基础爬虫实战案例之获取游戏商品数据

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前言

在想获取网站的一些数据时，能过人工手动复制和粘贴，这样的效是不非常低的，数量少的时候可能觉得什么事，当数量多起来的时候就会显得很无力，因此爬虫就被按排上场了，本文就介绍了爬虫学习的基础内容。

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一、爬虫是什么？

网络爬虫，又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，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。

二、爬虫实战案例

1.引入库

先入引一些接下来要用的库
代码如下（示例）：

# requests 用来爬取页面
import requests
# logging 用来输出信息
import logging
# re 用来实现正则表达式解析
import re
# pymongo 用来链接mongodb数据库的
import pymongo
# 随机
import random
from lxml import etree
# urljoin 用来做 URL 的拼接
from urllib.parse import urljoin
# 多线程的引入
import multiprocessing
# pymongo有自带的连接池和自动重连机制，但是仍需要捕捉AutoReconnect异常并重新发起请求。
from pymongo.errors import AutoReconnect
from retry import retry
# 随机获取 UserAgent
from fake_useragent import UserAgent
import time

2.请求网页处理

scrape_page 方法是模仿浏览器发送请求用判断请求网页是否成功，以及出现异常的处理
代码如下（示例）：

# 开始时间
start = time.time()

'''
如果没有为根日志程序定义处理程序，debug()、info()、warning()、error()和 critical() 函数将自动调用 basicConfig()。

level	将根记录器级别设置为指定的级别。默认生成的 root logger 的 level 是 logging.WARNING，低于该级别的就不输出了。级别排序：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG。（如果需要显示所有级别的内容，可将 level=logging.NOTSET）

format	为处理程序使用指定的格式字符串。
指定输出格式
'''
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')

# 写入请求头
headers = {
    'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
    'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
    'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    'cache-control': 'max-age=0',
    'sec-ch-ua': '" Not A;Brand";v="99", "Chromium";v="99", "Google Chrome";v="99"',
    'sec-ch-ua-mobile': '?0',
    'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
    'sec-fetch-dest': 'document',
    'sec-fetch-mode': 'navigate',
    'sec-fetch-user': '?1',
    'upgrade-insecure-requests': '1',
    'User-Agent': UserAgent().chrome
}

# 代理IP列表
Proxies = [
    {"http": "http://3.221.105.1:80"},
    {"http": "http://3.221.105.1:80"},
    {"http": "http://3.221.105.1:80"},
]

def scrape_page(url):

    logging.info('scraping %s (···)', url)
    try:
        # 向url对应的服务器发送相应的get请求，获得对应的相应 。
        response = requests.get(
            url, proxies=random.choice(Proxies), headers=headers)
        # 如果响应码为200则返回网页源码
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        # 如果不是200就在日志里打印出响应码和链接
        logging.error('get invalid status code %s while scraping %s',
                      response.status_code, url)
        # requests 的异常处理
    except requests.RequestException:
        # exc_info为布尔值，如果该参数的值为True时，则会将异常信息添加到日志消息中；如果没有则会将None添加到日志信息中。
        logging.error('error occurred while scraping %s', url, exc_info=True)

3.生成访问链接

scrape_index 方法是将生成的 url 全写入生成器中便于下次二次使用
代码如下（示例）：

# 要爬取的网站链接
TSY_URL = 'https://www.taoshouyou.com/game/zhaohuanyingxiong-24798-0-3'

GAME_NAME = '召唤英雄'
# 初始化需要爬取的总页码数量
TOTAL_PAGE = 1

def scrape_index(url):
    html = scrape_page(url)
    # 获取页码数
    pattern = r'
(.*?)
'
    TOTAL_PAGE = re.findall(pattern, html, re.S)[0]
    TOTAL_PAGE = TOTAL_PAGE.split('/')[1]

    # 生成链接列表
    for page in range(1, int(TOTAL_PAGE) + 1):
        # 拼接url
        game_url = url + '/0-0-0-0-0-1-0-0-0-' + str(page) + '?quotaid=0'
        yield game_url

4.读入数据到mongodb

将爬取到的数据写入到mongodb数据库中
代码如下（示例）：

# 指定 mongodb 的连接IP，库名，集合
MONGO_CONNECTION_STRING = 'mongodb://192.168.27.101:27017'
MONGO_DB_NAME = 'tsy'
MONGO_COLLECTION_NAME = 'tsy'

client = pymongo.MongoClient(MONGO_CONNECTION_STRING)
db = client['tsy']
collection = db['tsy']

'''
AutoReconnect:捕捉到该错误时进行重试，这个参数可以是一个元组，里面放上多个需要重试的条件
tries:重试次数
delay:两次重试的间隔时间
'''
@retry(AutoReconnect, tries=4, delay=1)
def save_data(data):
    """
    将数据保存到 mongodb
    使用 update_one() 方法修改文档中的记录。该方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。
    upsert：
    是一种特殊的更新，如果没有找到符合条件的更新条件的文档，就会以这个条件和更新文档为基础创建一个新的文档；如果找到了匹配的文档，就正常更新，upsert非常方便，不必预置集合，同一套代码既能用于创建文档又可以更新文档
    """
    # 存在则更新，不存在则新建，
    collection.update_one({
        # 保证 标题链接数据 是唯一的
        '标题链接': data.get('标题链接')
    }, {
        '$set': data
    }, upsert=True)

5.获得数据

获取数据并且对数据进行简单的处理
代码如下（示例）：

def parse_detail(url):
    html = scrape_page(url)
    # 格式化html
    selector = etree.HTML(html)
    house_list = selector.xpath(
        '//*[@id="js-b-trade-list-conlist-trade-list"]/div[@class="row b-trade-list-conlist-box"]')
    # 历遍每一条数据
    for house in house_list:
        biaoti = house.xpath("h1/a/span/text()")
        if len(biaoti) >= 1:
            biaoti = biaoti[0]
            zhekou = house.xpath("h1/a/span[2]/text()")
            jiage = re.findall(r'(\d+\.\d{2})', biaoti.strip())
            dianpu = house.xpath('div[1]/dl/dd[1]/span[2]/a/text()')
            shangpinleixing = house.xpath('div[1]/dl/dd[2]/text()')
            kehuduan = house.xpath('div[1]/dl/dd[3]/text()')
            youxiqufu = house.xpath('div[1]/dl/dd[4]/span/text()')
            html_1 = house.xpath('h1/a/@href')
            if zhekou == [] or dianpu == [] or shangpinleixing == [] or kehuduan == [0] or youxiqufu == [0]:
                print("这不是我需要的")
            else:

                zhekou = re.findall(r'\d+\.?\d*', zhekou[0])
                game_date = {
                    '标题': biaoti.strip(),
                    '折扣': zhekou[0],
                    '价格': jiage[0][:-3],
                    '店铺': dianpu[0],
                    '商品类型': shangpinleixing[0].split('：')[1],
                    '客户端类型': kehuduan[0].split('：')[1],
                    '游戏区服': youxiqufu[0],
                    # 拼接url
                    '标题链接': urljoin('https://www.taoshouyou.com', html_1[0]),
                    '游戏名': GAME_NAME
                }
                logging.info('get detail data %s', game_date)
                logging.info('saving data to mongodb')
                save_data(game_date)
                logging.info('data saved successfully')

6.加入多线程

代码如下（示例）：

if __name__ == '__main__':
    # 引入多线程
    pool = multiprocessing.Pool()
    detail_urls = scrape_index(TSY_URL)
    # map()函数。需要传递两个参数，第一个参数就是需要引用的函数，第二个参数是一个可迭代对象，它会把需要迭代的元素一个个的传入第一个参数我们的函数中。因为我们的map会自动将数据作为参数传进去

    # 传入一个url列表，parse_detail方法每次只能获取一条url
    pool.map(parse_detail, detail_urls)
    # 关闭mongodb连接
    client.close()

    # 关闭进程池，不再接受新的进程
    pool.close()
    # 主进程阻塞等待子进程的退出
    pool.join()

    # 结束时间
    end = time.time()
    print('Cost time: ', end - start)

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总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了针对网页源码中有数据可获取的爬虫使用。