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【原】【数据采集】使用scrapy采集天气网、豆瓣数据信息

 小生凡一 2021-11-30
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在这里插入图片描述

第三次实验

实验 1

1.1 题目

指定一个网站，爬取这个网站中的所有的所有图片，例如中国气象网（http://www.weather.com.cn），分别使用单线程和多线程的方式爬取。(限定爬取图片数量为学号后3位)

输出信息: 将下载的Url信息在控制台输出，并将下载的图片存储在images子文件中，并给出截图。

1.2 思路

1.2.1 发送请求

  • 构造请求头
import requests,re
import urllib

headers = {
    'Connection': 'keep-alive',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
}

url = "http://www.weather.com.cn/"
request = urllib.request.Request(url, headers=headers)
  • 发送请求
request = urllib.request.Request(url, headers=headers)
r = urllib.request.urlopen(request)

1.2.2 解析网页

页面解析，并且替换回车，方便后续进行正则匹配图片。

html = r.read().decode().replace('\n','')

image-20211027110330755

1.2.3 获取结点

使用正则匹配，先获取所有的a标签，然后爬取a标签下面的所有图片

urlList = re.findall('<a href="(.*?)" ',html,re.S)

获取所有的图片

allImageList = []
for k in urlList:
    try:
        request = urllib.request.Request(k, headers=headers)
        r = urllib.request.urlopen(request)
        html = r.read().decode().replace('\n','')
        imgList = re.findall(r'<img.*?src="(.*?)"', html, re.S)
        allImageList+=imgList
    except Exception as e:
        pass

这里的请求其实也是要用多线程爬取的，所有后续会补上！

1.2.4 数据保存 (单线程)

for i, img in enumerate(allImageList[:102]):
    print(f"正在保存第{i + 1}张图片 路径:{img}")
    resp = requests.get(img)
    with open(f'./image/{img.split("/")[-1]}', 'wb') as f:  # 保存到这个image路径下
        f.write(resp.content)

image-20211027110644257

1.2.4 数据保存 (多线程)

  • 引入多进程模块
import threading
# 多线程
def download_imgs(imgList,limit):
    threads = []
    T = [
        threading.Thread(target = download, args=(url,i))
        for i, url in enumerate(imgList[:limit + 1])
    ]
    for t in T:
        t.start()
        threads.append(t)
    return threads
  • 编写下载函数
def download(img_url,name):
    resp = requests.get(img_url)
    try:
        resp = requests.get(img_url)
        with open(f'./images/{name}.jpg', 'wb') as f:
                f.write(resp.content)
    except Exception as e:
        print(f"下载失败: {name} {img_url} -> {e}")
    else:
        print(f"下载完成: {name} {img_url}")

就很随机

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实验 2

2.1 题目

使用scrapy框架复现作业①

2.2 思路

2.2.1 setting.py

  • 解除限制
ROBOTSTXT_OBEY = False
  • 设置保存图片的路径
IMAGES_STORE = r'.\images'  # 保存文件的路径
  • 打开pipelines
ITEM_PIPELINES = {    
'weatherSpider.pipelines.WeatherspiderPipeline': 300,
}
  • 设置请求头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {    
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',    
'Accept-Language': 'en',    
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.16 Safari/537.36',
}

2.2.2 item.py

  • 设置要爬取的字段
class WeatherspiderItem(scrapy.Item):    
number = scrapy.Field()    
pic_url = scrapy.Field()

2.2.3 wt_Spider.py

  • 发送请求
    def start_requests(self):        
      yield scrapy.Request(self.start_url, callback=self.parse)
  • 获取页面所有的a标签
    def parse(self, response):
        html = response.text
        urlList = re.findall('<a href="(.*?)" ', html, re.S)
        for url in urlList:
            self.url = url
            try:
                yield scrapy.Request(self.url, callback=self.picParse)
            except Exception as e:
                print("err:", e)
                pass
  • 再次请求所有的a标签下面的网址，再找所有的图片返回
    def picParse(self, response):
        imgList = re.findall(r'<img.*?src="(.*?)"', response.text, re.S)
        for k in imgList:
            if self.total > 102:
                return 
            try:
                item = WeatherspiderItem()
                item['pic_url'] = k
                item['number'] = self.total
                self.total += 1
                yield item
            except Exception as e:
                pass
  • 那么与存入数据库类似，数据处理全部都应该在pipelines.py中处理，也就是说，pipelines还是要发送请求

2.2.4 pipelines.py

  • 导入setting信息
from weatherSpider.settings import IMAGES_STORE as images_store      # 读取配置文件的信息
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
settings = get_project_settings()
  • 编写保存函数
    def get_media_requests(self, item, info):
        image_url = item["pic_url"]
        yield Request(image_url)
  • 这里优化的话，应该保存文件的时候重命名会好一点！

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实验 3

3.1 题目

爬取豆瓣电影数据使用scrapy和xpath，并将内容存储到数据库，同时将图片存储在 imgs路径下。

3.2 思路

3.2.1 setting.py

  • 解除限制
ROBOTSTXT_OBEY = False
  • 数据库配置
HOSTNAME = '127.0.0.1'
PORT = 3306
DATABASE = 'scrapy_douban'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root'
  • 请求头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {    
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',    
'Accept-Language': 'en',    
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.16 Safari/537.36',}
  • 开启pipelines
ITEM_PIPELINES = {
   'doubanSpider.pipelines.DoubanspiderPipeline': 300,
}

3.2.2 item.py

  • 定义爬取的内容字段
class DoubanspiderItem(scrapy.Item):
    number = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    direct = scrapy.Field()
    actor = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()
    movie_img = scrapy.Field()

3.2.3 db_Spider.py

  • 观察网页，发现翻页规律

第二页

image-20211027112213118

第三页

image-20211027112230597

所以我们就看到规律了！

  • 初始信息
    page = 0
    start_url = 'https://movie.douban.com/top250'
    next_url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='
  • 爬取信息
        lis = response.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li')
        for k in lis:
            number = k.xpath('div/div[1]/em/text()').extract()
            title = k.xpath('div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()').extract()
            directT = k.xpath('div/div[2]/div[2]/p[1]/text()').extract()
            score = k.xpath('div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()').extract()
            info = k.xpath('div/div[2]/div[2]/p[2]/span/text()').extract()
            img_url = k.xpath('div/div[1]/a/img/@src').extract()
            tmp = directT[0].split("主演:")
  • 错误处理

这里有两个地方需要处理

  1. 导演和演员

我是按照字符串分割进行选择这个导演和主演的！所有可能只出现主这个字的情况

所有进行以下处理

            tmp = directT[0].split("主演:")
            if len(tmp) < 2:
                dt = tmp[0].split("导演:")
                dt = dt[1]
                ar = ""
            else:
                dt = tmp[0].split("导演:")
                dt = dt[1]
                ar = tmp[1]
  1. 另外我发现有一些的简介是没有的！

image-20211027112834906

所以采用extract_first进行处理,那么没有的就是当作空来处理了

info = k.xpath('div/div[2]/div[2]/p[2]/span/text()').extract_first()

3.2.4 pipelines.py

  • 数据库连接
    def __init__(self):
        # 获取setting中主机名，端口号和集合名
        host = settings['HOSTNAME']
        port = settings['PORT']
        dbname = settings['DATABASE']
        username = settings['USERNAME']
        password = settings['PASSWORD']
        self.conn = pymysql.connect(host=host, port=port, 
                                    user=username, password=password, 
                                    database=dbname,charset='utf8')
        self.cursor = self.conn.cursor()
  • 插入数据库中
def process_item(self, item, spider):
    data = dict(item)
    print("data",data)
    sql = "INSERT INTO spider_douban(m_number,m_name,direct,actor,info,score,movie_img)"           " VALUES (%s,%s, %s, %s,%s, %s, %s)"
    print("sql",sql)
    try:
        self.conn.commit()
        self.cursor.execute(sql, [data["number"],
                                  data["name"],
                                  data["direct"],
                                  data["actor"],
                                  data["info"],
                                  data["score"],
                                  data["movie_img"],
                                  ])
        print("插入成功")
    except Exception as err:
        print("插入失败", err)
    return item

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【内容简介】
本书以“零基础”为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。
全书共分3篇12章内容，具体安排如下。

  • 第1篇：基础篇：

    • 第1章 先来认识一下大蟒：Python入门。
    • 第2章 磨好利牙，子弹上膛：准备好工作环境。
    • 第3章 大蟒的基本技能之一：Python语言基础。
    • 第4章 大蟒的基本技能之二：Python语言进阶。

  • 第2篇：应用篇：

    • 第5章 给大蟒找食：Python的数据存取操作。
    • 第6章 洗干净了再吃：使用Python预处理数据。
    • 第7章 什么食物有营养：大数据分析及可视化基础知识。
    • 第8章 大蟒神通之一：使用matplotlib绘制基础图形。
    • 第9章 大蟒神通之二：使用matplotlib美化和修饰图形。
    • 第10章 大蟒神通之三：数据可视化之3D图形应用。
    • 第11章 大蟒神通之四：使用图像和地图绘制图表。

  • 第3篇：实战篇：

    • 第12章 综合案例：全国县级市天气预报数据可视化分析。以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库，并绘制相应图形为主线，综合本书各章知识点介绍了数据采集、清理、保存以及绘制可视化图形的基本步骤和方法。

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