Comment récupérer les dernières émoticônes de DouTu.com ?

1 : Objectif

J'ai rencontré beaucoup de pièges lors de l'utilisation du framework Scrapy pour la première fois. modifiez le code pour résoudre la question. Cette fois, nous avons exploré les dernières images d'émoticônes www.doutula.com/photo/list d'un site Web DouTu. Nous nous sommes entraînés à utiliser le framework Scrapy et avons utilisé un agent utilisateur aléatoire pour éviter d'être banni. Le package d'émoticônes DouTu est mis à jour quotidiennement et peut être. analysées au total, environ 50 000 expressions sont stockées sur le disque dur. Pour gagner du temps, j'ai pris plus de 10 000 photos.

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2 : Introduction à Scrapy

Scrapy est un framework d'application écrit pour explorer les données de sites Web et extraire des données structurelles. Il peut être utilisé dans une série de programmes, notamment l’exploration de données, le traitement de l’information ou le stockage de données historiques.

Créer un projet Scrapy en utilisant le processus

• Définir l'élément extrait

• Écrivez une araignée pour explorer le site Web et extraire l'article

• Écrivez un pipeline d'articles pour stocker l'article extrait (c'est-à-dire les données)

Le diagramme suivant montre l'architecture de Scrapy, y compris un aperçu des composants et des flux de données qui se produisent dans le système (indiqués par la flèche verte). Vous trouverez ci-dessous une brève introduction à chaque composant, avec des liens vers du contenu détaillé. Le flux de données est décrit ci-dessous

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Composants

• Scrapy Moteur
  Le moteur est chargé de contrôler le flux de données à travers tous les composants du système et de déclencher des événements lorsque les actions correspondantes se produisent. Voir la section Flux de données ci-dessous pour plus de détails.

• Planificateur
  Le planificateur accepte les demandes du moteur et les met en file d'attente afin qu'elles puissent être fournies au moteur lorsque le moteur les demande plus tard.

• Téléchargeur
  Le téléchargeur est chargé d'obtenir les données de la page et de les fournir au moteur, puis au spider.

• Spiders
  Spider est une classe écrite par les utilisateurs de Scrapy pour analyser la réponse et extraire l'élément (c'est-à-dire l'élément obtenu) ou l'URL de suivi supplémentaire. Chaque araignée est responsable du traitement d'un (ou plusieurs) sites Web spécifiques. Voir Araignées pour en savoir plus.

• Item Pipeline
  Item Pipeline est responsable du traitement des éléments extraits par l'araignée. Les processus typiques incluent le nettoyage, la validation et la persistance (comme l'accès à une base de données). Voir Pipeline d'articles pour plus d'informations.

• Middleware de téléchargement
  Le middleware de téléchargement est un hook spécifique entre le moteur et le téléchargeur, qui gère la réponse transmise par le téléchargeur au moteur. Il fournit un mécanisme simple pour étendre les fonctionnalités de Scrapy en insérant du code personnalisé. Pour plus d’informations, veuillez consulter Middleware de téléchargement.

• Middlewares Spider
  Le middleware Spider est un hook spécifique entre le moteur et le Spider, traitant l'entrée (réponse) et la sortie (éléments et requêtes). Il fournit un mécanisme simple pour étendre les fonctionnalités de Scrapy en insérant du code personnalisé. Pour plus d'informations, veuillez consulter Middleware Spider (Middleware).

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Trois : exemple d'analyse

1 Après avoir entré la dernière émoticône Dou Tu depuis la page d'accueil du site Web, l'URL est . page, vous verrez que l'URL devient , alors nous connaissons la composition de l'URL. La dernière page est le nombre de pages différentes. Ensuite, l'entrée de départ start_urls dans spider est définie comme suit, en explorant 1 à 20 pages d'expressions d'image. Si vous souhaitez télécharger plus de pages d'émoticônes, vous pouvez en ajouter d'autres.

start_urls = ['https://www.doutula.com/photo/list/?page={}'.format(i) for i in range(1, 20)]

2. Entrez en mode développeur pour analyser la structure de la page Web. Vous pouvez voir la structure suivante. Cliquez avec le bouton droit et copiez l'adresse XPath pour obtenir le contenu de la balise a où se trouvent toutes les expressions. a[1] représente le premier a, et supprimer [1] est tout a.

//*[@id="pic-detail"]/div/div[1]/div[2]/a

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Il est à noter qu'il existe ici deux types d'expressions : une jpg et une image gif. Si vous récupérez uniquement le src de la première image sous la balise a lors de l'obtention de l'adresse de l'image, une erreur se produira, nous devons donc récupérer la valeur d'origine des données dans l'img. Ici, il y a une balise p sous la balise a, qui est l'introduction de l'image, et nous la récupérons également comme nom du fichier image.

图片的连接是 'http:' + content.xpath('//img/@data-original')
图片的名称是 content.xpath('//p/text()')

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四：实战代码

完整代码地址 github.com/rieuse/learnPython
1.首先使用命令行工具输入代码创建一个新的Scrapy项目，之后创建一个爬虫。

scrapy startproject ScrapyDoutu
cd ScrapyDoutu\ScrapyDoutu\spidersscrapy genspider doutula doutula.com

2.打开Doutu文件夹中的items.py，改为以下代码，定义我们爬取的项目。

import scrapyclass DoutuItem(scrapy.Item):
    img_url = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()

3.打开spiders文件夹中的doutula.py，改为以下代码，这个是爬虫主程序。

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import scrapy
import requestsfrom ScrapyDoutu.items import DoutuItems


class Doutu(scrapy.Spider):
    name = "doutu"
    allowed_domains = ["doutula.com", "sinaimg.cn"]
    start_urls = ['https://www.doutula.com/photo/list/?page={}'.format(i) for i in range(1, 40)] # 我们暂且爬取40页图片

    def parse(self, response):
        i = 0for content in response.xpath('//*[@id="pic-detail"]/div/div[1]/div[2]/a'):
            i += 1item = DoutuItems()item['img_url'] = 'http:' + content.xpath('//img/@data-original').extract()[i]item['name'] = content.xpath('//p/text()').extract()[i]try:if not os.path.exists('doutu'):
                    os.makedirs('doutu')
                r = requests.get(item['img_url'])
                filename = 'doutu\\{}'.format(item['name']) + item['img_url'][-4:]with open(filename, 'wb') as fo:
                    fo.write(r.content)
            except:
                print('Error')
            yield item

3.这里面有很多值得注意的部分：

• 因为图片的地址是放在sinaimg.cn中，所以要加入allowed_domains的列表中

• content.xpath('//img/@data-original').extract()[i]中extract()用来返回一个list(就是系统自带的那个) 里面是一些你提取的内容，[i]是结合前面的i的循环每次获取下一个标签内容，如果不这样设置，就会把全部的标签内容放入一个字典的值中。

• filename = 'doutu\{}'.format(item['name']) + item['img_url'][-4:] 是用来获取图片的名称，最后item['img_url'][-4:]是获取图片地址的最后四位这样就可以保证不同的文件格式使用各自的后缀。

• 最后一点就是如果xpath没有正确匹配，则会出现64d8292994d119f5f1f87748047c90da (referer: None)

4.配置settings.py，如果想抓取快一点CONCURRENT_REQUESTS设置大一些，DOWNLOAD_DELAY设置小一些，或者为0.

# -*- coding: utf-8 -*-BOT_NAME = 'ScrapyDoutu'SPIDER_MODULES = ['ScrapyDoutu.spiders']NEWSPIDER_MODULE = 'ScrapyDoutu.spiders'DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
    'ScrapyDoutu.middlewares.RotateUserAgentMiddleware': 400,
}ROBOTSTXT_OBEY = False # 不遵循网站的robots.txt策略CONCURRENT_REQUESTS = 16 #Scrapy downloader 并发请求(concurrent requests)的最大值DOWNLOAD_DELAY = 0.2 # 下载同一个网站页面前等待的时间，可以用来限制爬取速度减轻服务器压力。COOKIES_ENABLED = False # 关闭cookies

5.配置middleware.py配合settings中的UA设置可以在下载中随机选择UA有一定的反ban效果，在原有代码基础上加入下面代码。这里的user_agent_list可以加入更多。

import randomfrom scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddlewareclass RotateUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware):
    def __init__(self, user_agent=''):
        self.user_agent = user_agent

    def process_request(self, request, spider):
        ua = random.choice(self.user_agent_list)
        if ua:
            print(ua)
            request.headers.setdefault('User-Agent', ua)

    user_agent_list = [
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1"
        "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
    ]

6.到现在为止，代码都已经完成了。那么开始执行吧！
scrapy crawl doutu
之后可以看到一边下载，一边修改User Agent。

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五：总结

学习使用Scrapy遇到很多坑，但是强大的搜索系统不会让我感觉孤单。所以感觉Scrapy还是很强大的也很意思，后面继续学习Scrapy的其他方面内容。

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!