python3 爬取36氪新闻网页

客官°小女子只卖身不卖艺 2021-09-15 23:18 589阅读 0赞

> 一个做了反爬的36氪，返回数据恶心，感觉是一堆垃圾。这里只是记录一下爬取过程。

#### （一）爬取环境 ####

*  win10
 *  python3
 *  scrapy

#### （二）爬取过程 ####

（1）入口：**搜索**

![image.png][]

（2）动态js数据加载，查看下一页操作：

![image.png][image.png 1]

（3）返回数据：

![image.png][image.png 2]

（4）请求链接

`http://36kr.com/api//search/entity-search?page=4&per_page=40&keyword=机器人&entity_type=post&ts=1532794031142&_=1532848230039`  
分析：这里的ts及后面的都为时间戳格式，可不要，entity\_type=post这个是必须要的，可变参数为**page**

（4）列表页的json数据，id为详情页链接所需标志

![image.png][image.png 3]

![image.png][image.png 4]

（5）详情页数据

抓取内容：  
![image.png][image.png 5]

![image.png][image.png 6]

字段：标题，作者，日期，简要，标签，内容

查看源码，数据全在**var props**所包含的script标签里面

（6）正则获取并将之转为正常的json数据（理由：json文件可以更好的获取某个字段的内容，单纯全用正则截取的话，不好获取或者直接是获取不到）

![image.png][image.png 7]

**源码**：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # @Time : 2018/7/28 17:13
    # @Author : 蛇崽
    # @Email : 643435675@QQ.com 1532773314218
    # @File : 36kespider.py
    import json
    
    import re
    import scrapy
    import time
    
    class ke36Spider(scrapy.Spider):
    
        name = 'ke36'
    
        allowed_domains = ['www.36kr.com']
    
        start_urls = ['https://36kr.com/']
    
        def parse(self, response):
            print('start parse ------------------------- ')
            word = '机器人'
            t = time.time()
            page = '1'
            print('t',t)
            for page in range(1,200):
                burl = 'http://36kr.com/api//search/entity-search?page={}&per_page=40&keyword={}&entity_type=post'.format(page,word)
                yield scrapy.Request(burl,callback=self.parse_list,dont_filter=True)
    
        def parse_list(self,response):
            res = response.body.decode('utf-8')
            # print(res)
    
            jdata = json.loads(res)
            code = jdata['code']
            timestamp = jdata['timestamp']
            timestamp_rt = jdata['timestamp_rt']
            items = jdata['data']['items']
            m_id =  items[0]['id']
            for item in items:
                m_id = item['id']
                b_url = 'http://36kr.com/p/{}.html'.format(str(m_id))
                # b_url = 'http://36kr.com/p/5137751.html'
                yield scrapy.Request(b_url,callback=self.parse_detail,dont_filter=True)
    
        def parse_detail(self,response):
            res = response.body.decode('utf-8')
            content = re.findall(r'<script>var props=(.*?)</script>',res)
            temstr = content[0]
    
            minfo = re.findall('\"detailArticle\|post\"\:(.*?)"hotPostsOf30',temstr)[0]
            print('minfo ----------------------------- ')
            minfo = minfo.rstrip(',')
            jdata = json.loads(minfo)
            print('j'*40)
    
            published_at = jdata['published_at']
            username = jdata['user']['name']
            title = jdata['user']['title']
            extraction_tags = jdata['extraction_tags']
            content = jdata['content']
            print(published_at,username,title,extraction_tags)
            print('*'*50)
            print(content)

更多资源请访问：

[https://blog.csdn.net/xudailong\_blog/article/details/78762262][https_blog.csdn.net_xudailong_blog_article_details_78762262]

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[image.png 2]: /images/20210529/9d0502121996465cac0ca11477f1add3.png
[image.png 3]: /images/20210529/f661dc20a96a49118bfd4e8e434a070f.png
[image.png 4]: /images/20210529/883e04c456ea4122924741f2363af7ae.png
[image.png 5]: /images/20210529/e4dee28309094bd2b4d0e61df763f08c.png
[image.png 6]: /images/20210529/265364df4c9842f0b0ca129da241ce88.png
[image.png 7]: /images/20210529/0d788ffcebfc429b9dbce7c4cd22ae67.png
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