在spiders同級的的目錄下創(chuàng)建一個wb_main.py文件,便于我們在編輯器中啟動程序,代碼如下: 

  1. from scrapy import cmdline  
  2. #導(dǎo)入cmdline模塊,可以實現(xiàn)控制終端命令行。  
  3. cmdline.execute(['scrapy','crawl','weibo'])  
  4. #用execute()方法,輸入運行scrapy的命令。 

六、總結(jié)

本文詳細的介紹了,如何用Scrapy框架來對微博評論進行爬取,建議大家動手實操一下,便于理解。本文僅供學(xué)習(xí)參考,不做它用。 

 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 菜鳥學(xué)Python
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