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Python爬虫 --- 2.4 Scrapy之天气预报爬虫实践

标签:
Python

webp

数据的筛选:

我们使用chrome开发者工具,模拟鼠标定位到相对应位置:

webp

可以看到我们需要的数据,全都包裹在

<ul class="t clearfix">


我们用bs4、xpath、css之类的选择器定位到这里,再筛选数据就行。
本着学习新知识的原则,文中的代码将会使用xpath定位。
这里我们可以这样:

response.xpath('//ul[@class="t clearfix"]')

Scrapy 框架的实施:

  1. 创建scrapy项目和爬虫:

    $ scrapy startproject weather
    $ cd weather
    $ scrapy genspider HFtianqi www.weather.com.cn/weather/101220101.shtml

    这样我们就已经将准备工作做完了。
    看一下当前的目录:

    .
    ├── scrapy.cfg
    └── weather
        ├── __init__.py
        ├── __pycache__
        │   ├── __init__.cpython-36.pyc
        │   └── settings.cpython-36.pyc
        ├── items.py
        ├── middlewares.py
        ├── pipelines.py
        ├── settings.py
        └── spiders
            ├── HFtianqi.py
            ├── __init__.py
            └── __pycache__
                └── __init__.cpython-36.pyc
    
    4 directories, 11 files
  2. 编写items.py:

    这次我们来先编写items,十分的简单,只需要将希望获取的字段名填写进去:

    import scrapy    
    class WeatherItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        # name = scrapy.Field()
        date = scrapy.Field()
        temperature = scrapy.Field()
        weather = scrapy.Field()
        wind = scrapy.Field()
  3. 编写Spider:

    这个部分使我们整个爬虫的核心!!

    主要目的是:

    将Downloader发给我们的Response里筛选数据,并返回给PIPELINE处理

    下面我们来看一下代码:

    # -*- coding: utf-8 -*-import scrapy    
    from weather.items import WeatherItem    
    class HftianqiSpider(scrapy.Spider):
        name = 'HFtianqi'
        allowed_domains = ['www.weather.com.cn/weather/101220101.shtml']
        start_urls = ['http://www.weather.com.cn/weather/101220101.shtml']    
        def parse(self, response):
            '''
            筛选信息的函数:
            date = 日期
            temperature = 当天的温度
            weather = 当天的天气
            wind = 当天的风向
            '''
        
            # 先建立一个列表,用来保存每天的信息
            items = []    
            # 找到包裹着天气信息的div
            day = response.xpath('//ul[@class="t clearfix"]')    
            # 循环筛选出每天的信息:
            for i  in list(range(7)):            # 先申请一个weatheritem 的类型来保存结果
                item = WeatherItem()        
                # 观察网页,并找到需要的数据
                item['date'] = day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/h1//text()').extract()[0]
        
                item['temperature'] = day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/p[@class="tem"]/i/text()').extract()[0]
                
                item['weather'] = day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/p[@class="wea"]/text()').extract()[0]
                
                item['wind'] = day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/p[@class="win"]/em/span/@title').extract()[0] + day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/p[@class="win"]/i/text()').extract()[0]
                
                items.append(item)            
            return items
  4. 编写PIPELINE:

    我们知道,pipelines.py是用来处理收尾爬虫抓到的数据的,
    一般情况下,我们会将数据存到本地:

    TXT(文本)格式:

    import osimport requestsimport jsonimport codecsimport pymysql    
    class WeatherPipeline(object):
        def process_item(self, item, spider):
        
            print(item)        # print(item)
            # 获取当前工作目录
            base_dir = os.getcwd()        # 文件存在data目录下的weather.txt文件内,data目录和txt文件需要自己事先建立好
            filename = base_dir + '/data/weather.txt'
        
            # 从内存以追加的方式打开文件,并写入对应的数据
            with open(filename, 'a') as f:
                f.write(item['date'] + '\n')
                f.write(item['temperature'] + '\n')
                f.write(item['weather'] + '\n')
                f.write(item['wind'] + '\n\n')    
            return item

    json格式数据:

    我们想要输出json格式的数据,最方便的是在PIPELINE里自定义一个class:

    class W2json(object):
        def process_item(self, item, spider):
            '''
            讲爬取的信息保存到json
            方便其他程序员调用
            '''
            base_dir = os.getcwd()
            filename = base_dir + '/data/weather.json'
        
            # 打开json文件,向里面以dumps的方式吸入数据
            # 注意需要有一个参数ensure_ascii=False ,不然数据会直接为utf编码的方式存入比如:“/xe15”
            with codecs.open(filename, 'a') as f:
                line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'
                f.write(line)    
            return item

    数据库格式(mysql):

    Python对市面上各种各样的数据库的操作都有良好的支持,
    但是现在一般比较常用的免费数据库mysql。

  • 在本地安装mysql:

    linux和mac都有很强大的包管理软件,如apt,brew等等

    window 可以直接去官网下载安装包。

    由于我是Mac,所以我是说Mac的安装方式了。

    $ brew install mysql

    在安装的过程中,他会要求你填写root用户的密码,

    这里的root并不是系统层面上的超级用户,是mysql数据库的超级用户。
    安装完成后mysql服务是默认启动的,
    如果重启了电脑,需要这样启动(mac):

    $ mysql.server start
  • 登录mysql并创建scrapy用的数据库:

    # 登录进mysql$ mysql -uroot -p# 创建数据库:ScrapyDB ,以utf8位编码格式,每条语句以’;‘结尾CREATE DATABASE ScrapyDB CHARACTER SET 'utf8';# 选中刚才创建的表:use ScrapyDB;# 创建我们需要的字段:字段要和我们代码里一一对应,方便我们一会写sql语句CREATE TABLE weather(
    id INT AUTO_INCREMENT,
    date char(24),
    temperature char(24),
    weather char(24),
    wind char(24),
    PRIMARY KEY(id) )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET='utf8'

    来看一下weather表长啥样:

    show columns from weather
    或者:desc weather
  • 安装Python的mysql模块:

    pip install pymysql

    最后我们编辑与一下代码:

    class W2mysql(object):
        def process_item(self, item, spider):
            '''
            将爬取的信息保存到mysql
            '''
    
            # 将item里的数据拿出来
            date = item['date']
            temperature = item['temperature']
            weather = item['weather']
            wind = item['wind']        # 和本地的scrapyDB数据库建立连接
            connection = pymysql.connect(
                host='127.0.0.1',  # 连接的是本地数据库
                user='root',        # 自己的mysql用户名
                passwd='********',  # 自己的密码
                db='ScrapyDB',      # 数据库的名字
                charset='utf8mb4',     # 默认的编码方式:
                cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)        try:            with connection.cursor() as cursor:                # 创建更新值的sql语句
                    sql = """INSERT INTO WEATHER(date,temperature,weather,wind)
                            VALUES (%s, %s, %s, %s)"""
                    # 执行sql语句
                    # excute 的第二个参数可以将sql缺省语句补全,一般以元组的格式
                    cursor.execute(
                        sql, (date, temperature, weather, wind))            # 提交本次插入的记录
                connection.commit()        finally:            # 关闭连接
                connection.close()        return item
  • 文本形式: 最基本的存储方式

  • json格式 :方便调用

  • 数据库: 数据量比较大时选择的存储方式

编写Settings.py

我们需要在Settings.py将我们写好的PIPELINE添加进去,
scrapy才能够跑起来

这里只需要增加一个dict格式的ITEM_PIPELINES,
数字value可以自定义,数字越小的优先处理

BOT_NAME = 'weather'SPIDER_MODULES = ['weather.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'weather.spiders'ROBOTSTXT_OBEY = TrueITEM_PIPELINES = {   'weather.pipelines.WeatherPipeline': 300,   'weather.pipelines.W2json': 400,   'weather.pipelines.W2mysql': 300,
}

让项目跑起来:

$ scrapy crawl HFtianqi

结果展示:

文本格式:

webp

json格式:

webp

数据库格式:

webp



作者:緣來
链接:https://www.jianshu.com/p/6052555d6148


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