Python 爬虫获取某贴吧所有成员用户名

忘是亡心i 2022-06-18 10:27 344阅读 0赞

最近想用Python爬虫搞搞百度贴吧的操作，所以我得把原来申请的小号找出来用。有一个小号我忘了具体ID，只记得其中几个字母以及某个加入的贴吧。所以今天就用爬虫来获取C语言贴吧的所有成员。

计划很简单，爬百度贴吧的[会员页面][Link 1]，把结果存到MySQL数据库中，等到所有会员都爬完之后。我就可以使用简单的SQL语句查询账号名了。由于C语言贴吧会员有50多万，所以我还需要在合适的时候（例如插入数据库失败）把错误信息打印到日志文件中。由于我是Python新手，所以就不弄什么多线程得了，直接一个脚本用到黑。

看着很简单，实际也很简单。写完了我看了一下，用到的知识只有最基础的SQL操作、BeautifulSoup解析。

首先第一步就是看一下这个吧的信息页有多少页，关键代码如下。踩了两天坑，总算感觉对BeautifulSoup熟悉了一点。代码也很简单，按照class名查找到总页数这个标签，然后用正则表达式匹配到页数数字。这里要说一下，正则表达式的分组真好用。以前偷懒只学了一点正则表达式，发现没啥作用，只有配合分组才能比较精确的查找字符。

html = request.urlopen(base_url).read().decode(encoding)
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        page_span = soup.find('span', class_='tbui_total_page')
        p = re.compile(r'共(\d+)页')
        result = p.match(page_span.string)
        global total_pages
        total_pages = int(result.group(1))
    
        logger.info(f'会员共{total_pages}页')

有了总页数，我们就可以遍历页面了，代码如下。写的虽然比较脏，但是能用就行了，大家嫌难看就难看吧。这里做的事情就很简单了，从第一页开始遍历，一直遍历到最后一页。把每一页的用户名字提取出来，然后用`_insert_table(connection, name)`函数存到MySQL中。

因为我为了省事，直接把百度用户名当做主键了。但是保不齐贴吧有什么bug，导致用户名重复之类的问题，导致插入失败。所以我用try把保存这一块包起来。有异常的话就打印到日志中，方便排查。日志分成两种级别的，INFO级别输出到控制台，ERROR级别输出到文件。

def _find_all_users():
        global connection
        for i in range(start_page, total_pages + 1):
            target_url = f'{base_url}&pn={i}'
            logger.info(f'正在分析第{i}页')
            html = request.urlopen(target_url).read().decode(encoding)
            soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
            outer_div = soup.find('div', class_='forum_info_section member_wrap clearfix bawu-info')
            inner_spans = outer_div.find_all('span', class_='member')
            for index, span in enumerate(inner_spans):
                name_link = span.find('a', class_='user_name')
                name = name_link.string
                logger.info(f'已找到 {name}')
    
                try:
                    _insert_table(connection, name)
                except:
                    logger.error(f'第{i}页{index}第个用户 {name} 发生异常')

完整的代码见下。

""" Python写的百度贴吧工具 """
    import pymysql
    
    host = 'localhost'
    db_name = 'tieba'
    username = 'root'
    password = '12345678'
    
    
    def _get_connection(host, username, password, db_name):
        return pymysql.connect(host=host,
                               user=username,
                               password=password,
                               charset='utf8mb4',
                               db=db_name)
    
    
    def _create_table(connection):
        create_table_sql = """ CREATE TABLE tieba_member( username CHAR(255) PRIMARY KEY ) """
        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(create_table_sql)
            connection.commit()
    
    
    def _insert_table(connection, username):
        insert_table_sql = """ INSERT INTO tieba_member VALUES(%s)"""
    
        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(insert_table_sql, (username,))
            connection.commit()
    
    
    import urllib.request as request
    from bs4 import BeautifulSoup
    import re
    import tieba.log_config
    import logging
    
    logger = logging.getLogger()
    
    encoding = 'GBK'
    
    base_url = 'http://tieba.baidu.com/bawu2/platform/listMemberInfo?word=c%D3%EF%D1%D4'
    # base_url = 'http://tieba.baidu.com/bawu2/platform/listMemberInfo?word=%B9%FD%C1%CB%BC%B4%CA%C7%BF%CD'
    start_page = 1
    total_pages = None
    
    connection = _get_connection(host, username, password, db_name)
    
    
    def _get_total_pages():
        html = request.urlopen(base_url).read().decode(encoding)
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        page_span = soup.find('span', class_='tbui_total_page')
        p = re.compile(r'共(\d+)页')
        result = p.match(page_span.string)
        global total_pages
        total_pages = int(result.group(1))
    
        logger.info(f'会员共{total_pages}页')
    
    
    def _find_all_users():
        global connection
        for i in range(start_page, total_pages + 1):
            target_url = f'{base_url}&pn={i}'
            logger.info(f'正在分析第{i}页')
            html = request.urlopen(target_url).read().decode(encoding)
            soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
            outer_div = soup.find('div', class_='forum_info_section member_wrap clearfix bawu-info')
            inner_spans = outer_div.find_all('span', class_='member')
            for index, span in enumerate(inner_spans):
                name_link = span.find('a', class_='user_name')
                name = name_link.string
                logger.info(f'已找到 {name}')
    
                try:
                    _insert_table(connection, name)
                except:
                    logger.error(f'第{i}页{index}第个用户 {name} 发生异常')
    
    
    import datetime
    
    if __name__ == '__main__':
        _get_total_pages()
        _find_all_users()

还有另一个文件用来配置日志的。你也可以把这两个文件合在一起，只不过看着可能更乱了。

import logging
    
    # 创建Logger
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    
    # 创建Handler
    
    # 终端Handler
    consoleHandler = logging.StreamHandler()
    consoleHandler.setLevel(logging.DEBUG)
    
    # 文件Handler
    fileHandler = logging.FileHandler('log.log', mode='a', encoding='UTF-8')
    fileHandler.setLevel(logging.ERROR)
    
    # Formatter
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    consoleHandler.setFormatter(formatter)
    fileHandler.setFormatter(formatter)
    
    # 添加到Logger中
    logger.addHandler(consoleHandler)
    logger.addHandler(fileHandler)

## 性能测试 ##

当然由于要爬的数据量比较大，我们还要计算一下可能的运行时间。首先不考虑爬虫被百度封了的情况。我把代码稍作修改，设定只爬前100页。

import datetime
    
    if __name__ == '__main__':
        # _get_total_pages()
        total_pages = 100
        time1 = datetime.datetime.today()
    
        _find_all_users()
        time2 = datetime.datetime.today()
        print(time2)
        print(time1)
        print(time2 - time1)

结果如下，用时将近两分钟。做了简单计算得出结论，要爬完c语言贴吧的52万个会员，需要将近7个小时。所以程序还需要改进。

2017-04-04 23:57:59.197993
    2017-04-04 23:56:10.064666
    0:01:49.133327

首先先从数据库方面考虑一下。Windows下MySQL默认的数据库引擎是Innodb，特点是支持事务管理、外键、行级锁，但是相应的速度比较慢。我把表重新建为MyISAM类型的。然后重新运行一下测试，看看这次速度会不会有变化。

CREATE TABLE tieba_member ( username CHAR(255) PRIMARY KEY ) ENGINE = MyISAM

这次性能提升的有点快，速度足足提高了76%。可见默认的并不一定是最好的。

2017-04-05 00:15:19.989766
    2017-04-05 00:14:53.407476
    0:00:26.582290

既然都开始测试了，不妨干脆点。MySQL还有一种引擎是Memory，直接把数据放到内存中。速度肯定会更快！不过测试结果很遗憾，还是26秒。可见数据库这方面的优化到头了。

CREATE TABLE tieba_member ( username CHAR(255) PRIMARY KEY ) ENGINE = MEMORY

不过性能确实提高了很多。经过计算，这次只需要一个半小时即可爬完52万个用户。如果在开多个进程，相信速度还会更快。所以这篇文章就差不多完成了。等明天爬完之后，我把结果更新一下，任务就真正完成了！

不过结果很遗憾，爬虫失败了。为了速度更快我开了4个进程，分别爬1-5000页，5001-10000页，10001-15000页，以及15000-到最后4部分。但是日志输出显示出现很多重复的用户名，5000页之后的用户名竟然和第一页相同。我百思不得其解，在使用浏览器测试发现，不知道是百度的防爬虫机制还是bug之类的，浏览器只能显示到450多页，在往后就会显示为空页面，如果页数更大，就一直返回第一页的内容。因此依赖于这个页面的贴吧爬虫宣布失败。

虽然失败了，但是还是学习到了不少经验。我测试了一下爬前450页，仅用时44秒。说明爬虫速度倒是还星还行。

import datetime
    from multiprocessing import Process
    
    if __name__ == '__main__':
    
        total_pages = _get_total_pages()
    
        processes = []
        processes.append(Process(target=_find_all_users, args=(1, 150)))
        processes.append(Process(target=_find_all_users, args=(151, 300)))
        processes.append(Process(target=_find_all_users, args=(301, 450)))
    
        time1 = datetime.datetime.today()
        for process in processes:
            process.start()
    
        for process in processes:
            process.join()
    
        time2 = datetime.datetime.today()
        print(f'开始时间{time1}')
        print(f'结束时间{time2}')
        print(f'用时{time2 - time1}')

[Link 1]: http://tieba.baidu.com/bawu2/platform/listMemberInfo?word=c%D3%EF%D1%D4&pn=1