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| 导读 | 这篇文章主要给大家介绍了食品网站的数据采集和存储过程，详解了如何分析网页结构、爬虫策略、网站类型、层级关系、爬虫方法和数据存储过程，最终实现将帖子的每条评论爬取到数据库中，并且做到可以更新数据，防止重复爬取，反爬等，干货满满。 |
网络爬虫 (又称为网页蜘蛛，网络机器人)，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。—— 百度百科
说人话就是，爬虫是用来海量规则化获取数据，然后进行处理和运用，在大数据、金融、机器学习等等方面都是必须的支撑条件之一。
目前在一线城市中，爬虫的岗位薪资待遇都是比较客观的，之后提升到中、高级爬虫工程师，数据分析师、大数据开发岗位等，都是很好的过渡。
本此介绍的项目其实不用想的太过复杂，最终要实现的目标也就是将帖子的每条评论爬取到数据库中，并且做到可以更新数据，防止重复爬取，反爬等措施。
这部分主要是介绍本文需要用到的工具，涉及的库，网页等信息等
软件：PyCharm
需要的库：Scrapy，selenium，pymongo，user_agent，datetime
目标网站：
http://bbs.foodmate.net插件：chromedriver(版本要对)
简而言之：确定网站的加载方式，怎样才能正确的一级一级的进入到帖子中抓取数据，使用什么格式保存数据等。
其次，观察网站的层级结构，也就是说，怎么根据板块，一点点进入到帖子页面中，这对本次爬虫任务非常重要，也是主要编写代码的部分。
目前我知道的爬虫方法大概有如下 (不全，但是比较常用)：
1)request 框架：运用这个 http 库可以很灵活的爬取需要的数据，简单但是过程稍微繁琐，并且可以配合抓包工具对数据进行获取。但是需要确定 headers 头以及相应的请求参数，否则无法获取数据; 很多 app 爬取、图片视频爬取随爬随停，比较轻量灵活，并且高并发与分布式部署也非常灵活，对于功能可以更好实现。
2)scrapy 框架：scrapy 框架可以说是爬虫最常用，最好用的爬虫框架了，优点很多：scrapy 是异步的; 采取可读性更强的 xpath 代替正则; 强大的统计和 log 系统; 同时在不同的 url 上爬行; 支持 shell 方式，方便独立调试; 支持写 middleware 方便写一些统一的过滤器; 可以通过管道的方式存入数据库等等。这也是本次文章所要介绍的框架 (结合 selenium 库)。
首先解释一下是什么意思，看什么网站，首先要看网站的加载方式，是静态加载，还是动态加载 (js 加载)，还是别的方式; 根据不一样的加载方式需要不同的办法应对。然后我们观察今天爬取的网站，发现这是一个有年代感的论坛，首先猜测是静态加载的网站; 我们开启组织 js 加载的插件，如下图所示。
刷新之后发现确实是静态网站 (如果可以正常加载基本都是静态加载的)。
其次，我们今天要爬取的网站是食品论坛网站，是静态加载的网站，在之前分析的时候已经了解了，然后是层级结构：
大概是上面的流程，总共有三级递进访问，之后到达帖子页面，如下图所示。
部分代码展示：
一级界面：
def parse(self, response):
self.logger.info("已进入网页！")
self.logger.info("正在获取版块列表！")
column_path_list = response.css('#ct > div.mn > div:nth-child(2) > div')[:-1]
for column_path in column_path_list:
col_paths = column_path.css('div > table > tbody > tr > td > div > a').xpath('@href').extract()
for path in col_paths:
block_url = response.urljoin(path)
yield scrapy.Request(
url=block_url,
callback=self.get_next_path,
)二级界面：
def get_next_path(self, response):
self.logger.info("已进入版块！")
self.logger.info("正在获取文章列表！")
if response.url == 'http://www.foodmate.net/know/':
pass
else:
try:
nums = response.css('#fd_page_bottom > div > label > span::text').extract_first().split(' ')[-2]
except:
nums = 1
for num in range(1, int(nums) + 1):
tbody_list = response.css('#threadlisttableid > tbody')
for tbody in tbody_list:
if 'normalthread' in str(tbody):
item = LunTanItem()
item['article_url'] = response.urljoin(tbody.css('* > tr > th > a.s.xst').xpath('@href').extract_first())
item['type'] = response.css('#ct > div > div.bm.bml.pbn > div.bm_h.cl > h1 > a::text').extract_first()
item['title'] = tbody.css('* > tr > th > a.s.xst::text').extract_first()
item['spider_type'] = "论坛"
item['source'] = "食品论坛"
if item['article_url'] != 'http://bbs.foodmate.net/':
yield scrapy.Request(url=item['article_url'],
callback=self.get_data,
meta={'item': item, 'content_info': []}
)
try:
callback_url = response.css('#fd_page_bottom > div > a.nxt').xpath('@href').extract_first()
callback_url = response.urljoin(callback_url)
yield scrapy.Request(
url=callback_url,
callback=self.get_next_path,
)
except IndexError:
pass三级界面：
def get_data(self, response):
self.logger.info("正在爬取论坛数据！")
item = response.meta['item']
content_list = []
divs = response.xpath('//*[@id="postlist"]/div')
user_name = response.css('div > div.pi > div:nth-child(1) > a::text').extract()
publish_time = response.css('div.authi > em::text').extract()
floor = divs.css('* strong> a> em::text').extract()
s_id = divs.xpath('@id').extract()
for i in range(len(divs) - 1):
content = ''
try:
strong = response.css('#postmessage_' + s_id[i].split('_')[-1] + '').xpath('string(.)').extract()
for s in strong:
content += s.split(';')[-1].lstrip('\r\n')
datas = dict(content=content, # 内容
reply_id=0, # 回复的楼层, 默认 0
user_name=user_name[i], # ⽤户名
publish_time=publish_time[i].split('于')[-1], # %Y-%m-%d %H:%M:%S'id='#' + floor[i], # 楼层
)
content_list.append(datas)
except IndexError:
pass
item['content_info'] = response.meta['content_info']
item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
item['content_info'] += content_list
data_url = response.css('#ct > div.pgbtn > a').xpath('@href').extract_first()
if data_url != None:
data_url = response.urljoin(data_url)
yield scrapy.Request(
url=data_url,
callback=self.get_data,
meta={'item': item, 'content_info': item['content_info']}
)
else:
item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
self.logger.info("正在存储！")
print('储存成功')
yield item由于是静态网页，首先决定采用的是 scrapy 框架直接获取数据，并且通过前期测试发现方法确实可行，不过当时年少轻狂，小看了网站的保护措施，由于耐心有限，没有加上定时器限制爬取速度，导致我被网站加了限制，并且网站由静态加载网页变为：动态加载网页验证算法之后再进入到该网页，直接访问会被后台拒绝。
但是这种问题怎么会难道我这小聪明，经过我短暂地思考 (1 天)，我将方案改为 scrapy 框架 + selenium 库的方法，通过调用 chromedriver，模拟访问网站，等网站加载完了再爬取不就完了，后续证明这个方法确实可行，并且效率也不错。
实现部分代码如下：
def process_request(self, request, spider):
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless') # 使用无头谷歌浏览器模式
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
# 指定谷歌浏览器路径
self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options,
executable_path='E:/pycharm/workspace/ 爬虫 /scrapy/chromedriver')
if request.url != 'http://bbs.foodmate.net/':
self.driver.get(request.url)
html = self.driver.page_source
time.sleep(1)
self.driver.quit()
return scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html.encode('utf-8'), encoding='utf-8',
request=request)这部分不用多说，根据自己需求，将需要爬取的数据格式设置在 items.py 中。在工程中引用该格式保存即可
class LunTanItem(scrapy.Item):
"""论坛字段"""
title = Field() # str: 字符类型 | 论坛标题
content_info = Field() # str: list 类型 | 类型 list: [LunTanContentInfoItem1, LunTanContentInfoItem2]
article_url = Field() # str: url | 文章链接
scrawl_time = Field() # str: 时间格式 参照如下格式 2019-08-01 10:20:00 | 数据爬取时间
source = Field() # str: 字符类型 | 论坛名称 eg: 未名 BBS, 水木社区, 天涯论坛
type = Field() # str: 字符类型 | 板块类型 eg: '财经', '体育', '社会'
spider_type = Field() # str: forum | 只能写 'forum'本次项目选择保存的数据库为 mongodb，由于是非关系型数据库，优点显而易见，对格式要求没有那么高，可以灵活储存多维数据，一般是爬虫优选数据库 (不要和我说 redis，会了我也用，主要是不会)
代码：
import pymongo
class FMPipeline():
def __init__(self):
super(FMPipeline, self).__init__()
# client = pymongo.MongoClient('139.217.92.75')
client = pymongo.MongoClient('localhost')
db = client.scrapy_FM
self.collection = db.FM
def process_item(self, item, spider):
query = {'article_url': item['article_url']
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
return item这时，有聪明的盆友就会问：如果运行两次爬取到了一样的数据怎么办呢?(换句话说就是查重功能)
这个问题之前我也没有考虑，后来在我询问大佬的过程中知道了，在我们存数据的时候就已经做完这件事了，就是这句：
query = {'article_url': item['article_url']
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)通过帖子的链接确定是否有数据爬取重复，如果重复可以理解为将其覆盖，这样也可以做到更新数据。
像多线程、headers 头，管道传输顺序等问题，都在 settings.py 文件中设置，具体可以参考小编的项目去看，这里不再赘述。
1、点击运行，结果显示在控制台，如下图所示。
2、中间会一直向队列中堆很多帖子的爬取任务，然后多线程处理，我设置的是 16 线程，速度还是很可观的。
content_info 中存放着每个帖子的全部留言以及相关用户的公开信息。
1、这篇文章主要给大家介绍了食品网站的数据采集和存储过程，详解了如何分析网页结构、爬虫策略、网站类型、层级关系、爬虫方法和数据存储过程，最终实现将帖子的每条评论爬取到数据库中，并且做到可以更新数据，防止重复爬取，反爬等，干货满满。
2、本次项目总的来说，不是特别难搞，只要思路对了，找到了数据规则，爬起来可以说易如反掌，觉得难只是之前没有完整走过流程，有了这次比较水的介绍，希望能对你有所帮助，那将是我最大的荣幸。
3、遇到问题首先想的不是问同事，朋友，老师，而是去谷歌，百度，看有没有相似的情况，看别人的经历，一定要学会自己发现问题，思考问题，解决问题，这对于之后工作有非常大的帮助 (我之前就被说过还没有脱离学生时代，就是我喜欢问同事)，等网上查询了一定资料了，还是没有头绪，再去问别人，别人也会比较愿意帮助你的~
