基于Python的马蜂窝PC端爬取评论文本（Scrapy+Selenium）（一）_pycharm 爬虫马蜂窝

       研究爬虫的时候用马蜂窝网页端的数据进行实验。操作包括翻页、点击等操作。爬取到的数据放到json文件中，如果想要存入数据库或者excel文件的的，把存取部分的代码改一下即可，爬取部分的代码一样。可能有些地方不足，敬请斧正。

      项目开始之前确保已经安装了scrapy库及selenium库

1.创建爬虫项目。

• cmd命令行输入： scrapy startproject 项目名。我的项目名称是scrap_mfw,所以我的命令就是scrapy startproject scrap_mfw，项目名自己定。如下图，成功创建项目。

• 命令行输入cd scrap_mfw/spiders 进入爬虫目录
• 命令行输入：scrapy genspider mfw_test www.mafengwo.cn【mfw_test为爬虫名称，编写xpath和正则表达式的地方，www.mafengwo.cn为允许的域名】
• 完成之后，就可以在pycharm打开创建的scrap_mfw项目。

 2.文件介绍

目录结构如下：

       爬虫的代码在mfw_test.py里面写。run.py文件是自己建的，以后右击运行run.py就可以开始爬虫了，不用在cmd窗口敲命令行。run.py文件里面写以下代码：

cmdline.execute("scrapy crawl mfw_test".split())

mfw_test是爬虫名字。

settings.py是对爬虫的配置。用户代理请求头(USER_AGENT)伪装一下。

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36 Edg/88.0.705.68'
DOWNLOAD_DELAY = 3  # 下载延时
ROBOTSTXT_OBEY = False  # 可以忽略或者不遵守robots协议
FEED_EXPORT_ENCODING = "gbk"   #解决保存CSV文件乱码
# 激活自定义的下载器中间件组件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'scrap_mfw.middlewares.ScrapMfwDownloaderMiddleware': 543,
}
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
}
CONCURRENT_REQUEST = 32  # 默认16个并行
LOG_LEVEL='ERROR' #只有程序出现错误的情况下，才显示日志文件

pipelines.py文件所写代码如下

class ScrapMfwPipeline:
    def __init__(self):
        self.f = open("bytedance.json", "w", encoding='utf-8')
 
    def process_item(self, item, spider):
        content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'
        self.f.write(content)
        return item
 
    def close_spider(self, spider):
        self.f.close()

在mfw_test.py里面的Spider类里面写：

    def start_requests(self):
        # 想通过控制offset来决定是否翻页
        offset = 1
        url = "".join(self.start_urls)
        yield Request(url=url, callback=self.parse, meta={'offset': offset}, dont_filter=True)  # 在这去中间件
        # 返回request的时候需要把dont_filter=True加上，不然scrapy会自动过滤掉已经请求过的网页。
 
    def parse(self, response):
        # 在这里先跳到第一个景点
        self.page = 1   # 控制评论翻页
        self.num = 0    # 控制跳转下一个景点
        # 拿到每个景点url
        web_urls = response.xpath('//*[@id="container"]/div[5]/div/div[@class="bd"]/ul/li/a/@href').extract()  # print(web_urls) 是一个列表
        self.urls = []  # 景点链接
        # 每个景点加入
        for web_url in web_urls:
            web_url = "https://www.mafengwo.cn" + str(web_url).strip("'")  # 拿到连接
            self.urls.append(web_url)
        print(self.urls)
        yield scrapy.Request(self.urls[0], callback=self.parse_reviews,
                             meta={'offset': 1, 'url': web_url, 'page': self.page, 'list': self.urls, 'num': self.num},
                             dont_filter=True)
 
    def parse_reviews(self, response):
        self.page += 1  # 控制翻页
        p = response.xpath('//*[@class="m-pagination"]/span[@class="count"]/span[1]/text()').extract()
        p = str(p).strip('[').strip(']').strip("'")
        p = int(p) + 1  # 评论页数
        # 抓取评论
        url = response.meta.get('url')
        item = ScrapMfwItem()
        # 景点名称
        item['Title'] = response.xpath('//*[@class="row row-top"]/div/div[3]/h1/text()').extract()
        # 景点评论
        # 在这里先测试前五页 ，要修改的地方
        string = ""
        reviews = response.xpath('//*[@class="container"]/div[@id="commentlist"]/div/div/div[4]/div/ul/li')
        for review in reviews:
            string = string + str(review.xpath('.//p/text()').extract()).strip("\xa0").strip(" ").strip('\n')
            item['Reviews'] = string  # 拿到了拿到了
        # 回调自己
        if self.page < p:   # 控制只5页，这样就不会抛出异常了
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_reviews,
                                 meta={'offset': 2, 'url': url, 'page': self.page}, dont_filter=True)
        if self.page == p and self.num < 14:  # 如果已经翻够5页，跳到下一个景点
            self.page = 1           # 重置页数
            self.num = self.num + 1
            next_step = self.urls[self.num].strip("'")
            yield scrapy.Request(next_step, callback=self.parse_reviews,
                                 meta={'offset': 1, 'url': next_step, 'page': self.page}, dont_filter=True)
        yield item

middlewares.py文件在DownloaderMiddleware类下面添加：

 def __init__(self):
        # 实例化对象
        option = ChromeOptions()
        # 不加载图片
        # 因为只需要爬取文本文件，所以不加载图片，这样不用等图片的响应效率更快。
        prefs = {'profile.managed_default_content_settings.images': 2}
        option.add_experimental_option('prefs', prefs)
        option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])  # 开启实验性功能
        # 去除特征值
        option.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
        # 以上是新添加的！加上去之后状态代码就不是521了！就不反爬虫了！
        self.driver = webdriver.Chrome(options=option)
        self.driver.maximize_window()
        self.wait = WebDriverWait(self.driver, 10)
 
    def process_request(self, request, spider):
        # 想如果offset是1的话，就正常返回，如果是2的话，就执行点击下一页操作
        offset = request.meta.get('offset', 1)  # 会随着mfw_test.py变化
        if offset == 1:
            self.driver.get(request.url)    # 在这里模拟浏览器的网址栏有响应
            time.sleep(2)   # 给他一点加载时间不然521
            return scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=self.driver.page_source.encode('utf-8'),
                                            encoding='utf-8', request=request,
                                            status=200)  # Called for each request that goes through the downloader
                                            # return给调用的函数
        if offset == 2:
            url = request.meta.get('url')
            time.sleep(3)
            self.driver.find_element(By.XPATH, './/*[@class="pi pg-next"]').click()
            return scrapy.http.HtmlResponse(url, body=self.driver.page_source.encode('utf-8'),
                                            encoding='utf-8', request=request,
                                            status=200)  # Called for each request that goes through the downloader
 
    def process_response(self, request, response, spider):
        return response

 但是我的爬虫只能爬出来4页的东西，虽然每一页都点到了。