在当前互联网时代,信息爆炸式的增长让人们难以掌握全部的信息。大型门户网站,如新浪、腾讯等,每天生成的数据量也是非常惊人的。对这些网站数据进行抓取,成为研究市场、舆情分析、数据挖掘等领域的常见任务。本文将介绍如何使用Scrapy爬虫框架完成对新浪、腾讯等大型门户网站数据的抓取。
一、Scrapy爬虫框架
Scrapy是Python的一个开源爬虫框架,可以用于数据挖掘、数据处理和结构化数据的提取。它可以轻松地完成网页爬取、数据处理、持久化等操作,同时支持异步并行抓取等特性。Scrapy被广泛应用于爬取大量结构化数据,如搜索引擎、数据挖掘等领域。
Scrapy的架构是基于twisted异步网络框架,运行效率非常高。主要包括了4个组件:
1.爬取器器 (spiders): Scrapy的核心组件,用于定义如何从抓取到的页面中提取数据。
2.数据管道 (pipelines):用于将数据进行处理和存储。
3.下载器 (downloader):Scrapy通过使用下载器组件下载网络请求返回的数据,并将其传递到spider去处理。
4.下载中间件 (middlewares): 用于在下载器组件和spider组件之间添加额外的功能,比如对请求和响应进行处理、代理设置以及用户认证等。
二、使用Scrapy爬虫抓取新浪网站数据
1.创建Scrapy项目
使用命令行创建一个新的Scrapy项目,运行以下命令:
scrapy startproject sina_spider
该命令将在当前目录下创建一个名为 sina_spider
的文件夹,并自动生成一些Scrapy的默认项目结构。
2.创建spider
在上一步创建的sina_spider
文件夹下,执行以下命令创建一个新的spider:
scrapy genspider sina_spider spidername sina.com.cn
以上命令生成一个新的spider文件sina_spider.py
,并将其注册到了 Scrapy 项目中,该文件包含了一个开始的的示例,支持自定义一些抓取网站的规则和方式。
3.编写spider
找到sina_spider.py
文件并打开,修改start_urls
变量为我们要抓取的网页地址,这里我们选择http://news.sina.com.cn/作为起点,并修改parse
函数提取我们心仪的数据。
import scrapy class SinaSpider(scrapy.Spider): name = 'sina_spider' allowed_domains = ['news.sina.com.cn'] start_urls = ['http://news.sina.com.cn/'] def parse(self, response): for news in response.css('div.news-item'): yield { 'title': news.css('h2 a::text').get(), 'link': news.css('h2 a::attr(href)').get(), 'time': news.css('.time::text').get() } next_page = response.css('.pagination-container .next::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse)
在上面的代码中,我们使用了CSS选择器来提取新闻标题、链接和发布时间,然后使用字典形式存储起来。在最后,我们通过解析下一页的链接进行跳转。
4.运行spider
完成spider的编写之后,我们可以通过以下命令运行:
scrapy crawl sina_spider -o news.csv
该命令启动我们的sina_spider
,并将抓取到的数据以CSV形式存储到名为news.csv
的文件中。
三、使用Scrapy爬虫抓取腾讯网站数据
与抓取新浪网站数据的步骤类似,我们也可以使用Scrapy抓取腾讯网站数据。下面我们以抓取腾讯网址https://news.qq.com/
中文章为例进行说明。
1.创建新的Scrapy项目
使用命令行创建一个新的Scrapy项目,运行以下命令:
scrapy startproject qq_spider
该命令将在当前目录下创建一个名为qq_spider
的文件夹,并自动生成一些Scrapy的默认项目结构。
2.创建spider
在上一步创建的qq_spider
文件夹下,执行以下命令创建一个新的spider:
scrapy genspider qq_spider spidername news.qq.com
以上命令生成一个新的spider文件qq_spider.py
,并将其注册到了 Scrapy 项目中,该文件包含了一个开始的的示例,支持自定义一些抓取网站的规则和方式。
3.编写spider
找到qq_spider.py
文件并打开,修改start_urls
变量为我们要抓取的网页地址,这里我们选择https://news.qq.com/作为起点,并修改parse
函数提取我们心仪的数据。
import scrapy class QqSpider(scrapy.Spider): name = 'qq_spider' allowed_domains = ['news.qq.com'] start_urls = ['https://news.qq.com'] def parse(self, response): for news in response.css('.detail'): yield { 'title': news.css('.linkto::text').get(), 'link': news.css('.linkto::attr(href)').get(), 'time': news.css('.time::text').get() } next_page = response.css('.page a.btn::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse)
在上面的代码中,我们使用了CSS选择器来提取新闻标题、链接和发布时间,然后使用字典形式存储起来。在最后,我们通过解析下一页的链接进行跳转。
4.运行spider
完成spider的编写之后,我们可以通过以下命令运行:
scrapy crawl qq_spider -o news.csv
该命令启动我们的qq_spider
,并将抓取到的数据以CSV形式存储到名为news.csv
的文件中。
四、总结
本文介绍了如何使用Scrapy爬虫框架完成对新浪、腾讯等大型门户网站数据的抓取。我们首先介绍了Scrapy框架的基本架构和组件,然后通过实例来演示如何实现spider,并通过在终端中运行命令启动spider完成数据抓取。使用Scrapy进行数据抓取具有高效快捷、灵活开放性等特点,在实际生产中具有广泛的应用价值。