【scrapy爬虫】结合正则表达式爬取糗事百科段子首页步骤详解

缺乏、安全感 2023-02-20 07:58 19阅读 0赞

### 糗事百科爬虫首页及全站段子爬取步骤详解 ###

*  1. 前提说明
 *  2. 创建项目
 *  3. 创建爬虫模板
 *  4. items.py文件修改
 *  5. 爬虫模板文件修改
 *   *  5.1 模板可行性检验
     *  5.2 相关字段数据爬取
     *  5.3 相关字段数据爬取全部代码
 *  6. settings.py文件修改
 *  7. pipeline.py文件修改

手动反爬虫：[原博地址][Link 1]

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# 1. 前提说明 #

前面的item内容字段**数据的爬取**采用了xpath语法和css语法，那么这一部分就尝试着使用**re正则表达式**来进行，关于基础scrapy知识可以参看[Scrapy安装、详细指令参数讲解及第一个项目实例][Scrapy]

# 2. 创建项目 #

在一个指定的文件路径下，打开cmd，输入创建爬虫项目的指令，文件夹创建完成后，并进入提示路径

scrapy startproject qsbk

→ 输出的结果为：（创建文件夹成功后，注意进入这个指定的文件夹下）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 3. 创建爬虫模板 #

这里选择的是basic模板，创建的指令如下

scrapy genspider -t basic jokes qiushibaike.com/text

→ 输出的结果为：（会在spiders文件夹下多出一个jokes.py文件）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

# 4. items.py文件修改 #

根据要爬取的网站的内容，如下，可以确定要爬取的字段数据，共五个字段，分别为：作者，链接，内容，点赞数，评论数（这些都可以在网页源代码中找到）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
修改的item.py文件如下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

# 5. 爬虫模板文件修改 #

## 5.1 模板可行性检验 ##

首先习惯性的创建一个爬虫模板后，直接打印返回的内容，看看是否可以正常运行，修改最后一行代码如下，然后在命令行执行爬取的指令  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
cmd执行的爬取指令

scrapy crawl jokes

输出的结果中显示如下（要求必须使用模拟浏览器的方式爬取）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
进行代码修改，设置浏览器请求头，baisc模板创建后默认会生成爬取第一页的网址，也就是`start_urls`参数，这里由于要使用请求头访问，因此可以把这个参数注释掉，自己手动设置请求头和起始网址，需要使用到`start_requests`函数，注意导入`Request`方法  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
保存后在cmd界面执行爬取命令，展示结果如下，可以发现能以正常获取网页内容  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
**这一步的检测非常重要，要养成一个习惯，在爬取内容之前，先测试这个模板是否是直接可用的，然后再进行爬取字段内容代码的输入**

## 5.2 相关字段数据爬取 ##

上面添加请求头之后，就可以正常返回网页请求的数据了，那么接下来就是引入正则表达式，进行相关字段数据的爬取。由于是进行正则表达式提取，所以需要在网页源代码下进行匹配

**1） 段子作者**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

首先需要导入items.py文件中的类名和re库，通过上面的信息匹配可以看到作者信息都是在h2标签中（两个结果中选择简单有规律的标签），对应的数据爬取的代码如下

import scrapy
    from scrapy.http import Request
    from ..items import QsbkItem
    import re
    
    class JokesSpider(scrapy.Spider):
    	name = 'jokes'
    	allowed_domains = ['qiushibaike.com/text']
    	# start_urls = ['http://qiushibaike.com/text/']
    
    	def start_requests(self):
    		headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'}
    		yield Request('http://qiushibaike.com/text/',headers=headers)
    
    	def parse(self, response):
    		item = QsbkItem()
    		txt = response.text
    		item['name'] = re.findall(r'<h2>\n(.*?)\n</h2>',txt)
    		print(item['name'],len(item['name']))

→ 输出的结果为：（刚好对应段子首页的25个作者，后面的计数就是为了验证爬取数据的准确性）  
![在这里插入图片描述][20200625145953751.png]  
**2）段子链接**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
选取最近的网页链接，进行信息提取，代码如下，直接把网址部分替换

item['link'] = re.findall(r'a href="(.*?)" target="_blank" class="contentHerf"',txt)
    print(item['link'],len(item['link']))

**★★★ 3） 段子内容的匹配**  
![在这里插入图片描述][20200625150348571.png]  
可以看到内容都是在span标签当中，因此可以尝试进行获取，代码如下

item['content'] = re.findall(r'<span>\n\n\n(.*?)\n\n</span>',txt)
    print(item['content'],len(item['content']))

→ 输出的结果为：（之前加上的计数，就是为了验证爬取数据的准确性，这里明显少了数据）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
因此就需要进行问题的查找，内容都是在span标签中，而span标签太多了，不能作为查找的关键词（这里的意思是如果只查找span这个单词），因此可以查找上面的content标签，对应的刚好为25个结果，然后依次查看每个结果，最终发现问题，如下

**a. 尝试着第一次解决问题**

第21处，发现多了一个省略号导致并不是两个回车的格式  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
第25处，也是和上面一样  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
因此代码就需要进行修改，要求可以匹配到一个或者多个回车换行符，代码如下，关于正则表达式的匹配模式可以参考[正则表达式模式][Link 2]

#\s匹配字符，匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]
    item['content'] = re.findall(r'<span>\s+(.*?)\s+</span>',txt)
    print(item['content'],len(item['content']))

→ 输出的结果为：（这时候却发现匹配的结果却多了，存在不需要的信息）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
**b. 尝试着第二次解决问题**

再进行问题的查找，既然内容前后的回车换行符的问题解决了，那么就只剩下内容里面的回车换行符的问题了，因此代码修改如下

#内容中也存在多行，所以偶多次换行的问题，这里使用的就是*，匹配零次或者多次的换行符
    item['content'] = re.findall(r'<span>\s+(.*?\s*.*?)\s+</span>',txt)
    print(item['content'],len(item['content']))

→ 输出的结果为：（最后的计数检验证明爬取数据成功了）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
**4） 点赞数匹配**  
![在这里插入图片描述][20200625152551698.png]  
直接可以给出代码

item['thumb_up'] =  re.findall(r'<i class="number">(.*?)</i> 好笑',txt)
    print(item['thumb_up'],len(item['thumb_up']))

**5） 评论数匹配**  
![在这里插入图片描述][20200625152720363.png]  
也是可以直接给出代码

item['comment'] = re.findall(r'<i class="number">(.*?)</i> 评论',txt)
    print(item['comment'],len(item['comment']))

## 5.3 相关字段数据爬取全部代码 ##

也就是爬虫模板jokes.py文件中的全部代码，如下

# -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from scrapy.http import Request
    from ..items import QsbkItem
    import re
    
    class JokesSpider(scrapy.Spider):
    	name = 'jokes'
    	allowed_domains = ['qiushibaike.com/text']
    	# start_urls = ['http://qiushibaike.com/text/']
    
    	def start_requests(self):
    		headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'}
    		yield Request('http://qiushibaike.com/text/',headers=headers)
    
    	def parse(self, response):
    		item = QsbkItem()
    		txt = response.text
    		item['name'] = re.findall(r'<h2>\n(.*?)\n</h2>',txt)
    		item['link'] = re.findall(r'a href="(.*?)" target="_blank" class="contentHerf"',txt)
    		item['content'] = re.findall(r'<span>\s+(.*?\s*.*?)\s+</span>',txt)
    		item['thumb_up'] =  re.findall(r'<i class="number">(.*?)</i> 好笑',txt)
    		item['comment'] = re.findall(r'<i class="number">(.*?)</i> 评论',txt)
    		print(item['name'], len(item['name']))
    		print(item['link'],len(item['link']))
    		print(item['content'],len(item['content']))
    		print(item['thumb_up'],len(item['thumb_up']))
    		print(item['comment'],len(item['comment']))
    		return item

→ 输出的结果为：（5个字段的数据量均为25，证明数据获取成功）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

# 6. settings.py文件修改 #

因为要存储爬取的数据，所以需要开启pipeline管道，修改如下  
![在这里插入图片描述][20200625153811704.png]

# 7. pipeline.py文件修改 #

确保上一步进行操作了，不然的话，即使代码修改好了也不会保存数据的。在保存数据之前，先查看一下返回的item数据是什么样子的，才能继续下一步操作，很多时候数据的类型并不是我们以为的那样子，比如这里的item就是，看上去像字典，实际上的输出并不是。

操作如下，注释掉模板文件的print语句，在pipeline.py文件中打印item数据及类型，代码如下

class QsbkPipeline(object):
        def process_item(self, item, spider):
        	print(item,type(item))
            return item

在cmd执行爬虫指令，输出结果如下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
经过查看，发现这种数据转换成为字典之后就是字典套列表的形式，可以直接转化为pandas中的DataFrame格式，然后生成csv或者xlsx文件，代码修改如下

#先导入pandas库
    import pandas as pd
    
    class QsbkPipeline(object):
    	def process_item(self, item, spider):
    		# print(type(item),item)
    		df = pd.DataFrame(dict(item)) #转化为字典后之间编程DataFrame数据
    		df.to_csv('jokes.csv',index=False,encoding='gbk') #注意编码的格式
    		print('Finished！')
    		return item

→ 输出的结果为：（数据自动按照设置的字段的先后进行输出了，如过是要在自定义字段输出，因为是DataFrame数据，就变得超级简单了，通过重新制定列顺序即可）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
至此，结合正则表达式爬取糗事百科段子首页步骤详解就梳理完毕，下一个博客更新：自动化模板爬取糗事百科全站段子内容步骤详解

[Link 1]: https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/106957678
[Scrapy]: https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/106882928
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625140908580.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625141502979.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625141712662.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625141952537.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625142358275.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625142531103.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625143233713.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020062514334512.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625145131430.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200625145953751.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625145953751.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625150144804.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200625150348571.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625150348571.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625150654290.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625151151566.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625151304873.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[Link 2]: https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/104236449
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625151725940.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625152159545.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200625152551698.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625152551698.png
[20200625152720363.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625152720363.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625153152652.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200625153811704.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200625153811704.png
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