python 抓取win界面数据 python抓取页面

前言

Scrapy是一个非常好的抓取框架，它不仅提供了一些开箱可用的基础组建，还能够根据自己的需求，进行强大的自定义。本文主要给大家介绍了关于Python抓取框架Scrapy之页面提取的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面随着小编来一起学习学习吧。

下面创建一个爬虫项目，以图虫网为例抓取图片。

一、内容分析

打开 图虫网，顶部菜单“发现” “标签”里面是对各种图片的分类，点击一个标签，比如“美女”，网页的链接为：https://tuchong.com/tags/美女/，我们以此作为爬虫入口，分析一下该页面：

打开页面后出现一个个的图集，点击图集可全屏浏览图片，向下滚动页面会出现更多的图集，没有页码翻页的设置。Chrome右键“检查元素”打开开发者工具，检查页面源码，内容部分如下：

• {
"post_id": "15624611",
"type": "multi-photo",
"url": "https://weishexi.tuchong.com/15624611/",
"site_id": "443122",
"author_id": "443122",
"published_at": "2017-10-28 18:01:03",
"excerpt": "10月18日",
"favorites": 4052,
"comments": 353,
"rewardable": true,
"parent_comments": "165",
"rewards": "2",
"views": 52709,
"title": "微风不燥 秋意正好",
"image_count": 15,
"images": [
{
"img_id": 11585752,
"user_id": 443122,
"title": "",
"excerpt": "",
"width": 5016,
"height": 3840
},
{
"img_id": 11585737,
"user_id": 443122,
"title": "",
"excerpt": "",
"width": 3840,
"height": 5760
},
...
],
"title_image": null,
"tags": [
{
"tag_id": 131,
"type": "subject",
"tag_name": "人像",
"event_type": "",
"vote": ""
},
{
"tag_id": 564,
"type": "subject",
"tag_name": "美女",
"event_type": "",
"vote": ""
}
],
"favorite_list_prefix": [],
"reward_list_prefix": [],
"comment_list_prefix": [],
"cover_image_src": "https://photo.tuchong.com/443122/g/11585752.webp",
"is_favorite": false
}
],
"siteList": {...},
"following": false,
"coverUrl": "https://photo.tuchong.com/443122/ft640/11585752.webp",
"tag_name": "美女",
"tag_id": "564",
"url": "https://tuchong.com/tags/%E7%BE%8E%E5%A5%B3/",
"more": true,
"result": "SUCCESS"
}

• 
  根据属性名称很容易知道对应的内容含义，这里我们只需关心 postlist 这个属性，它对应的一个数组元素便是一个图集，图集元素中有几项属性我们需要用到：
  url：单个图集浏览的页面地址
  post_id：图集编号，在网站中应该是唯一的，可以用来判断是否已经抓取过该内容
  site_id：作者站点编号 ，构建图片来源链接要用到
  title：标题
  excerpt：摘要文字
  type：图集类型，目前发现两种，一种multi-photo是纯照片，一种text是文字与图片混合的文章式页面，两种内容结构不同，需要不同的抓取方式，本例中只抓取纯照片类型，text类型直接丢弃
  tags：图集标签，有多个
  image_count：图片数量
  images：图片列表，它是一个对象数组，每个对象中包含一个img_id属性需要用到
  根据图片浏览页面分析，基本上图片的地址都是这种格式： https://photo.tuchong.com/{site_id}/f/{img_id}.jpg ，很容易通过上面的信息合成。
  二、创建项目
  进入cmder命令行工具，输入workon scrapy 进入之前建立的虚拟环境，此时命令行提示符前会出现(Scrapy) 标识，标识处于该虚拟环境中，相关的路径都会添加到PATH环境变量中便于开发及使用。
  输入 scrapy startproject tuchong 创建项目 tuchong
  进入项目主目录，输入 scrapy genspider photo tuchong.com 创建一个爬虫名称叫 photo (不能与项目同名)，爬取 tuchong.com 域名(这个需要修改，此处先输个大概地址)，的一个项目内可以包含多个爬虫
  经过以上步骤，项目自动建立了一些文件及设置，目录结构如下：
  (PROJECT)
  │ scrapy.cfg
  │
  └─tuchong
  │ items.py
  │ middlewares.py
  │ pipelines.py
  │ settings.py
  │ __init__.py
  │
  ├─spiders
  │ │ photo.py
  │ │ __init__.py
  │ │
  │ └─__pycache__
  │ __init__.cpython-36.pyc
  │
  └─__pycache__
  settings.cpython-36.pyc
  __init__.cpython-36.pyc
  scrapy.cfg：基础设置
  items.py：抓取条目的结构定义
  middlewares.py：中间件定义，此例中无需改动
  pipelines.py：管道定义，用于抓取数据后的处理
  settings.py：全局设置
  spiders\photo.py：爬虫主体，定义如何抓取需要的数据
  三、主要代码
  items.py 中创建一个TuchongItem类并定义需要的属性，属性继承自 scrapy.Field 值可以是字符、数字或者列表或字典等等：
  import scrapy
  class TuchongItem(scrapy.Item):
  post_id = scrapy.Field()
  site_id = scrapy.Field()
  title = scrapy.Field()
  type = scrapy.Field()
  url = scrapy.Field()
  image_count = scrapy.Field()
  images = scrapy.Field()
  tags = scrapy.Field()
  excerpt = scrapy.Field()
  ...
  这些属性的值将在爬虫主体中赋予。
  spiders\photo.py 这个文件是通过命令 scrapy genspider photo tuchong.com 自动创建的，里面的初始内容如下：
  import scrapy
  class PhotoSpider(scrapy.Spider):
  name = 'photo'
  allowed_domains = ['tuchong.com']
  start_urls = ['http://tuchong.com/']
  def parse(self, response):
  pass
  爬虫名 name，允许的域名 allowed_domains(如果链接不属于此域名将丢弃，允许多个) ，起始地址 start_urls 将从这里定义的地址抓取(允许多个)
  函数 parse 是处理请求内容的默认回调函数，参数 response 为请求内容，页面内容文本保存在 response.body 中，我们需要对默认代码稍加修改，让其满足多页面循环发送请求，这需要重载 start_requests 函数，通过循环语句构建多页的链接请求，修改后代码如下：
  import scrapy, json
  from ..items import TuchongItem
  class PhotoSpider(scrapy.Spider):
  name = 'photo'
  # allowed_domains = ['tuchong.com']
  # start_urls = ['http://tuchong.com/']
  def start_requests(self):
  url = 'https://tuchong.com/rest/tags/%s/posts?page=%d&count=20&order=weekly';
  # 抓取10个页面，每页20个图集
  # 指定 parse 作为回调函数并返回 Requests 请求对象
  for page in range(1, 11):
  yield scrapy.Request(url=url % ('美女', page), callback=self.parse)
  # 回调函数，处理抓取内容填充 TuchongItem 属性
  def parse(self, response):
  body = json.loads(response.body_as_unicode())
  items = []
  for post in body['postList']:
  item = TuchongItem()
  item['type'] = post['type']
  item['post_id'] = post['post_id']
  item['site_id'] = post['site_id']
  item['title'] = post['title']
  item['url'] = post['url']
  item['excerpt'] = post['excerpt']
  item['image_count'] = int(post['image_count'])
  item['images'] = {}
  # 将 images 处理成 {img_id: img_url} 对象数组
  for img in post.get('images', ''):
  img_id = img['img_id']
  url = 'https://photo.tuchong.com/%s/f/%s.jpg' % (item['site_id'], img_id)
  item['images'][img_id] = url
  item['tags'] = []
  # 将 tags 处理成 tag_name 数组
  for tag in post.get('tags', ''):
  item['tags'].append(tag['tag_name'])
  items.append(item)
  return items
  经过这些步骤，抓取的数据将被保存在 TuchongItem 类中，作为结构化的数据便于处理及保存。
  前面说过，并不是所有抓取的条目都需要，例如本例中我们只需要 type="multi_photo 类型的图集，并且图片太少的也不需要，这些抓取条目的筛选操作以及如何保存需要在pipelines.py中处理，该文件中默认已创建类 TuchongPipeline 并重载了 process_item 函数，通过修改该函数只返回那些符合条件的 item，代码如下：
  ...
  def process_item(self, item, spider):
  # 不符合条件触发 scrapy.exceptions.DropItem 异常，符合条件的输出地址
  if int(item['image_count']) < 3:
  raise DropItem("美女太少: " + item['url'])
  elif item['type'] != 'multi-photo':
  raise DropItem("格式不对: " + + item['url'])
  else:
  print(item['url'])
  return item
  ...
  当然如果不用管道直接在 parse 中处理也是一样的，只不过这样结构更清晰一些，而且还有功能更多的FilePipelines和ImagePipelines可供使用，process_item将在每一个条目抓取后触发，同时还有 open_spider 及 close_spider 函数可以重载，用于处理爬虫打开及关闭时的动作。
  注意：管道需要在项目中注册才能使用，在 settings.py 中添加：
  ITEM_PIPELINES = {
  'tuchong.pipelines.TuchongPipeline': 300, # 管道名称: 运行优先级(数字小优先)
  }
  另外，大多数网站都有反爬虫的 Robots.txt 排除协议，设置 ROBOTSTXT_OBEY = True 可以忽略这些协议，是的，这好像只是个君子协定。如果网站设置了浏览器User Agent或者IP地址检测来反爬虫，那就需要更高级的Scrapy功能，本文不做讲解。
  四、运行
  返回 cmder 命令行进入项目目录，输入命令：
  scrapy crawl photo
  终端会输出所有的爬行结果及调试信息，并在最后列出爬虫运行的统计信息，例如：
  [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:
  {'downloader/request_bytes': 491,
  'downloader/request_count': 2,
  'downloader/request_method_count/GET': 2,
  'downloader/response_bytes': 10224,
  'downloader/response_count': 2,
  'downloader/response_status_count/200': 2,
  'finish_reason': 'finished',
  'finish_time': datetime.datetime(2017, 11, 27, 7, 20, 24, 414201),
  'item_dropped_count': 5,
  'item_dropped_reasons_count/DropItem': 5,
  'item_scraped_count': 15,
  'log_count/DEBUG': 18,
  'log_count/INFO': 8,
  'log_count/WARNING': 5,
  'response_received_count': 2,
  'scheduler/dequeued': 1,
  'scheduler/dequeued/memory': 1,
  'scheduler/enqueued': 1,
  'scheduler/enqueued/memory': 1,
  'start_time': datetime.datetime(2017, 11, 27, 7, 20, 23, 867300)}
  主要关注ERROR及WARNING两项，这里的 Warning 其实是不符合条件而触发的 DropItem 异常。
  五、保存结果
  大多数情况下都需要对抓取的结果进行保存，默认情况下 item.py 中定义的属性可以保存到文件中，只需要命令行加参数 -o {filename} 即可：
  scrapy crawl photo -o output.json # 输出为JSON文件
  scrapy crawl photo -o output.csv # 输出为CSV文件
  注意：输出至文件中的项目是未经过 TuchongPipeline 筛选的项目，只要在 parse 函数中返回的 Item 都会输出，因此也可以在 parse 中过滤只返回需要的项目
  如果需要保存至数据库，则需要添加额外代码处理，比如可以在 pipelines.py 中 process_item 后添加:
  ...
  def process_item(self, item, spider):
  ...
  else:
  print(item['url'])
  self.myblog.add_post(item) # myblog 是一个数据库类，用于处理数据库操作
  return item
  ...
  为了在插入数据库操作中排除重复的内容，可以使用 item['post_id'] 进行判断，如果存在则跳过。
  本项目中的抓取内容只涉及了文本及图片链接，并未下载图片文件，如需下载图片，可以通过两种方式：
  安装 Requests 模块，在 process_item 函数中下载图片内容，同时在保存数据库时替换为本地图片路径。
  使用 ImagePipelines 管道下载图片，具体使用方法下回讲解。
  总结
  以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流