好书送不停 | 你真的会写Python爬虫吗？

ZhouAndrew 2019-05-03

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写在前面的话

你真的会写爬虫吗？

为啥标题是这样，因为我们日常写小爬虫都是一个py文件加上几个请求，但是如果你去写一个正式的项目时，你必须考虑到很多种情况，所以我们需要把这些功能全部模块化，这样也使我们的爬虫更加的健全。

基础爬虫的架构以及运行流程

首先，给大家来讲讲基础爬虫的架构到底是啥样子的？JAP君给大家画了张粗糙的图：

从图上可以看到，整个基础爬虫架构分为5大类：爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器、数据存储器。

下面给大家依次来介绍一下这5个大类的功能：

爬虫调度器，主要是配合调用其他四个模块，所谓调度就是取调用其他的模板
URL管理器，就是负责管理URL链接的，URL链接分为已经爬取的和未爬取的，这就需要URL管理器来管理它们，同时它也为获取新URL链接提供接口。
HTML下载器，就是将要爬取的页面的HTML下载下来
HTML解析器，就是将要爬取的数据从HTML源码中获取出来，同时也将新的URL链接发送给URL管理器以及将处理后的数据发送给数据存储器。
数据存储器，就是将HTML下载器发送过来的数据存储到本地

实战爬取菜鸟笔记信息

差不多就介绍这么些东西，相信大家对整体的架构有了初步的认识，下面我简单找了个网站给大家演示一遍用爬虫架构来爬取信息：

（目标站点）

我们来获取上面列表中的信息，这里我就省略了分析网站的一步，如果大家不会分析，可以去看我之前写的爬虫项目。

首先，我们来写一下URL管理器（URLManage.py）

class URLManager(object): def __init__(self): self.new_urls = set() self.old_urls = set()

def has_new_url(self): # 判断是否有未爬取的url return self.new_url_size()!=0

def get_new_url(self): # 获取一个未爬取的链接 new_url = self.new_urls.pop() # 提取之后，将其添加到已爬取的链接中 self.old_urls.add(new_url) return new_url

def add_new_url(self, url): # 将新链接添加到未爬取的集合中(单个链接) if url is None: return if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls: self.new_urls.add(url)

def add_new_urls(self,urls): # 将新链接添加到未爬取的集合中(集合) if urls is None or len(urls)==0: return for url in urls: self.add_new_url(url)

def new_url_size(self): # 获取未爬取的url大小 return len(self.new_urls)

def old_url_size(self): # 获取已爬取的url大小 return len(self.old_urls)

在这里主要就是两个集合，一个是已爬取URL的集合，另一个是未爬取URL的集合。这里我使用的是set类型，因为set自带去重的功能。

接下来，HTML下载器（HTMLDownload.py）

import requestsclass HTMLDownload(object):    def download(self, url):        if url is None:            return        s = requests.Session()        s.headers['User-Agent'] ='Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 63.0.3239.132Safari / 537.36'        res = s.get(url)        # 判断是否正常获取        if res.status_code == 200:            res.encoding='utf-8'            res = res.text            return res        return None

可以看到这里我们只是简单的获取了，url中的html源码

接着看HTML解析器（HTMLParser.py）

import refrom bs4 import BeautifulSoupclass HTMLParser(object):

def parser(self, page_url, html_cont): ''' 用于解析网页内容，抽取URL和数据 :param page_url: 下载页面的URL :param html_cont: 下载的网页内容 :return: 返回URL和数据 ''' if page_url is None or html_cont is None: return soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser') new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup) new_data = self._get_new_data(page_url, soup) return new_urls, new_data

def _get_new_urls(self,page_url,soup): ''' 抽取新的URL集合 :param page_url:下载页面的URL :param soup: soup数据 :return: 返回新的URL集合 ''' new_urls = set() for link in range(1,100): # 添加新的url new_url = 'http://www.runoob.com/w3cnote/page/'+str(link) new_urls.add(new_url) print(new_urls) return new_urls

def _get_new_data(self,page_url,soup): ''' 抽取有效数据 :param page_url:下载页面的url :param soup: :return: 返回有效数据 ''' data={} data['url'] = page_url title = soup.find('div', class_='post-intro').find('h2') print(title) data['title'] = title.get_text() summary = soup.find('div', class_='post-intro').find('p') data['summary'] = summary.get_text() return data

在这里，我们将HTML下载器的源码进行了分析和解析，从而得到了我们想要拿到的数据，如果BeautifulSoup不懂的可以去看一下我之前写的文章。

继续看，数据存储器（DataOutput.py）

import codecsclass DataOutput(object):
    def __init__(self):        self.datas = []
    def store_data(self,data):        if data is None:            return        self.datas.append(data)
    def output_html(self):        fout = codecs.open('baike.html', 'a', encoding='utf-8')        fout.write('<html>')        fout.write('<head><meta charset='utf-8'/></head>')        fout.write('<body>')        fout.write('<table>')        for data in self.datas:            fout.write('<tr>')            fout.write('<td>%s</td>'%data['url'])            fout.write('<td>《%s》</td>' % data['title'])            fout.write('<td>[%s]</td>' % data['summary'])            fout.write('</tr>')            self.datas.remove(data)        fout.write('</table>')        fout.write('</body>')        fout.write('</html>')        fout.close()

大家可能发现我这里是将数据存储到一个html的文件当中，在这里你当然也可以存在Mysql或者csv等文件当中，这个看自己的选择，我这里只是为了演示所以就放在了html当中。

最后一个，爬虫调度器（SpiderMan.py）

from base.DataOutput import DataOutputfrom base.HTMLParser import HTMLParserfrom base.HTMLDownload import HTMLDownloadfrom base.URLManager import URLManager

class SpiderMan(object): def __init__(self): self.manager = URLManager() self.downloader = HTMLDownload() self.parser = HTMLParser() self.output = DataOutput()

def crawl(self, root_url): # 添加入口URL self.manager.add_new_url(root_url) # 判断url管理器中是否有新的url，同时判断抓取多少个url while(self.manager.has_new_url() and self.manager.old_url_size()<100): try: # 从URL管理器获取新的URL new_url = self.manager.get_new_url() print(new_url) # HTML下载器下载网页 html = self.downloader.download(new_url) # HTML解析器抽取网页数据 new_urls, data = self.parser.parser(new_url, html) print(new_urls) # 将抽取的url添加到URL管理器中 self.manager.add_new_urls(new_urls) # 数据存储器存储文件 self.output.store_data(data) print('已经抓取%s个链接' % self.manager.old_url_size()) except Exception as e: print('failed') print(e) # 数据存储器将文件输出成指定的格式 self.output.output_html()

if __name__ == '__main__': spider_man = SpiderMan() spider_man.crawl('http://www.runoob.com/w3cnote/page/1')

相信这里大家都能看懂，我就是将前面我们写的四个模板在这里把它们调用了一下，我们运行后的结果：

总结

我们这里简单的讲解了一下，爬虫架构的五个模板，无论是大型爬虫项目还是小型的爬虫项目都离不开这五个模板，希望大家能够照着这些代码写一遍，这样有利于大家的理解，大家以后写爬虫项目也要按照这种架构去写，这样你的爬虫看起来就会更加的规范、健全。

好书推荐

《Python网络爬虫实战》

作者：吕云翔张扬

定价：79.80

ISBN：9787302515920

图书简介

本书介绍如何利用Python进行网络爬虫程序的开发，从Python语言的基本特性入手，详细介绍了Python爬虫开发的相关知识，涉及HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等内容。全书共分为14章，包括Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件的读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、Scrapy爬虫框架、爬虫性能等多个主题，内容覆盖网络抓取与爬虫编程中的主要知识和技术，在重视理论基础的前提下从实用性和丰富度出发，结合实例演示了编写爬虫程序的核心流程。

本书适合Python语言初学者、网络爬虫技术爱好者、数据分析从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

大纲目录

本书共分为14章，其中：