Python爬虫-pyspider框架的使用

红太狼 2022-05-19 01:22 225阅读 0赞

![image.png][]

**pyspider** 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。

本篇文章只是对这个框架使用的大体介绍，更多详细信息可见[官方文档][Link 1]。

### 安装 ###

首先是环境的搭建，网上推荐的各种安装命令，如：

*  pip install pyspider

但是因为各种权限的问题，博主安装报错了，于是采用了更为简单粗暴的方式，直接把源码下下来run。

**pyspider**的[源码地址][Link 2]，直接download或者git clone都行，下载完成后，进入文件夹目录。

系统默认用的Python是2.7版本，自己另外装了个3.4的，源码用python3跑起来。

先进行安装，在pyspider的路径下敲命令：

python3 setup.py install

一堆的打印，完了之后没什么错误提示就是安装完成了。

接下来跑起来：

python3 run.py

运行结果如下图所示

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

可以看到webui运行在**5000**端口处，在浏览器打开`127.0.0.1:5000`或者`localhost:5000`，便能看到框架的UI界面，如下图

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

这样pyspider就算是跑起来了。有的文章会提到需要安装**phantomjs**，这个暂时用不上，先忽略。

### 开始 ###

拿这个网页来做例子：[www.reeoo.com][]，爬取上面的数据。

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

新建任务

第一次跑起来的时候因为没有任务，界面的列表为空，右边有个**Create**按钮，点击新建任务。

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

*  Project Name：任务的名字，可以任意填
 *  Start URL(s)：爬取任务开始的地址，这里我们填目标网址的url

填写完成后，点击**Create**，便创建成功并跳转到了另一个界面，如下图所示

![image.png][image.png 5]

界面右边区域自动生成了初始默认的代码：

#!/usr/bin/env python
    # -*- encoding: utf-8 -*-
    # Created on 
    # Project: reo
    
    from pyspider.libs.base_handler import *
    
    class Handler(BaseHandler):
        crawl_config = {
        }
    
        @every(minutes=24 * 60)
        def on_start(self):
            self.crawl('http://www.reeoo.com', callback=self.index_page)
    
        @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
        def index_page(self, response):
            for each in response.doc('a[href^="http"]').items():
                self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)
    
        @config(priority=2)
        def detail_page(self, response):
            return {
                "url": response.url,
                "title": response.doc('title').text(),
            }

*  **on\_start(self)** 程序的入口，当点击左侧绿色区域右上角的 **run** 按钮时首先会调用这个函数
 *  **self.crawl(url, callback)** pyspider库主要的API，用于创建一个爬取任务，**url** 为目标地址，这里为我们刚刚创建任务指定的起始地址，**callback** 为抓取到数据后的回调函数
 *  **index\_page(self, response)** 参数为 **Response** 对象，**response.doc** 为 **pyquery** 对象（[具体使用可见pyquery官方文档][pyquery]），pyquery和jQuery类似，主要用来方便地抓取返回的html文档中对应标签的数据
 *  **detail\_page(self, response)** 返回一个 **dict** 对象作为结果，结果会自动保存到默认的 **resultdb** 中，也可以通过重载方法来讲结果数据存储到指定的数据库，后面会再提到具体的实现

其他一些参数

*  **@every(minutes=24 \* 60)** 通知 **scheduler**（框架的模块） 每天运行一次
 *  **@config(age=10 \* 24 \* 60 \* 60)** 设置任务的有效期限，在这个期限内目标爬取的网页被认为不会进行修改
 *  **@config(priority=2)** 设定任务优先级

**Ps.** 需要注意的一个地方，前面跑的 **run.py** 不是下载的源码文件夹中的，而是在 `pyspider` 文件夹中的 **run.py**，如下图，可以看到有两个 **run.py** 文件，虽然两个都能跑起来，但我们用到的是圈出来的那个，否则不能通过 **–config** 配置。

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

成功跑起来之后可以看到在当前文件夹中生成了一个 `data` 文件夹，生成的结果默认会保存到 **result.db** 中，爬取数据后可打开看里面保存了运行的结果。

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

运行

点击左边绿色区域右上角的 **run** 按钮，运行之后页面下册的 **follows** 按钮出现红色角标

![image.png][image.png 8]

选中 **follows** 按钮，看到 **index\_page** 行，点击行右侧的运行按钮

![image.png][image.png 9]

运行完成后显示如下图，即 `www.reeoo.com` 页面上所有的url

![image.png][image.png 10]

此时我们可以任意选择一个结果运行，这时候调用的是 **detail\_page** 方法，返回最终的结果。

结果为json格式的数据，这里我们保存的是网页的 `title` 和 `url`，见左侧黑色的区域

![image.png][image.png 11]

回到主页面，此时看到任务列表显示了我们刚刚创建的任务，设置 **status** 为 `running`，然后点击 **Run** 按钮执行

![image.png][image.png 12]

执行过程中可以看到整个过程的打印输出

![image.png][image.png 13]

执行完成后，点击 **Results** 按钮，进入到爬取结果的页面

![image.png][image.png 14]

![image.png][image.png 15]

右上方的按钮选择将结果数据保存成对应的格式，例如：JSON格式的数据为：

![image.png][image.png 16]

以上则为pyspider的基本使用方式。

### 自定义爬取指定数据 ###

接下来我们通过自定义来抓取我们需要的数据，目标为抓取这个页面中，每个详情页内容的标题、标签、描述、图片的url、点击图片所跳转的url。

![image.png][image.png 17]

![image.png][image.png 18]

点击首页中的 **project name > reo**，跳转到脚本的编辑界面

![image.png][image.png 19]

获取所有详情页面的url

**index\_page(self, response)** 函数为获取到 `www.reeoo.com` 页面所有信息之后的回调，我们需要在该函数中对 **response**进行处理，提取出详情页的url。

通过查看源码，可以发现 **class** 为 **thum** 的 **div** 标签里，所包含的 **a** 标签的 **href** 值即为我们需要提取的数据，如下图

![image.png][image.png 20]

代码的实现

def index_page(self, response): 
        for each in response.doc('div[class="thumb"]').items():
            detail_url = each('a').attr.href
            print (detail_url)
            self.crawl(detail_url, callback=self.detail_page)

**response.doc(‘div\[class=”thumb”\]’).items()** 返回的是所有 **class** 为 **thumb** 的 **div** 标签，可以通过循环 **for…in** 进行遍历。

**each(‘a’).attr.href** 对于每个 **div** 标签，获取它的 **a** 标签的 **href** 属性。

可以将最终获取到的url打印，并传入 **crawl** 中进行下一步的抓取。

点击代码区域右上方的 **save** 按钮保存，并运行起来之后的结果如下图，中间的灰色区域为打印的结果

![image.png][image.png 21]

注意左侧区域下方的几个按钮，可以展示当前所爬取页面的一些信息，**web** 按钮可以查看当前页面，**html** 显示当前页面的源码，**enable css selector helper** 可以通过选中当前页面的元素自动生成对应的 css 选择器方便的插入到脚本代码中，不过并不是总有效，在我们的demo中就是无效的~

![image.png][image.png 22]

![image.png][image.png 23]

抓取详情页中指定的信息

接下来开始抓取详情页中的信息，任意选择一条当前的结果，点击运行，如选择第一个

![image.png][image.png 24]

实现 **detail\_page** 函数，具体的代码实现：

def detail_page(self, response):
        header = response.doc('body > article > section > header')
        title = header('h1').text()
    
        tags = []
        for each in header.items('a'):
            tags.append(each.text())
    
        content = response.doc('div[id="post_content"]')
        description = content('blockquote > p').text()
    
        website_url = content('a').attr.href
    
        image_url_list = []
        for each in content.items('img[data-src]'):
            image_url_list.append(each.attr('data-src'))
    
        return {
            "title": title,
            "tags": tags,
            "description": description,
            "image_url_list": image_url_list,
            "website_url": website_url,
    }

**response.doc(‘body > article > section > header’)** 参数和CSS的选择器类似，获取到 **header** 标签， **.doc** 函数返回的是一个 **pyquery** 对象。

**header(‘h1’).text()** 通过参数 **h1** 获取到标签，**text()** 函数获取到标签中的文本内容，通过查看源码可知道，我们所需的标题数据为 **h1** 的文本。

标签页包含在 **header** 中，**a** 的文本内容即为标签，因为标签有可能不为1，所以通过一个数组去存储遍历的结果 **header.items(‘a’)**，具体html的源码如下图：

![image.png][image.png 25]

**response.doc(‘div\[id=”post\_content”\]’)** 获取 **id** 值为 **post\_content** 的 **div** 标签，并从中取得详情页的描述内容，有的页面这部分内容可能为空。

其余数据分析抓取的思路基本一致。

最终将需要的数据作为一个 **dict** 对象返回，即为最终的抓取结果

{
        "title": title,
        "tags": tags,
        "description": description,
        "image_url_list": image_url_list,
        "website_url": website_url,
    }

保存之后直接点击左边区域的 **run** 按钮运行起来，结果如图，中间灰色区域为分析抓取到的结果。

![image.png][image.png 26]

在主页把任务重新跑起来，查看运行结果，可以看到我们需要的数据都抓取下来

![image.png][image.png 27]

### 将数据保存到本地的数据库 ###

抓取到的数据默认存储到 **resultdb** 中，虽然很方便通过浏览器进行浏览和下载，但却不太适合进行大规模的数据存储。

所以最好的处理方式还是将数据保存在常用的数据库系统中，本例采用的数据库为 **mongodb**。

参数的配置

新建一个文件，命名为 **config.json**，放在 `pyspider` 文件目录下，以 **JSON** 格式存储配置信息。文件到时候作为 **pyspider** 配置命令的参数。

文件具体内容如下：

{
        "taskdb": "mongodb+taskdb://127.0.0.1:27017/pyspider_taskdb",
        "projectdb": "mongodb+projectdb://127.0.0.1:27017/pyspider_projectdb",
        "resultdb": "mongodb+resultdb://127.0.0.1:27017/pyspider_resultdb",
        "message_queue": "redis://127.0.0.1:6379/db",
        "webui": {
            "port": 5001
        }
    }

指定了数据库的地址，**“webui”** 指定网页的端口，这时候我们可以改成 **5001** 试试，不再用默认的 5000。

**Ps.** 在运行之前，你得保证打开本地的数据库 **mongodb** 和 **redis**，具体怎么玩自行google，反正这两个界面跑起来就对了~

![image.png][image.png 28]

![image.png][image.png 29]

通过设置参数的命令重新运行起来：

pyspider --config config.json

数据库存储的实现

通过重载 **on\_result(self, result):** 函数，将结果保存到 **mongodb** 中，具体代码实现

import pymongo
    
    ...
    
    def on_result(self, result):
        if not result:
            return
    
        client = pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017)
        db = client['pyspyspider_projectdb']
        coll = db['website']
    
        data = {
            'title': result['title'],
            'tags': result['tags'],
            'description': result['description'],
            'website_url': result['website_url'],
            'image_url_list': result['image_url_list']
        }
    
        data_id = coll.insert(data)
        print (data_id)

**on\_result(self, result)** 在每一步抓取中都会调用，但只在 **detail\_page** 函数调用后参数中的 **result** 才会不为 **None**，所以需要在开始的地方加上判断。

**db = client\[‘pyspyspider\_projectdb’\]** 中数据库的名字 **pyspyspider\_projectdb** 为之前在 **config.json** 配置文件中的值。

**coll = db\[‘website’\]** 在数据库中创建了一张名为 **website** 的表。

**data\_id = coll.insert(data)** 将数据以我们制定的模式存储到 **mongodb** 中。

（除了重载on\_result方法外，也可以通过重载ResultWorker类来实行结果的处理，需要在配置文件中加上对应的参数。）

重新新建一个任务，将完整的代码拷进去，在主界面完成的跑一遍。

运行过程中可以看到 **mongodb** 中的打印不断有数据插入

![image.png][image.png 30]

运行完成后，浏览器查看结果，因为设置了数据库的存储，不再存储在默认的 resultdb 中，此时浏览器的result界面是没有数据的

![image.png][image.png 31]

通过命令行进入数据库查询数据：

use pyspyspider_projectdb
    db.website.find()

可看到存储到的数据

{ "_id" : ObjectId("5819e422e8e70103751f0f4c"), "image_url_list" : [ "http://media.reeoo.com/MING Labs.png!main" ], "website_url" : "https://minglabs.com/en", "tags" : [ "design company", "onepage", "showcase" ], "description" : "MING Labs is a UX design and development company with offices in Germany, China and Singapore. We craft digital products for all screens and platforms.", "title" : "MING Labs" }
    { "_id" : ObjectId("581ad797e8e7010fa8ea85c1"), "tags" : [ "onepage" ], "title" : "SpaceTravellers", "website_url" : "https://www.totaltankstelle.de/spacetravellers/", "image_url_list" : [ "http://media.reeoo.com/SpaceTravellers.png!main" ], "description" : "Sie haben Treibstoff gesucht und viel mehr gefunden." }
    { "_id" : ObjectId("581ad8ede8e70112e51bd4e1"), "website_url" : "http://aftershock.cc/", "title" : "Aftershock", "tags" : [ "onepage" ], "description" : "Evento de design para aqueles que estão tentando viver (ou quase) de arte. Chega mais! Dia 22-23 de outubro. Botafogo-RJ", "image_url_list" : [ "http://media.reeoo.com/Aftershock.png!main" ] }
    { "_id" : ObjectId("581ad8ede8e70112e51bd4e3"), "website_url" : "http://www.proudandpunch.com.au/", "title" : "Proud & Punch", "tags" : [ "food", "ice cream", "onepage" ], "description" : "At Proud & Punch, we’re all about real flavours that pack a punch. We start with fresh ingredients and turn them into tasty treats with a whole lot of flair, right here in Australia. We don’t take shortcuts and have nothing to hide. We’re just proudly real, proudly delicious and proudly here to give you the feel-good treat you’ve been waiting for.", "image_url_list" : [ "http://media.reeoo.com/Proud & Punch.png!main" ] }
    { "_id" : ObjectId("581ad8ede8e70112e51bd4e5"), "website_url" : "http://www.mobil1.com.sg/theendlessrace-game/", "title" : "The Endless Race", "tags" : [ "game" ], "description" : "", "image_url_list" : [ "http://media.reeoo.com/The Endless Race.png!main" ] }
    { "_id" : ObjectId("581ad8eee8e70112e51bd4e7"), "website_url" : "http://www.maztri.com/en/", "title" : "Maztri", "tags" : [ "design agency", "showcase" ], "description" : "Maztri est une agence d’architecture intérieure et de design qui travaille sur la sensorialité des espaces et des objets qui nous entourent.", "image_url_list" : [ "http://media.reeoo.com/Maztri.png!main" ] }
    ...

至此，我们便已将所抓取到的结果存储到了本地。

### 其他 ###

本文所举例子只是最基本的使用方式，更复杂的，如通过参数的配置，让爬虫长期运行与服务器定期对数据进行更新，对根网页进行更深层次的处理，通过集群的方式来运行爬虫等。感兴趣的可自行去研究了。

另，这个框架是国人写的，附上[官方文档的地址][Link 1]

[完整的源码实现地址在这][Link 3]，直接拷贝粘贴到代码区域就能用，用的是**python3**。

参考：[https://www.jianshu.com/p/1f166f320c66][https_www.jianshu.com_p_1f166f320c66]

[image.png]: /images/20220519/dc5a8d9fee5b44239d0ed0ee94e94f42.png
[Link 1]: https://link.jianshu.com/?t=http://docs.pyspider.org/en/latest/
[Link 2]: https://link.jianshu.com/?t=https://github.com/binux/pyspider
[image.png 1]: /images/20220519/f38d6407cde742e3a20951dc56100b26.png
[image.png 2]: /images/20220519/131134d70ed546ee82a8707fec6b590a.png
[www.reeoo.com]: https://link.jianshu.com/?t=http://www.reeoo.com
[image.png 3]: /images/20220519/5a968658bf5f480d81086f810d6951e2.png
[image.png 4]: /images/20220519/b1f8039669b940bb9677041f6f4a9263.png
[image.png 5]: /images/20220519/213f2385c6cf47e1aa27bd6d9a58d6e4.png
[pyquery]: https://link.jianshu.com/?t=https://pythonhosted.org/pyquery/
[image.png 6]: /images/20220519/2fceb5dfe31b4d44aa5b0d9fabb0bd9b.png
[image.png 7]: /images/20220519/eebd1ec931c44fce88e048e83361f5d4.png
[image.png 8]: /images/20220519/0817f5c9acf84fa88c716ca8ac907d82.png
[image.png 9]: /images/20220519/57d3ca8948274d5a82c0569c97dc6d79.png
[image.png 10]: /images/20220519/11aba9efcf7144e8bc2db140cc0849b3.png
[image.png 11]: /images/20220519/8608afdc454346ac821e1bf31561467c.png
[image.png 12]: /images/20220519/62e656492f80406a866150152b4fb4ac.png
[image.png 13]: /images/20220519/1a9cf1a53c4446e39cecf239cb1a7c16.png
[image.png 14]: /images/20220519/05edaef504434373a184329161d1f9b6.png
[image.png 15]: /images/20220519/7f881995879447f3bc00fdc280c8e427.png
[image.png 16]: /images/20220519/829c5dea181944af91d8ea57fbcf77b5.png
[image.png 17]: /images/20220519/4bfd06ada6d745e8ab97a926f1233581.png
[image.png 18]: /images/20220519/c39ad1bbaa984cc698700037ad1dab97.png
[image.png 19]: /images/20220519/d08623a28e144b42877235577b4bd450.png
[image.png 20]: /images/20220519/36f4234307e74b3896cb1dd81f85bf88.png
[image.png 21]: /images/20220519/f2fb6eac83ba40bf886b3a13d2f6d09f.png
[image.png 22]: /images/20220519/5263db8933134242914770d233675591.png
[image.png 23]: /images/20220519/a70d17fb9bf8443383b8f76188e84344.png
[image.png 24]: /images/20220519/3631b154ad9741f887780a494a8255d9.png
[image.png 25]: /images/20220519/fde11f2b67e94a36a869eed3085af9cb.png
[image.png 26]: /images/20220519/ff47aa894fed4dd3920e6a0daa339026.png
[image.png 27]: /images/20220519/09dcdcf4252847fb895a8c9df604029d.png
[image.png 28]: /images/20220519/4408f15a59e748379b6c65ce8bfd88a2.png
[image.png 29]: /images/20220519/97b680c81f0a483699d9a60d51540195.png
[image.png 30]: /images/20220519/7c53238c4ef14fc79ad31d6d37240c2e.png
[image.png 31]: /images/20220519/0a7200bacade47e28f9c974df11ca9c2.png
[Link 3]: https://link.jianshu.com/?t=https://github.com/moshuqi/DemoCodes/tree/master/Pysp
[https_www.jianshu.com_p_1f166f320c66]: https://www.jianshu.com/p/1f166f320c66