1. 需要环境

python 3.5.2
scrapy 1.5.2
conda 4.6.11 或者 pip3
pycryptodome
pymysql

如果碰到兼容性问题
最好的方式，是通过 conda 安装所需要的环境变量，记得安装之后重启下系统

conda install -c conda-forge scrapy

当然也可以通过 pip3 来安装

pip3 --default-timeout=100 install scrapy 
pip3 install pycryptodome
pip3 install pymysql

2. 运行

scrapy crawl spiderNews

3. 文件目录说明

通过 tree 命令查看目录结构

.
── README.md
├── scrapy.cfg
└── vaccine
    ├── README.md
    ├── __init__.py
    ├── __pycache__
    │   ├── __init__.cpython-37.pyc
    │   ├── items.cpython-37.pyc
    │   ├── pipelines.cpython-37.pyc
    │   └── settings.cpython-37.pyc
    ├── dbsql.sql
    ├── items.py
    ├── middlewares.py
    ├── pipelines.py
    ├── settings.py
    ├── spiders
    │   ├── VaccineNewsSpider.py
    │   ├── __init__.py
    │   └── __pycache__
    │       ├── VaccineNewsSpider.cpython-37.pyc
    │       └── __init__.cpython-37.pyc
    └── vaccine_name.txt

dbsql.sql ---数据表结构脚本
vaccine_name.txt ---需要查询的关键字配置文件
VaccineNewsSpider.py --- 爬虫执行文件

pipelines.py --- 配置通道的位置，根据自己情况调整

 # 链接数据的配置
 self.connect = pymysql.connect(
      # 数据库地址
      host="127.0.0.1",
      port=3306,
      db="dbcontent",
      user='yusuzi',
      passwd='yusuzi',
      charset='utf8',
      use_unicode=True
  )

4. 执行效果截图

image

5. 核心逻辑

在 VaccineNewsSpider.py 文件中，主要逻辑流程如下

构造 url请求地址，
填充关键字
请求 url
解析返回数据
根据请求url 生成 md5 去重。
写入数据哭。

5.1 构造请求并解析返回数据

class VaccineNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = "spiderNews"
    url_format = "http://so.news.cn/getNews?keyword=%s&curPage=%s&sortField=0&searchFields=1&lang=cn"

    def start_requests(self):
        keywords = set()
        try:
            f = open('vaccine/vaccine_name.txt', 'r')
            for line in f.readlines():
                line = line.strip('\n')  # 去除换行符号
                keywords.add(line)
        finally:
            if f:
                f.close()

url_format: 根据自己不同的目标网址，进行构造请求url


 def parse_json(self, response):
        print("aa")
        print(response.body)
        newJson = json.loads(response.body) 
        print(newJson['code'])
        newContent = newJson['content']
        results = newContent['results']
        pageSize = newContent['pageCount']
        curPage = newContent['curPage']
        keyWord = newContent['keyword']
        newSets = set()
        for result in results:
            url = result['url']
            if 'm.xinhuanet.com' in url and result['des']:
                html_remove = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)  # 构建匹配模式
                # dd = dr.sub('', string) # 去除html标签
                title = html_remove.sub('', result['title'])
                print("title"+title)
                vaccineNewsItem = VaccineNewsItem()
                vaccineNewsItem['title'] = title.lstrip()
                vaccineNewsItem['from_url'] = url
                # result['sitename']
                vaccineNewsItem['from_source'] = '新华网'
                vaccineNewsItem['summary'] = result['des'].lstrip()
                vaccineNewsItem['create_date'] = result['pubtime']
                vaccineNewsItem['md5'] = self.md5_str(str=title)
                vaccineNewsItem['keyword'] = keyWord
                newSets.add(vaccineNewsItem)
                yield vaccineNewsItem
        if curPage < pageSize:
            curPage = curPage+1
            url = self.url_format % (keyWord, curPage)
            print(url)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_json)
    
    def md5_str(self, str):
        m = MD5.new()
        m.update(str.encode("utf-8"))
        return m.hexdigest()

以上代码为请求 url 并解析请求数据。

5.2 写入数据库

首先：VaccinePipeline.py 中配置通道相关信息，比如数据库链接配置，数据实体映射配置，插入数据执行sql配置等。

其次：setting.py 中激活通道，并配置优先级

ITEM_PIPELINES = {
    'vaccine.pipelines.MySQLPipeLine': 300,
 }

通过以上基本就可以跑起来了。运行中有什么问题，欢迎反馈

最后编辑于：2020.08.12 16:15:36