scrapy+flask+html打造搜索引擎_flask scrapy

简易版搜索引擎，当时随便写的代码，不喜勿喷

1.预备知识

python语言，scrapy爬虫基础，json模块，flask后端

2.抓取CSDN数据接口

使用谷歌抓包工具抓取CSDN搜索引擎的接口

2.1 查看CSDN搜索引擎主页

查看CSDN搜索引擎主页https://so.csdn.net/，截图如下：

2.2测试CSDN搜索引擎的功能

测试CSDN搜索引擎的功能，尝试输入参数之后，查看返回的文章信息列表，测试如下：

经过测试发现，CSDN搜索引擎的主要功能是，搜索所有跟python有关的文章，然后根据文章热度，点赞量，留言数进行一个综合排序，展示给用户排序后的文章结果。这样来说，我们的主要任务就是利用抓包抓取到前后端传输数据的接口，通过接口，来实现整个搜索引擎的效果。

2.3查看更多相关文章的信息

让我们把前端滑轮移到最后，发现并没有页数的标签，而是通过自动加载数据来呈现，效果如下：


在不刷新整个页面的基础上加载新的数据，这很容易让我们联想到ajax异步请求。
异步请求通常就是利用ajax技术，能在不更新整个页面的前提下维护数据。这使得Web应用程序更为迅捷地回应用户动作，并避免了在网络上发送那些没有改变的信息。
接下来我们尝试利用谷歌浏览器抓取异步请求的信息。

2.4抓取ajax异步请求数据

使用谷歌浏览器抓取ajax异步请求数据
为了避免干扰因素，我们在抓包前需要点击clear按钮，清空当前的抓包记录

将滑块移动到最后，使前端页面自动加载数据，分析数据加载时抓取到的数据包信息。通过多次分析验证，发现结果有一个get请求携带着大量的刷新时的数据。如下图所示：

是JSON格式的数据，这里简单介绍一下JSON格式的数据。
JSON 是前后端传输数据最常见的用法之一，是从 web 服务器上读取 JSON 数据（作为文件或作为 HttpRequest），将 JSON 数据转换为 JavaScript 对象，然后在网页中使用该数据。
通过分析，我们可以发现数据是存放在result_vos列表下的各个字典中的，我们可以使用循环，然后通过dict[“xxx”]的方式来提取数据。

2.5 分析url地址

我们发现这个GET请求携带了大量的未知参数，通过经验分析，以及英语首字母，我们可以猜测P是page（页），Q是query（查询）的意思，其他xxx=-1应该是默认值，我们暂时按照这个猜测进行删减参数。
测试结果截图：

通过测试，发现猜测正确，只保留了q、t、p三个参数，依然可以访问到传输的数据内容（事实上，这里t参数也可以删除，同学们可以自行测试）
这样，这条url对应的重要参数都分析出来了，链接如下：
https://so.csdn.net/api/v3/search?q=python&t=all&p=2
跟我们猜测的一样，q是代表查询，p是代表page，这样我们已经获取到CSDN引擎的核心API，我们可以通过这条API来实现搜索引擎的功能。
至此，抓包分析过程结束。

3. 使用scrapy爬取CSDN数据接口

3.1 start_requests

使用start_requests函数进行构造20页的url列表。
这里start_requests方法必须返回一个可迭代对象（iterable）。该对象包含了spider用于抓取的第一个Request。
当spider开始抓取并且未指定start_urls时，该方法将会被调用。该方法仅仅会被scrapy调用一次，因此可以将其实现为url生成器。
使用scrapy.Request可以发送一个GET请求，传送到指定的函数进行处理。
详细代码操作如下：
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 # 重写start_urls的方法
    def start_requests(self):
        # 这里是控制CSDN的文章类型
        input_text = input('请输入要爬取的CSDN类型：')
        # 是控制爬取文章页数
        for i in range(1,31):
            start_url = 'https://so.csdn.net/api/v3/search?q={}&p={}'.format(input_text,i)
            yield scrapy.Request(
                url=start_url,
                callback=self.parse
            )

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3.2使用parse函数提取数据

   这里需要掌握几个重要的方法应用
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response.text 请求返回的响应的字符串格式的数据
json.loads() loads方法是将str转化为dict格式数据
json.dumps() dumps方法是将dict格式的数据转化为str
具体代码操作如下：
data_dict = json.loads(response.text)
使用循环遍历json数据中的各个具体直播间数据的信息，新建一个item字典进行数据存储，然后使用yield传递给引擎进行相应的处理
代码操作如下：

def parse(self, response):
   # response.request.headers
   print(response.request.headers)
   data_dict = json.loads(response.text)
    for data in data_dict['result_vos']:
            item = {}
         # 标题
         item['title'] = data['title'].replace('<em>','').replace('</em>','')
         # 作者
         item['author_label'] = data['nickname']
         # 浏览量
         item['view'] = data['view']
         # 点赞量
         item['zan'] = data['digg']
         # 地址链接
         item['link_url'] = data['url']

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3.3保存成CSV文件

import csv
定义csv文件需要的列标题
headers = ['title','author_label','view','zan','jianjie' ,'link_url']
每次调用pipline的时候，都会运行一遍
class Day02Pipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        文件默认保存到当前目录下的douyu.csv中
这里a是追加操作
        with open('csdn.csv', 'a', encoding='utf-8', newline='') as fa:
            保存headers规定的列名内容
            writer = csv.DictWriter(fa, headers)
            writer.writerow(item)
            print(item)
      return item

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3.4 运行结果

最后，我们来查看一下运行结果，以及保存好的csv文件
终端运行结果如下：


至此，爬虫实验结束。

4. 效果展示

4.1 flask后端展示

搭建过程略
（入门级搭建，没有用企业级开发流程，后期可以考虑出flask的教程）
展示结构如下：

flask入门可自行百度

4.2 效果展示

点击搜索后：

左上角的搜索页面是入口页面。

好了，这样简易版的搜索引擎就搭建好了。
目前没有github，正在考虑要不要整一个
需要代码的留言吧