网络爬虫—用scrapy框架爬取腾讯新闻实战

用scrapy框架爬取腾讯新闻实战

文章目录

- 用scrapy框架爬取腾讯新闻实战

一、知识要求

二、爬取腾讯新闻实战

1.通过分析获取存放每个新闻链接的网址

（1）分析网页源代码中是否有新闻的链接：

通过分析，我们发现网页源代码中不含有新闻链接，但是，有很多js包，由此，我们自然的想到抓包分析。

（2）抓包分析：
①打开安装过代理的浏览器，我这里是火狐浏览器，然后进入到腾讯新闻首页
②打开抓包分析的工具Fiddler，然后用clear命令清空列表。如下：

③在火狐浏览器中刷新腾讯首页，Fiddler中会出现抓取一些数据包：

④通过看包分析，发现带有/irs/rcd?cid的js包含有新闻的链接和标题，所以我们的任务是要找到所有的这样的js包的网址:

④找出所有的这样的js包，复制其网址，找出规律：发现第一个js包和第二个js包的网址没有规律，从第三个js包开始就有规律了，有这样的规律：https://pacaio.match.qq.com/irs/rcd?cid=108&ext=&token=349ee24cdf9327a050ddad8c166bd3e3&page=6&callback=__jp9其中page=6是第4个js包，jp9总是比前面的page=的值大3，所以，我们通过构造page的值和jp的值，就可以构造出js包的网址。

2.创建数据库来存放爬取的新闻标题和链接

这里，我创建了一个名为tengxun的数据库，并在该数据库中建立了一张名为news的表：

3.创建并编写一个爬取爬取腾讯新闻的scrapy项目

（1）创建该爬虫项目和爬虫文件我就不多做说明了，如果不会可以点我，我创建的项目如下：

（2）编写爬虫项目：
①item.py文件：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class TengxunnewsItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()  # 设置标题容器
    link = scrapy.Field()   # 设置链接容器

②tx.py文件：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from tengxunnews.items import *
from scrapy.http import Request
import re


class TxSpider(scrapy.Spider):
    name = 'tx'
    allowed_domains = ['qq.com']    # 允许爬取的网址的域名
    # 第一次爬取的网址，虽然写出是两行，实际是一行，只是很长换成两行了
    start_urls = ['https://pacaio.match.qq.com/irs/rcd?cid=108&'
                  'ext=&token=349ee24cdf9327a050ddad8c166bd3e3&page=0&expIds=&callback=__jp1']
    # 来存放所有的js包地址
    allLink = ['https://pacaio.match.qq.com/irs/rcd?cid=108&ext=&token=349ee24cdf9327a050ddad8c166bd3e3&page=0&expIds=&callback=__jp1', 
               'https://pacaio.match.qq.com/irs/rcd?cid=4&token=9513f1a78a663e1d25b46a826f248c3c&ext=&page=0&expIds=&callback=__jp2']
    # 后面再爬取7个js文件，总共爬取9个js文件
    for i in range(0, 7):
        # 构造每个js文件的地址
        url = 'https://pacaio.match.qq.com/irs/rcd?cid=108&ext=&token=349ee24cdf9327a050ddad8c166bd3e3&page='+str(i+1)+'&callback=__jp'+str(i+4)
        allLink.append(url) # j将构造的js包网址追加到allLink列表中

    def parse(self, response):
        # 爬取每个js包的数据
        for link in self.allLink:
            yield Request(link, callback=self.next)

    def next(self, response):
        # 获取每个js包内存放的新闻标题和新闻链接
        item = TengxunnewsItem()
        data = response.body.decode("utf-8", "ignore")
        pat1 = '"title":"(.*?)"'
        pat2 = '"surl":"(.*?)"'
        item["title"] = re.compile(pat1).findall(data)
        item["link"] = re.compile(pat2).findall(data)
        yield item

③pipelines.py文件：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import pymysql

class TengxunnewsPipeline(object):
    def __init__(self):
        # 链接数据库
        self.conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", passwd="wanghao211", db="tengxun")
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def process_item(self, item, spider):
        for i in range(0, len(item["title"])):
            sql = "insert into news(title, link) values('{}', '{}')".format(item["title"][i], item["link"][i])
            # print(sql)
            # 将sql语句写入数据库
            try:
                self.cursor.execute(sql)
                self.conn.commit()
            except Exception as err:
                # 如果发生错误，立即回滚
                self.conn.rollback()
                # 并打印出错误
                print(err)
        print("信息写入数据库成功！")
        return item

    def close_spider(self, spider):
        # 关闭数据库
        self.cursor.close()
        self.conn.close()