Python爬虫私活，代码公开！采集了20000+漫展历史数据，一言不合就开源

待我称王封你为后i 2022-10-12 14:55 109阅读 0赞

> 橡皮擦，一个逗趣的互联网高级网虫。

## 文章的起源 ##

周末，一个群友用 1 个小时，完成一个小需求，赚了 ￥None 元。

他说：距离财富自由又近了一步，并且一度在群里不断炫富。

> 然后我把它的代码给公开了，估计他要失去这条财富之路了。

## 阅读本文你将收获 ##

*  `lxml` 库解析知识；
 *  粗糙的反 `反爬` 技术；
 *  `XPath` 语法再度了解；
 *  20000+漫展历史数据。

## 采集 20000+漫展历史数据 ##

### 目标数据分析 ###

本次要抓取的目标为：[https://www.nyato.com/manzhan/?type=expired&p=1][https_www.nyato.com_manzhan_type_expired_p_1]，具体数据区域如下所示。如需要更多数据，可以在此基础上，进一步进行扩展。

![1小时赚100元，某群X友，周末采集了20000+漫展历史数据，毫无技术难度][1_100_X_20000]  
详细数据可点击上图标题，进入明细页，目标数据可参考下图红框区域所示内容。

![1小时赚100元，某群X友，周末采集了20000+漫展历史数据，毫无技术难度][1_100_X_20000 1]  
**列表页与详情页规则如下**

该网站的分页规则比较简单，直接修改页码号即可，详情页可以直接通过提取列表页中的连接获取。

https://www.nyato.com/manzhan/?type=expired&p=1
    https://www.nyato.com/manzhan/?type=expired&p=2
    https://www.nyato.com/manzhan/?type=expired&p=3
    ……
    https://www.nyato.com/manzhan/?type=expired&p=1312

**页面存在反爬逻辑**

在编写代码的过程中，发现高并发访问目标网站，会出现短暂页面无法加载情况，该场景常规解决方案，使用 IP 代理池。

但本文的学习目的不在反爬，顾采用最笨拙的解决方案，异常抓取。

多次测试发现网站当判定我们是爬虫之后，会限制我们访问页面，但限制时间比较短，并且不会限制 IP，所以当页面出现异常情况时，通过 `try except` 重新访问页面，中间间隔一定时间，即代码存在如下结构：

try:
    	# 代码段
    except Exception as e:
        time.sleep(4)
        重新调用函数名(url)
        print(e)

最终运行代码，会出现如下情况，当请求页面出现空数据时，页面重新发起请求，同时停留 4 秒钟。

![1小时赚100元，某群X友，周末采集了20000+漫展历史数据，毫无技术难度][1_100_X_20000 2]

> 使用该思路爬取数据比较慢，如果你只需要数据，直接在文末下载即可。

### 整理需求如下 ###

*  批量生成待抓取列表页；
 *  `requests` 请求目标数据；
 *  `lxml` 提取目标数据；
 *  格式化数据；
 *  保存数据。

### 编码时间 ###

需求整理完毕之后，进入实际编码环节，会发现本篇博客涉及的代码比较简单。学习重点放在 `lxml` 提取操作的练习。

下述代码中的 `USER_AGENTS` 可以直接通过搜索引擎获取资源，也可以自己收集整理一份。

import requests
    from lxml import etree
    from fake_useragent import UserAgent
    import time
    import re
    import random
    
    # USER_AGENTS
    USER_AGENTS = [
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser;",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.85 Safari/537.36",
    ]
    
    # 保存文件
    def save(long_str):
        try:
            with open(f"exhibition.csv", "a+", encoding="utf-8") as f:
                f.write(long_str)
        except Exception as e:
            print(e)
    
    # 获取详情页数据
    def get_detail(url):
        try:
            headers = { "User-Agent": random.choice(USER_AGENTS)}
            res = requests.get(url=url, headers=headers)
            text = res.text
            # 将 html 转换成 Element 对象
            html = etree.HTML(text)
            # 详细地址
            address_detail = html.xpath("//span[@class='fl mr10']/text()")[0]
            # 时间间隔
            time_interval = html.xpath(
                "//div[@class='h25 line25 s6 f14 w100s mb10']/text()")[3].strip()
    
            # 票价
            ticket_price = html.xpath("//b[@class='f40']/text()")[0]
            # 匹配得分
            score_url = html.xpath("//div[@class='mt10']/img/@src")[0]
            score = re.search(
                r"//static.nyato.cn/expo-image/stars/star-(\d\.\d).png", score_url).group(1)
            # 其它信息
            other = ",".join(html.xpath(
                "//span[@class='sf6 f18 fwb ml15']/text()"))
            return ticket_price, time_interval, address_detail, score, other
    
        except Exception as e:
            print("详情页BUG")
            print(url)
            time.sleep(4)
            get_detail(url)
            print(e)
    
    
    def run(url):
    
        try:
            headers = { "User-Agent": random.choice(USER_AGENTS)}
            res = requests.get(url=url, headers=headers)
            text = res.text
            # 将 html 转换成 Element 对象
            html = etree.HTML(text)
            # xpath 路径提取 @class 为选取 class 属性
            lis = html.xpath("//ul[@class='w980 pt20']/li")
    
            # 遍历 Elements 节点
            for li in lis:
                href = li.xpath(".//a/@href")[0]
                title = li.xpath(".//a/@title")[0]
                city = li.xpath(".//span[@class='w120 fl']/text()")[0].strip()
                ticket_price, time_interval, address_detail, score, other = get_detail(
                    href)
                long_str = f"{href},{title},{city},{ticket_price},{time_interval},{address_detail},{score},{other}\n"
                save(long_str)
    
        except Exception as e:
            print("列表页BUG")
            print(url)
            time.sleep(4)
            run(url)
            print(e)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        urls = []
        for i in range(1, 1313):
            urls.append(f"https://www.nyato.com/manzhan/?type=expired&p={i}")
        for url in urls:
            print(f"正在抓取{url}")
            run(url)
    
        print("全部爬取完毕")

上述代码在提取漫展评分时，引入了 `re` 模块，在字符串提取内容上，正则表达式的适配性还是比较高的。

通过正则直接从图片地址中将评分提取出来，本案例可以这样操作的原因是，分数图片有规则可循，图片连接如下，即分数图片由分数连接而成。

# 3.0 分
    //static.nyato.cn/expo-image/stars/star-3.0.png
    # 3.5 分
    //static.nyato.cn/expo-image/stars/star-3.5.png

上述规则可通过不同的详情页，查看页面源码获得。

下面是正则提取得分部分的代码。

# 匹配得分
    score_url = html.xpath("//div[@class='mt10']/img/@src")[0]
    score = re.search(r"//static.nyato.cn/expo-image/stars/star-(\d\.\d).png", score_url).group(1)

本篇博客的重点依旧在 `lxml` 模块使用 `XPath` 提取数据部分。涉及到的代码如下，其中重点关注如下列表内容：

1.  `//` 从匹配选择的当前节点选择文档中的节点；
2.  `[@class=xxxx]` 匹配属性；
3.  `@src` 提取属性值；
4.  `text()` 匹配标签内部文字。

其余需要掌握的，例如 `./` 选取当前节点，`../` 选取当前节点的父节点。

address_detail = html.xpath("//span[@class='fl mr10']/text()")[0]
    # 时间间隔
    time_interval = html.xpath("//div[@class='h25 line25 s6 f14 w100s mb10']/text()")[3].strip()
    # 票价
    ticket_price = html.xpath("//b[@class='f40']/text()")[0]
    # 匹配得分
    score_url = html.xpath("//div[@class='mt10']/img/@src")[0]

### 抓取结果展示时间 ###

本次抓取的数据，已经上传到 CSDN 下载频道，源码分享在代码频道。

完整代码下载地址：[https://codechina.csdn.net/hihell/python120][https_codechina.csdn.net_hihell_python120]，NO12。

以下是爬取过程中产生的各种学习数据，如果只需要数据，可去下载频道下载~。

*  [10000+漫展历史数据，可省￥ N 元，剩下的 10000+私信橡皮擦获取][10000_ N _ 10000]

> 爬取资源仅供学习使用，侵权删。

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[https_www.nyato.com_manzhan_type_expired_p_1]: https://www.nyato.com/manzhan/?type=expired&p=1
[1_100_X_20000]: /images/20221005/2113452ed0f84d51a6caea2cce2902b0.png
[1_100_X_20000 1]: /images/20221005/2bb99791c3e744ba95aa42332f1f4339.png
[1_100_X_20000 2]: /images/20221005/04ac369eba564f979645a70c496fb07e.png
[https_codechina.csdn.net_hihell_python120]: https://codechina.csdn.net/hihell/python120
[10000_ N _ 10000]: https://download.csdn.net/download/hihell/20033296
[Python]: https://blog.csdn.net/hihell/category_10877647.html
[10 _ 2000 _Python _ 120]: https://dream.blog.csdn.net/article/details/117024328
[Python 1]: https://dream.blog.csdn.net/article/details/117458985
[Python _ 100G]: https://dream.blog.csdn.net/article/details/117918309
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[Python 2]: https://dream.blog.csdn.net/article/details/118340372