Python爬虫获取tieba公开数据丨Python基础实战系列(3)

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前言

本节继续讲解 Python 爬虫实战案例

本节我们将使用面向对象的编程方法来编写程序。

话不多说，开练！

Python爬虫获取tieba公开数据

判断页面类型

通过简单的分析可以得知，待获取的tieba页面属于静态网页，分析方法非常简单：

打开tieba，搜索“Python爬虫”，在出现的页面中复制任意一段信息，比如“爬虫需要 http 代理的原因”，然后点击右键选择查看源码，并使用 Ctrl+F 快捷键在源码页面搜索刚刚复制的数据，如下所示：

图1：静态网页分析判断

由上图可知，页面内的所有信息都包含在源码页中，数据并不需要从数据库另行加载，因此该页面属于静态页面。

寻找URL变化规律

接下来寻找要爬取页面的 URL 规律，搜索“Python爬虫”后，此时tieba第一页的的 url 如下所示：

点击第二页，其 url 信息如下：

点击第三页，url 信息如下：

重新点击第一页，url 信息如下：

如果还不确定，您可以继续多浏览几页。最后您发现 url 具有两个查询参数，分别是 kw 和 pn，并且 pn 参数具有规律性，如下所示：

第n页：pn=(n-1)*50

#参数params
pn=(page-1)*50
params={
         'kw':name,
         'pn':str(pn)
        }

url 地址可以简写为：

编写爬虫程序

下面以类的形式编写爬虫程序，并在类下编写不同的功能函数，代码如下所示：

from urllib import request,parse
import time
import random
from ua_info import ua_list #使用自定义的ua池

#定义一个爬虫类
class TiebaSpider(object):
    #初始化url属性
    def __init__(self):
        self.url='http://tieba网址/f?{}'

    # 1.请求函数，得到页面，传统三步
    def get_html(self,url):
        req=request.Request(url=url,headers={'User-Agent':random.choice(ua_list)})
        res=request.urlopen(req)
        #windows会存在乱码问题，需要使用 gbk解码，并使用ignore忽略不能处理的字节
        #linux不会存在上述问题，可以直接使用decode('utf-8')解码
        html=res.read().decode("gbk","ignore")
        return html
    # 2.解析函数，此处代码暂时省略，还没介绍解析模块
    def parse_html(self):
        pass
    # 3.保存文件函数
    def save_html(self,filename,html):
        with open(filename,'w') as f:
            f.write(html)
    # 4.入口函数
    def run(self):
        name=input('输入tieba名：')
        begin=int(input('输入起始页：'))
        stop=int(input('输入终止页：'))
        # +1 操作保证能够取到整数
        for page in range(begin,stop+1):
            pn=(page-1)*50
            params={
                'kw':name,
                'pn':str(pn)
            }
            #拼接URL地址   
            params=parse.urlencode(params)
            url=self.url.format(params)
            #发请求
            html=self.get_html(url)
            #定义路径
            filename='{}-{}页.html'.format(name,page)
            self.save_html(filename,html)
            #提示
            print('第%d页获取成功'%page)
            #每获取一个页面随机休眠1-2秒钟的时间
            time.sleep(random.randint(1,2))
#以脚本的形式启动爬虫
if __name__=='__main__': 
    start=time.time()
    spider=TiebaSpider() #实例化一个对象spider
    spider.run() #调用入口函数
    end=time.time()
    #查看程序执行时间
    print('执行时间:%.2f'%(end-start))  #爬虫执行时间

程序执行后，爬取的文件将会保存至 Pycharm 当前工作目录，输出结果：

输入tieba名：python爬虫
输入起始页：1
输入终止页：2
第1页抓取成功
第2页抓取成功
执行时间:12.25

以面向对象方法编写爬虫程序时，思路简单、逻辑清楚，非常容易理解，上述代码主要包含了四个功能函数，它们分别负责了不同的功能，总结如下：

1) 请求函数

请求函数最终的结果是返回一个 HTML 对象，以方便后续的函数调用它。

2) 解析函数

解析函数用来解析 HTML 页面，常用的解析模块有正则解析模块、bs4 解析模块。通过分析页面，提取出所需的数据，在后续内容会做详细介绍。

3) 保存数据函数

该函数负责将抓取下来的数据保至数据库中，比如 MySQL、MongoDB 等，或者将其保存为文件格式，比如 csv、txt、excel 等。

4) 入口函数

入口函数充当整个爬虫程序的桥梁，通过调用不同的功能函数，实现数据的最终抓取。入口函数的主要任务是组织数据，比如要搜索的tieba名、编码 url 参数、拼接 url 地址、定义文件保存路径。

爬虫程序结构

用面向对象的方法编写爬虫程序时，逻辑结构较为固定，总结如下：

# 程序结构
class xxxSpider(object):
    def __init__(self):
        # 定义常用变量,比如url或计数变量等
       
    def get_html(self):
        # 获取响应内容函数,使用随机User-Agent
   
    def parse_html(self):
        # 使用正则表达式来解析页面，提取数据
   
    def write_html(self):
        # 将提取的数据按要求保存，csv、MySQL数据库等
       
    def run(self):
        # 主函数，用来控制整体逻辑
       
if __name__ == '__main__':
    # 程序开始运行时间
    spider = xxxSpider()
    spider.run()

注意：掌握以上编程逻辑有助于你后续的学习。

爬虫程序随机休眠

在入口函数代码中，包含了以下代码：

#每爬取一个页面随机休眠1-2秒钟的时间
time.sleep(random.randint(1,2))

爬虫程序访问网站会非常快，这与正常人类的点击行为非常不符。因此，通过随机休眠可以使爬虫程序模仿成人类的样子点击网站，从而让网站不易察觉是爬虫访问网站，但这样做的代价就是影响程序的执行效率。

聚焦爬虫是一种执行效率较低的程序，提升其性能，是业界一直关注的问题，由此也诞生了效率较高的 Python 爬虫框架 Scrapy。

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小结

Python爬虫抓取贴吧数据丨Python基础实战系列(3) 就到这啦，在学爬虫的老铁记得持续关注！阿星祝你早日修炼成为爬虫大佬！可点我文末的二维码名片【领取阿星精心准备的Python爬虫学习籽料~】

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