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Python爬虫抓取百度贴吧数据

本节继续讲解 Python 爬虫实战案例:抓取百度贴吧(https://tieba.baidu.com/)页面,比如 Python爬虫吧、编程吧,只抓取贴吧的前 5 个页面即可。本节我们将使用面向对象的编程方法来编写程序。

判断页面类型

通过简单的分析可以得知,待抓取的百度贴吧页面属于静态网页,分析方法非常简单:打开百度贴吧,搜索“Python爬虫”,在出现的页面中复制任意一段信息,比如“爬虫需要 http 代理的原因”,然后点击右键选择查看源码,并使用 Ctrl+F 快捷键在源码页面搜索刚刚复制的数据,如下所示:

静态网页判断
图1:静态网页分析判断(点击看高清图)
 
由上图可知,页面内的所有信息都包含在源码页中,数据并不需要从数据库另行加载,因此该页面属于静态页面。

寻找URL变化规律

接下来寻找要爬取页面的 URL 规律,搜索“Python爬虫”后,此时贴吧第一页的的 url 如下所示:

https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=python爬虫&fr=search

点击第二页,其 url 信息如下:

https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬虫&ie=utf-8&pn=50

点击第三页,url 信息如下:

https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬虫&ie=utf-8&pn=100

重新点击第一页,url 信息如下:

https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬虫&ie=utf-8&pn=0

如果还不确定,您可以继续多浏览几页。最后您发现 url 具有两个查询参数,分别是 kw 和 pn,并且 pn 参数具有规律性,如下所示:
第n页:pn=(n-1)*50

#参数params
pn=(page-1)*50
params={
         'kw':name,
         'pn':str(pn)
        }
url 地址可以简写为:

https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬虫&pn=450

编写爬虫程序

下面以类的形式编写爬虫程序,并在类下编写不同的功能函数,代码如下所示:
from urllib import request,parse
import time
import random
from ua_info import ua_list #使用自定义的ua池

#定义一个爬虫类
class TiebaSpider(object):
    #初始化url属性
    def __init__(self):
        self.url='http://tieba.baidu.com/f?{}'

    # 1.请求函数,得到页面,传统三步
    def get_html(self,url):
        req=request.Request(url=url,headers={'User-Agent':random.choice(ua_list)})
        res=request.urlopen(req)
        #windows会存在乱码问题,需要使用 gbk解码,并使用ignore忽略不能处理的字节
        #linux不会存在上述问题,可以直接使用decode('utf-8')解码
        html=res.read().decode("gbk","ignore")
        return html
    # 2.解析函数,此处代码暂时省略,还没介绍解析模块
    def parse_html(self):
        pass
    # 3.保存文件函数
    def save_html(self,filename,html):
        with open(filename,'w') as f:
            f.write(html)
    # 4.入口函数
    def run(self):
        name=input('输入贴吧名:')
        begin=int(input('输入起始页:'))
        stop=int(input('输入终止页:'))
        # +1 操作保证能够取到整数
        for page in range(begin,stop+1):
            pn=(page-1)*50
            params={
                'kw':name,
                'pn':str(pn)
            }
            #拼接URL地址   
            params=parse.urlencode(params)
            url=self.url.format(params)
            #发请求
            html=self.get_html(url)
            #定义路径
            filename='{}-{}页.html'.format(name,page)
            self.save_html(filename,html)
            #提示
            print('第%d页抓取成功'%page)
            #每爬取一个页面随机休眠1-2秒钟的时间
            time.sleep(random.randint(1,2))
#以脚本的形式启动爬虫
if __name__=='__main__': 
    start=time.time()
    spider=TiebaSpider() #实例化一个对象spider
    spider.run() #调用入口函数
    end=time.time()
    #查看程序执行时间
    print('执行时间:%.2f'%(end-start))  #爬虫执行时间
程序执行后,爬取的文件将会保存至 Pycharm 当前工作目录,输出结果:
输入贴吧名:python爬虫
输入起始页:1
输入终止页:2
第1页抓取成功
第2页抓取成功
执行时间:12.25
以面向对象方法编写爬虫程序时,思路简单、逻辑清楚,非常容易理解,上述代码主要包含了四个功能函数,它们分别负责了不同的功能,总结如下:

1) 请求函数

请求函数最终的结果是返回一个 HTML 对象,以方便后续的函数调用它。 

2) 解析函数

解析函数用来解析 HTML 页面,常用的解析模块有正则解析模块、bs4 解析模块。通过分析页面,提取出所需的数据,在后续内容会做详细介绍。

3) 保存数据函数

该函数负责将抓取下来的数据保至数据库中,比如 MySQL、MongoDB 等,或者将其保存为文件格式,比如 csv、txt、excel 等。

4) 入口函数

入口函数充当整个爬虫程序的桥梁,通过调用不同的功能函数,实现数据的最终抓取。入口函数的主要任务是组织数据,比如要搜索的贴吧名、编码 url 参数、拼接 url 地址、定义文件保存路径。

爬虫程序结构

用面向对象的方法编写爬虫程序时,逻辑结构较为固定,总结如下:
# 程序结构
class xxxSpider(object):
    def __init__(self):
        # 定义常用变量,比如url或计数变量等
       
    def get_html(self):
        # 获取响应内容函数,使用随机User-Agent
   
    def parse_html(self):
        # 使用正则表达式来解析页面,提取数据
   
    def write_html(self):
        # 将提取的数据按要求保存,csv、MySQL数据库等
       
    def run(self):
        # 主函数,用来控制整体逻辑
       
if __name__ == '__main__':
    # 程序开始运行时间
    spider = xxxSpider()
    spider.run()
注意:掌握以上编程逻辑有助于您后续的学习。

爬虫程序随机休眠

在入口函数代码中,包含了以下代码:
#每爬取一个页面随机休眠1-2秒钟的时间
time.sleep(random.randint(1,2))
爬虫程序访问网站会非常快,这与正常人类的点击行为非常不符。因此,通过随机休眠可以使爬虫程序模仿成人类的样子点击网站,从而让网站不易察觉是爬虫访问网站,但这样做的代价就是影响程序的执行效率。

聚焦爬虫是一种执行效率较低的程序,提升其性能,是业界一直关注的问题,由此也诞生了效率较高的 Python 爬虫框架 Scrapy。

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