python爬虫——爬取盗墓笔记，吴邪跟小哥在等着你

咱们今天的主题是关于爬取盗墓笔记，主要技术要点是scrapy的使用，scrapy框架中使用mongodb数据库，文件的保存。

 

　这次爬取的网址是 http://seputu.com/。之前也经常在上面在线看盗墓笔记。

 

使用firebug审查元素，查看如何解析html。

这次咱们要把书的名称，章节，章节名称，章节链接抽取出来，存储到数据库中，同时将文章的内容提取出来存成txt文件。

 

看一下html结构就会发现这个页面结构非常分明，标题的html节点是 div class = ''mulu-title"，章节的节点是 div class= "box" ，每一章的节点是 div class= "box"中的

标签。

然后咱们将第一章的链接
http://seputu.com/biji1/1.html打开，上面就是文章的内容。

 

可以看到文章的内容是使用 div class ="content-body"中的

标签包裹起来的，总体来说提取难度挺小。

打开cmd，输入scrapy startproject daomubiji,这时候会生成一个工程，然后我把整个工程复制到pycharm中

工程结构

• DaomubijiSpider.py ------Spider 蜘蛛
• items.py -----------------对要爬取数据的模型定义
• pipelines.py-------------处理要存储的数据(存到数据库和写到文件)
• settings.py----------------对Scrapy的配置
• main.py -------------------启动爬虫
• test.py -------------------- 测试程序(不参与整体运行)

下面将解析和存储的代码贴一下

DaomubijiSpider.py (解析html)
#coding:utf-8
import scrapy
from scrapy.selector import Selector
from daomubiji.items import DaomubijiItem
 
 
class daomuSpider(scrapy.Spider):
    name = "daomu"
    allowed_domains = ["seputu.com"]
    start_urls = ["http://seputu.com/"]
    ''.split()
 
    def parse(self, response):
        selector = Selector(response)
        mulus= selector.xpath("//div[@class='mulu']/div[@class='mulu-title']/center/h2/text()").extract()#将目录提取出来
        boxs = selector.xpath("//div[@class='mulu']/div[@class='box']")#.extract()
        for i in range(len(mulus)):
            mulu = mulus[i]#提取出来一个目录
            box = boxs[i]#提取出来一个box
            texts = box.xpath(".//ul/li/a/text()").extract()#将文本提取出来
            urls  = box.xpath(".//ul/li/a/@href").extract()#将链接提取出来
            for j in range(len(urls)):
                item = DaomubijiItem()
                item['bookName'] = mulu
                try:
                    item['bookTitle'] = texts[j].split(' ')[0]
                    item['chapterNum'] = texts[j].split(' ')[1]
                    item['chapterName'] = texts[j].split(' ')[2]
                    item['chapterUrl'] = urls[j]
                    request = scrapy.Request(urls[j],callback=self.parseBody)
                    request.meta['item'] = item
                    yield request
 
 
                except Exception,e:
                    print 'excepiton',e
                    continue
 
 
 
    def parseBody(self,response):
        '''
        解析小说章节中的内容
        :param response:
        :return:
        '''
        item = response.meta['item']
        selector = Selector(response)
 
        item['chapterContent'] ='\r\n'.join(selector.xpath("//div[@class='content-body']/p/text()").extract())
        yield ite

  pipelines.py:（处理要存储的数据）
 
# -*- coding: utf-8 -*-
 
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import os
from scrapy.pipelines.files import FilesPipeline
from daomubiji import settings
from pymongo import MongoClient
 
class DaomubijiPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):#将小说进行存储
        dir_path = '%s/%s/%s'%(settings.FILE_STORE,spider.name,item['bookName']+'_'+item['bookTitle'])#存储路径
        print 'dir_path',dir_path
        if not os.path.exists(dir_path):
            os.makedirs(dir_path)
        file_path = '%s/%s'%(dir_path,item['chapterNum']+'_'+item['chapterName']+'.txt')
        with open(file_path,'w') as file_writer:
            file_writer.write(item['chapterContent'].encode('utf-8'))
            file_writer.write('\r\n'.encode('utf-8'))
 
        file_writer.close()
        return item
 
class DaomuSqlPipeline(object):
 
    def __init__(self):
    #连接mongo数据库,并把数据存储
        client = MongoClient()#'mongodb://localhost:27017/'///'localhost', 27017///'mongodb://tanteng:123456@localhost:27017/'
        db = client.daomu
        self.books = db.books
 
    def process_item(self, item, spider):
        print 'spider_name',spider.name
        temp ={'bookName':item['bookName'],
               'bookTitle':item['bookTitle'],
               'chapterNum':item['chapterNum'],
               'chapterName':item['chapterName'],
               'chapterUrl':item['chapterUrl']
               }
        self.books.insert(temp)
 
        return item

 

接下来切换到main.py所在目录，运行python main.py启动爬虫。

 

没过几分钟，爬虫就结束了，咱们看一下爬取的数据和文件。

 

数据库数据: