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Python排虫之使用 Scrapy 框架实现获取腾讯视频信息并上传到 Mysql数据库_爬腾讯视频代码如何入数据库

作者：weixin_40725706 | 2024-02-27 23:07:38

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爬腾讯视频代码如何入数据库

摘要：

如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点；而爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；从技术层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频）爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用；

友情提示：

　本文所有关于 python 的基本代码都是基于 python3.7 的，不同 python 版本之间会有些许差异，但不影响我们对整体的把握和了解。

由于本文的源代码实现依赖于python源代码，所以阅读本文需要读者了解关python的基本语法，关于python基本语法请移步菜鸟教程 http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html，以及还有mysql的基本操作，需要读者有基本的了解

一. Scrapy概述

Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，用途非常广泛。
框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。

我们在项目中主要用到了如下加黑的部分

Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。
Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，
Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)
Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.
Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

引用链接：https://www.jianshu.com/p/306e03c618cf

二. 安装python

下载地址：https://www.python.org/downloads/windows/

本文项目环境：window10

python版本： Windows x86-64 executable installer

三、安装pycharm

下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows，并选择window版本安装

四、安装 scrapy 框架

有一点不要在pycharm上直接安装 scrapy 不知道因为什么一直失败，莫名的尴尬

我们直接在 C:\Users\jie\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Scripts 这个scripts目录下打开cmd安装

首先看这个方法能不能成功：pip install scrapy
如果使用上面的命令太慢。国内可以使用豆瓣源进行加速：pip install -i https://pypi.douban.com/simple scrapy

1、如果失败考虑安装whl格式的包：

如果安装whl格式包则需要安装wheel库，安装方法：pip install wheel

2、由于scrapy依赖twiste，先要安装twiste：

下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

在网页中搜索twisted找到对应的whl包并下载：Twisted‑18.4.0‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl

根据Python版本选择合适的包，名称中间的cp37是python3.7的意思，amd64是python的位数）

下载完成后使用cmd命令打开windows的命令行窗口，进入whl包所在的文件夹执行如下命令：pip install [whl]

[whl]是whl包的名字，即：pip install Twisted‑18.4.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

3、scrapy依赖lxml包，安装lxml： pip install lxml

4、下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 在网页中搜索scrapy下载scrapy的whl包

Scrapy‑1.5.0‑py2.py3‑none‑any.whl

下载完成后使用cmd命令打开windows的命令行窗口，进入whl包所在的文件夹执行如下命令：pip install [whl]

[whl]是whl包的名字，即：pip install Scrapy‑1.5.0‑py2.py3‑none‑any.whl

这样安装一定成功

然后使用 pycharm 记得先在 file -》setting 中更改为你的 python 环境

这样环境就算是安装完成了

五、创建项目（如下代码为demo）

5.1创建一个新项目 demo1

5.2 代建 scrapy 框架

创建 Tengxun 在编辑器底部栏的 terminal 终端中输入

scrapy startproject Tengxun

5.3 分析我们要做什么操作，以如下几点

新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
明确目标（编写items.py）：明确你想要抓取的目标
制作爬虫（spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页
存储内容（pipelines.py）：设计管道存储爬取内容

5.4 修改setting的代码 ,在setting 文件夹下加入如下 code


 
# 函数的执行顺序，序号越小，优先级越高
ITEM_PIPELINES = {
   'HupuSpider.pipelines.HupuspiderPipeline': 1,
   'HupuSpider.pipelines.HupuImagesPipeline': 2,
}
LOG_LEVEL='DEBUG'
ROBOTSTXT_OBEY = True

5.5 创建 item


import scrapy
 
class HupuspiderItem(scrapy.Item): （注意这里的类名你需要根据自己的命名做更改）
    # 明星名称
    starname = scrapy.Field()
    # 明星url
    starurl = scrapy.Field()
    # 简介内容
    content=scrapy.Field()
    # 简介标题
    contenttitle=scrapy.Field()
    # 拍的电影图片
    imageurl=scrapy.Field()

5.6 爬取我们想要获得数据的网页，进而分析

创建如下文件


import scrapy
 
class demoSpider(scrapy.Spider):
    name = "dmoz"
    allowed_domains = ["dmoz.org"]
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]
 
    def parse(self, response):
        filename = response.url.split("/")[-2] + '.html'
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)

获取到html 然后我们在对其进行分析

5.7 编写我们的逻辑代码（刚刚创建的文件中）


# -*- coding: utf-8 -*-
from HupuSpider.items import HupuspiderItem
import scrapy
import os
 
class NbaNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'tengxun'
    # allowed_domains = ['v.qq.com/x/hotlist/search/?channel=556']
    start_urls = ['https://v.qq.com/x/hotlist/search/?channel=556']
    def parse(self, response):
        # 抓取响应体
        # filename = response.url.split("/")[-5] + '.html'
        # print(response.extract())
        # with open(filename, 'wb') as f:
        #      f.write(response.body)
 
        # 明星排行榜单
        result = response.xpath('/html/body/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/ul/li/div[1]/a')
        # print(result.extract())
        # 榜单明星名字
        startman  = result.xpath('.//text()').extract()
        # print(startman)
 
        # 榜单明星具体信息地址
        startmanurl = result.xpath('.//@href').extract()
        # print(startmanurl)
        # 存放 bean 数据
        items = []
        # 创建明星目录
        for i in range(0,len(startman)):
            item = HupuspiderItem()
 
            # 指定存储目录+明星名字
            teamFilename="./今日明星/"+startman[i]
 
            # 如果目录不存在，则创建目录
            if (not os.path.exists(teamFilename)):
                os.makedirs(teamFilename)
 
            item['starname']=startman[i]
            item['starurl']=startmanurl[i]
 
            items.append(item)
        # print(items)
 
        # #发送每个明星的url的Request请求，得到Response连同包含meta数据
        # # 一同交给回调函数 second_parse 方法处理
        for item in items:
            for i in range(1,2):
                # tempurl = item['starurl'].replace('.html','')
                # teamurl = tempurl + '-' + str(i) + '.html'
                yield scrapy.Request(url=item['starurl'], meta={'meta_1': item}, callback=self.second_parse)
 
    # 对每支球队的url进行爬取
    def second_parse(self,response):
        # items = 0
        # 提取每次Response的meta数据（就是上个函数保存下来的）
        item = response.meta['meta_1']
        # 获得明星个人简介
        temp = response.css('.desc_text').xpath('string(.)').extract()[0]
        item['content'] = temp
        # print(temp)
        # 明星个人电影图片
        temp = "";
        imaurl = response.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/ul/li/a/img/@src').extract()
        for i in range(0, len(imaurl)):
            temp = temp+","+imaurl[i]
        item['imageurl'] = temp
        item['contenttitle'] = item['starname']
        yield item

5.8 在 pipelines 文件中编写item 的处理（含有创建 txt 文件，图片下载处理，上传信息到数据库）


# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.utils.project import get_project_settings
import scrapy
import shutil
import pymysql
import os
 
class HupuspiderPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 明星名字作为简介txt的名字
        filename = item['contenttitle']
        filename += ".txt"
 
        # 个人简介放到个人相对应的文件夹中
        savepath='./今日明星'+'/'+item['starname']+'/'+filename
        fp = open(savepath, 'w', encoding='utf-8')
        fp.write(item['content'])
        fp.close()
 
        host = '127.0.0.1'
        user = 'root'
        psd = 'root'
        db = "python"
        c = "utf8"
        port = 3306
        # 数据库连接
        con = pymysql.connect(host=host, user=user, passwd=psd, db=db, charset=c, port=port)
        # 数据库游标
        cue = con.cursor()
        print("mysql connect succes")  # 测试语句，这在程序执行时非常有效的理解程序是否执行到这一步
        try:
            cue.execute("insert into news (name,content) values(%s,%s)",
                        [item['starname'], item['content']])
            print("insert success")  # 测试语句
        except Exception as e:
            print('Insert error:', e)
            con.rollback()
        else:
            con.commit()
        con.close()
 
        return item
 
class HupuImagesPipeline(ImagesPipeline):
    # 重写ImagesPipeline类的此方法
    # 发送图片下载请求
    def get_media_requests(self, item, info):
        image_url = item["imageurl"]
        str = image_url.split(',')
        for i in range(1, len(str)-1):
            yield scrapy.Request("http:"+str[i])
 
    # 重写item_completed方法
    # 将下载的文件保存到不同的目录中
    def item_completed(self, results, item, info):
        # 从项目设置文件中导入图片下载路径
        IMAGES_STORE = get_project_settings().get("IMAGES_STORE")
        # 固定写法，获取图片路径，同时判断这个路径是否正确，如果正确，
        for i in range(0,len(results)):
            os.rename(IMAGES_STORE + '/' + results[i][1]['path'],  IMAGES_STORE + '/' + item['starname'] + str(i) + '.jpg')
            shutil.move(IMAGES_STORE + '/' + item['starname'] + str(i) +'.jpg', './今日明星' + '/' + item['starname'])
 
    def __del__(self):
        IMAGES_STORE = get_project_settings().get("IMAGES_STORE")
         # 完成后删除整个full目录
        shutil.rmtree(IMAGES_STORE + '/' + 'full')
        shutil.rmtree(IMAGES_STORE)

5.8.1 创建 txt 代码


        filename = item['contenttitle']
        filename += ".txt"
 
        # 个人简介放到个人相对应的文件夹中
        savepath='./今日明星'+'/'+item['starname']+'/'+filename
        fp = open(savepath, 'w', encoding='utf-8')
        fp.write(item['content'])
        fp.close()

5.8.2 图片下载的代码


   # 重写ImagesPipeline类的此方法
    # 发送图片下载请求
    def get_media_requests(self, item, info):
        image_url = item["imageurl"]
        str = image_url.split(',')
        for i in range(1, len(str)-1):
            yield scrapy.Request("http:"+str[i])
 
    # 重写item_completed方法
    # 将下载的文件保存到不同的目录中
    def item_completed(self, results, item, info):
        # 从项目设置文件中导入图片下载路径
        IMAGES_STORE = get_project_settings().get("IMAGES_STORE")
        # 固定写法，获取图片路径，同时判断这个路径是否正确，如果正确，
        for i in range(0,len(results)):
            os.rename(IMAGES_STORE + '/' + results[i][1]['path'],  IMAGES_STORE + '/' + item['starname'] + str(i) + '.jpg')
            shutil.move(IMAGES_STORE + '/' + item['starname'] + str(i) +'.jpg', './今日明星' + '/' + item['starname'])
 
    def __del__(self):
        IMAGES_STORE = get_project_settings().get("IMAGES_STORE")
         # 完成后删除整个full目录
        shutil.rmtree(IMAGES_STORE + '/' + 'full')
        shutil.rmtree(IMAGES_STORE)

5.8.3 数据上传到 mysql


  host = '127.0.0.1'
        user = 'root'
        psd = 'root'
        db = "python"
        c = "utf8"
        port = 3306
        # 数据库连接
        con = pymysql.connect(host=host, user=user, passwd=psd, db=db, charset=c, port=port)
        # 数据库游标
        cue = con.cursor()
        print("mysql connect succes")  # 测试语句，这在程序执行时非常有效的理解程序是否执行到这一步
        try:
            cue.execute("insert into news (name,content) values(%s,%s)",
                        [item['starname'], item['content']])
            print("insert success")  # 测试语句
        except Exception as e:
            print('Insert error:', e)
            con.rollback()
        else:
            con.commit()
        con.close()

六、效果展示

6.1

6.2

参考

http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/overview.html

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Python排虫 之使用 Scrapy 框架实现获取 腾讯视频信息 并上传到 Mysql数据库_爬腾讯视频代码如何入数据库