Python爬虫新手教程:手机APP数据抓取 pyspider!

手机爬虫用Appium详细教程:利用Python控制移动App进行自动化抓取数据 在大数据时代,处理海量数据是一项巨大挑战。而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架,以其强大的处理能力和可靠性而备受推崇。本文将介绍Hadoop及MapReduce原理,帮助您全面了解大型数据集处理的核心技术。根据实际需求,编写自定义的Mapper和Reducer类,实现特定的数据处理逻辑。根据任务的优先级和集群的资源情况,选择合适的调度器,以提高作业的执行效率。建议二:编写自定义Mapper和Reducer。建议三:选择合适的调度器。 阅读详情

1. 手机APP数据----写在前面

继续练习pyspider的使用,最近搜索了一些这个框架的一些使用技巧,发现文档竟然挺难理解的,不过使用起来暂时没有障碍,估摸着,要在写个5篇左右关于这个框架的教程。今天教程中增加了图片的处理,你可以重点学习一下。

2. 手机APP数据----页面分析

咱要爬取的网站是 http://www.liqucn.com/rj/new/ 这个网站我看了一下,有大概20000页,每页数据是9个,数据量大概在180000左右,可以抓取下来,后面做数据分析使用,也可以练习优化数据库。

 

 

 

Python资源共享群:484031800

网站基本没有反爬措施,上去爬就可以,略微控制一下并发,毕竟不要给别人服务器太大的压力。

页面经过分析之后,可以看到它是基于URL进行的分页,这就简单了,我们先通过首页获取总页码,然后批量生成所有页码即可

http://www.liqucn.com/rj/new/?page=1
http://www.liqucn.com/rj/new/?page=2
http://www.liqucn.com/rj/new/?page=3
http://www.liqucn.com/rj/new/?page=4

获取总页码的代码

class Handler(BaseHandler):
    crawl_config = {
    }
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('http://www.liqucn.com/rj/new/?page=1', callback=self.index_page)
    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        # 获取最后一页的页码
        totle = int(response.doc(".current").text())
        for page in range(1,totle+1):
            self.crawl('http://www.liqucn.com/rj/new/?page={}'.format(page), callback=self.detail_page)

然后copy一段官方中文翻译,过来,时刻提醒自己

代码简单分析:
def on_start(self) 方法是入口代码。当在web控制台点击run按钮时会执行此方法。
self.crawl(url, callback=self.index_page)这个方法是调用API生成一个新的爬取任务,
            这个任务被添加到待抓取队列。
def index_page(self, response) 这个方法获取一个Response对象。 
            response.doc是pyquery对象的一个扩展方法。pyquery是一个类似于jQuery的对象选择器。
def detail_page(self, response)返回一个结果集对象。
            这个结果默认会被添加到resultdb数据库(如果启动时没有指定数据库默认调用sqlite数据库)。你也可以重写
            on_result(self,result)方法来指定保存位置。
更多知识:
@every(minutes=24*60, seconds=0) 这个设置是告诉scheduler(调度器)on_start方法每天执行一次。
@config(age=10 * 24 * 60 * 60) 这个设置告诉scheduler(调度器)这个request(请求)过期时间是10天,
    10天内再遇到这个请求直接忽略。这个参数也可以在self.crawl(url, age=10*24*60*60) 和 crawl_config中设置。
@config(priority=2) 这个是优先级设置。数字越大越先执行。

分页数据已经添加到待爬取队列中去了,下面开始分析爬取到的数据,这个在 detail_page 函数实现

@config(priority=2)
    def detail_page(self, response):
        docs = response.doc(".tip_blist li").items()
        dicts = []
        for item in docs:
            title = item(".tip_list>span>a").text()
            pubdate = item(".tip_list>i:eq(0)").text()
            info = item(".tip_list>i:eq(1)").text()
            # 手机类型
            category = info.split(":")[1]
            size = info.split("/")
            if len(size) == 2:
                size = size[1]
            else:
                size = "0MB"
            app_type = item("p").text()
            mobile_type = item("h3>a").text()
            # 保存数据
            # 建立图片下载渠道
            img_url = item(".tip_list>a>img").attr("src")
            # 获取文件名字
            filename = img_url[img_url.rindex("/")+1:]
            # 添加软件logo图片下载地址
            self.crawl(img_url,callback=self.save_img,save={"filename":filename},validate_cert=False)
            dicts.append({
                "title":title,
                "pubdate":pubdate,
                "category":category,
                "size":size,
                "app_type":app_type,
                "mobile_type":mobile_type
                })
        return dicts

数据已经集中返回,我们重写 on_result 来保存数据到 mongodb 中,在编写以前,先把链接 mongodb 的相关内容编写完毕

import os
import pymongo
import pandas as pd
import numpy as np
import time
import json
DATABASE_IP = '127.0.0.1'
DATABASE_PORT = 27017
DATABASE_NAME = 'sun'
client = pymongo.MongoClient(DATABASE_IP,DATABASE_PORT)
db = client.sun
db.authenticate("dba", "dba")
collection = db.liqu  # 准备插入数据

数据存储

def on_result(self,result):
        if result:
            self.save_to_mongo(result)            
    def save_to_mongo(self,result):
        df = pd.DataFrame(result)
        #print(df)
        content = json.loads(df.T.to_json()).values()
        if collection.insert_many(content):
            print('存储到 mongondb 成功')

获取到的数据,如下表所示。到此为止,咱已经完成大部分的工作了,最后把图片下载完善一下,就收工啦!

 

 

 

 

 

 

 

 

3. 手机APP数据----图片存储

图片下载,其实就是保存网络图片到一个地址即可

def save_img(self,response):
        content = response.content
        file_name = response.save["filename"]
        #创建文件夹(如果不存在)
        if not os.path.exists(DIR_PATH):                         
            os.makedirs(DIR_PATH) 
        file_path = DIR_PATH + "/" + file_name
        with open(file_path,"wb" ) as f:
            f.write(content)

到此为止,任务完成,保存之后,调整爬虫的抓取速度,点击run,数据跑起来~~~~

 

 

 

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