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Scrapy 爬取七麦 app数据排行榜

kk_miles / 1251人阅读

摘要：目录前言创建项目创建创建解析付费榜运行爬取初始列表调用脚本获取详情前言熟悉之后，本篇文章带大家爬取七麦数据的付费应用排行榜前名应用。根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回字符串列表。

目录

前言

创建项目

创建Item

创建Spider

解析付费榜

运行爬取初始app列表

Selenium调用JS脚本

获取app详情

前言

熟悉Scrapy之后，本篇文章带大家爬取七麦数据（https://www.qimai.cn/rank ）的ios appstore付费应用排行榜前100名应用。

爬取内容包括app在列表中的下标，app图标地址，app的名称信息，app的类型，在分类中的排行，开发者，详情等。

考虑的问题：

Forbidden by robots.txt的错误

网页返回403

页面通过动态渲染，普通的请求url，在页面渲染之前已经返回response，解析没有数据

列表一页20个app，想要拿到前100个需要翻页，但是翻页没有更改url，而是通过js动态加载

...

创建项目

在需要放置项目的目录下，

> scrapy startproject qimairank

回车即可创建默认的Scrapy项目架构。

创建Item

创建Item来存储我们爬取的app在列表中的下标，app图标地址，app的名称信息，app的类型，在分类中的排行，开发者，详情。
修改items.py，在下面增加

class RankItem(scrapy.Item):
    # 下标
    index = scrapy.Field()
    # 图标地址
    src = scrapy.Field()
    # app标题信息
    title = scrapy.Field()
    # app类型
    type = scrapy.Field()
    # 分类中的排行
    type_rank = scrapy.Field()
    # 开发者
    company = scrapy.Field()
    # 详情信息
    info = scrapy.Field()
创建Spider

在spiders目录下创建RankSpider.py，并创建class RankSpider，继承于scrapy.Spider。

import scrapy

class RankSpider(scrapy.Spider):
    name = "RankSpider"
    start_urls = ["https://www.qimai.cn/rank"]

    def parse(self, response):
       pass

name：用于区别Spider，该名字必须是唯一的。

start_urls：Spider在启动时进行爬取的url列表，首先会爬取第一个。

def parse(self, response)：得到url的response信息后的解析方法。

解析付费榜

解析用的Selectors选择器有多种方法：

xpath(): 传入xpath表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表 。

css(): 传入CSS表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表.

extract(): 序列化该节点为unicode字符串并返回list。

re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回unicode字符串list列表。

下面我们用xpath()选择节点，xpath的语法可参考w3c的http://www.w3school.com.cn/xp... 学习，需要熟悉语法、运算符、函数等。

def parse(self, response):
    base = response.xpath(
        "//div[@class="ivu-row rank-all-item"]/div[@class="ivu-col ivu-col-span-8"][2]//ul/li[@class="child-item"]/div[@class="ivu-row"]")
    for box in base:
        # 创建实例
        rankItem = RankItem()
        # 下标
        rankItem["index"] = 
            box.xpath(".//div[@class="ivu-col ivu-col-span-3 left-item"]/span/text()").extract()[0]
        # 图标地址
        rankItem["src"] = box.xpath(".//img/@src").extract()[0]
        # app名称信息
        rankItem["title"] = box.xpath(".//div[@class="info-content"]//a/text()").extract()[0]
        # app类型
        rankItem["type"] = box.xpath(".//div[@class="info-content"]//p[@class="small-txt"]/text()").extract()[0]
        # 分类中的排行
        rankItem["type_rank"] = box.xpath(
            ".//div[@class="info-content"]//p[@class="small-txt"]//span[@class="rank-item"]/text()").extract()[
            0]
        # 开发者
        rankItem["company"] = box.xpath(
            ".//div[@class="info-content"]//p[@class="small-txt"]//span[@class="company-item"]/text()").extract()[
            0]
        # 详情页地址
        infoUrl = "https://www.qimai.cn" + box.xpath(".//div[@class="info-content"]//a/@href").extract()[0]
        yield rankItem
运行爬取初始app列表

直接运行

qimairank>scrapy crawl RankSpider -o data.json

你会发现窗口没有item输出，data.json中也没有数据，是我们写错了吗？

scrapy默认遵守robot协议的，在访问网址前会先访问robot.txt来查看自己是否有权限访问。如果网站不允许被爬，就不能访问。
怎么样不遵守协议呢？

settings.py

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

再次运行仍然失败，我们来看下具体原因：

因为七麦网站对请求的User-Agent做了校验，解决办法是在配置文件

settings.py

# Enable or disable downloader middlewares
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    #    "qimairank.middlewares.QimairankDownloaderMiddleware": 543,
    "qimairank.middlewares.RandomUserAgent": 1,
}

USER_AGENTS = [
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
    "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
]

并在middlewares.py中创建RandomUserAgent

import random

class RandomUserAgent(object):
    """
    随机获取settings.py中配置的USER_AGENTS设置"User-Agent"
    """

    def __init__(self, agents):
        self.agents = agents

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler.settings.getlist("USER_AGENTS"))

    def process_request(self, request, spider):
        request.headers.setdefault("User-Agent", random.choice(self.agents))

再次运行，没有报错，但是没有数据，是我们的xpath写错啦？我们在parse中增加输出body的信息

可以看到body为空，没有我们需要的列表数据，这是因为七麦数据是通过js动态渲染的，在渲染完成前，我们的response已经返回，那么怎么样才能等一等呀，等到渲染完成才返回呢？

爬取动态渲染的方式，我知道是通过Splash或者Selenium，像我们的桌面版系统可以选择用Selenium，操作可以设置可视化，所有界面操作都能看见，Splash依赖于Docker，无界面。

安装Selenium包：

pip install selenium

使用前需要安装驱动，配置详情点击

驱动安装完成，在middlewares.py中创建 SeleniumMiddleware

class SeleniumMiddleware(object):
    def __init__(self):
        self.timeout = 50
        # 2.Firefox---------------------------------
        # 实例化参数对象
        options = webdriver.FirefoxOptions()
        # 无界面
        # options.add_argument("--headless")
        # 关闭浏览器弹窗
        options.set_preference("dom.webnotifications.enabled", False)
        options.set_preference("dom.push.enabled", False)
        # 打开浏览器
        self.browser = webdriver.Firefox(firefox_options=options)
        # 指定浏览器窗口大小
        self.browser.set_window_size(1400, 700)
        # 设置页面加载超时时间
        self.browser.set_page_load_timeout(self.timeout)
        self.wait = WebDriverWait(self.browser, self.timeout)

    def process_request(self, request, spider):
        # 当请求的页面不是当前页面时
        if self.browser.current_url != request.url:
            # 获取页面
            self.browser.get(request.url)
            time.sleep(5)
        else:
            pass
        # 返回页面的response
        return HtmlResponse(url=self.browser.current_url, body=self.browser.page_source,
                            encoding="utf-8", request=request)

    def spider_closed(self):
        # 爬虫结束 关闭窗口
        self.browser.close()
        pass

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # 设置爬虫结束的回调监听
        s = cls()
        crawler.signals.connect(s.spider_closed, signal=signals.spider_closed)
        return s

在settins.py中配置

# Enable or disable downloader middlewares
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    #    "qimairank.middlewares.QimairankDownloaderMiddleware": 543,
    "qimairank.middlewares.RandomUserAgent": 1,
    "qimairank.middlewares.SeleniumMiddleware": 10,
}

再次运行scrapy crawl RankSpider -o data.json，啦啦啦~这回有数据啦。

Selenium调用JS脚本

观察爬取出来的data.json，发现怎么肥四，只有20条数据，而且除了前6个的app图标都是七麦的默认图标。

这是因为七麦数据的列表默认每页20条，而且默认渲染前6个的图标，其余的页需要触发滑动事件加载，而且滑动到的图标才开始渲染。这样怎么办呢？我们只需要滑动到可以加载的按钮就可以啦，检查发现在三个列表的外层标签有一个class为cm-explain-bottom的标签

我们用Selenium调用js脚本，滑动到这个标签就可以啦，在中间件process_request方法更改

def process_request(self, request, spider):
    # 当请求的页面不是当前页面时
    if self.browser.current_url != request.url:
        # 获取页面
        self.browser.get(request.url)
        time.sleep(5)
        # 请求的url开始为https://www.qimai.cn/rank/时，调用滑动界面，每页20个，滑动4次
        if request.url.startswith("https://www.qimai.cn/rank"):
            try:
                for i in (0, 1, 2, 3):
                    self.browser.execute_script(
                        "document.getElementsByClassName("cm-explain-bottom")[0].scrollIntoView(true)")
                    time.sleep(4)
            except JavascriptException as e:
                pass
            except Exception as e:
                pass

再次执行scrapy crawl RankSpider -o data1.json，则可看见已经生成data1.json里面有100个item。

获取app详情

详情页需要跟进url，我们在RankSpider#parse方法中，不用yield Item，而是yield Request就可以跟进。

# 详情页地址
infoUrl = "https://www.qimai.cn" + box.xpath(".//div[@class="info-content"]//a/@href").extract()[0]
# yield rankItem
yield Request(infoUrl.replace("rank", "baseinfo"), self.parseInfo,
              meta={"rankItem": dict(rankItem).copy()}, dont_filter=True)

解析的infoUrl替换"rank"字符串为"baseinfo"就可以访问app应用信息页，用meta传递item到下一个解析方法中，用软拷贝的方式，避免Item因为地址相同，内容覆盖。

self.parseInfo为指定这次请求的解析方法，

def parseInfo(self, response):
    print("基地址：" + response.url)
    if response.status != 200:
        return

    rankItem = response.meta["rankItem"]

    info = dict()
    base = response.xpath("//div[@id="app-container"]")
    if base.extract():
        # try:
        # 描述
        try:
            info["desc"] = base.xpath(
                ".//div[@class="app-header"]//div[@class="app-subtitle"]/text()").extract()[0]
        except Exception as e:
            print("无描述")
        # 开发商
        info["auther"] = base.xpath(
            ".//div[@class="app-header"]//div[@class="auther"]//div[@class="value"]/text()").extract()[0]
        # 分类
        info["classify"] = base.xpath(
            ".//div[@class="app-header"]//div[@class="genre"]//div[@class="value"]/a/text()").extract()[0]
        # appid
        info["appid"] = base.xpath(
            ".//div[@class="app-header"]//div[@class="appid"]//div[@class="value"]/a/text()").extract()[0]
        # appstore地址
        info["appstorelink"] = base.xpath(
            ".//div[@class="app-header"]//div[@class="appid"]//div[@class="value"]/a/@href").extract()[0]
        # 价格
        info["price"] = base.xpath(
            ".//div[@class="app-header"]//div[@class="price"]//div[@class="value"]/text()").extract()[0]
        # 最新版本
        info["version"] = base.xpath(
            ".//div[@class="app-header"]//div[@class="version"]//div[@class="value"]/text()").extract()[0]
        # 应用截图
        info["screenshot"] = base.xpath(
            ".//div[@class="router-wrapper"]//div[@class="app-screenshot"]//div[@class="screenshot-box"]//img/@src").extract()
        # 应用描述
        info["desc"] = base.xpath(
            ".//div[@class="router-wrapper"]//div[@class="app-describe"]//div[@class="description"]").extract()[
            0]
        # 应用基本信息
        info["baseinfo"] = []
        for infoBase in base.xpath(
                ".//div[@class="router-wrapper"]//div[@class="app-baseinfo"]//ul[@class="baseinfo-list"]/li"):
            # print(info["baseinfo"])
            try:
                info["baseinfo"].append(dict(type=infoBase.xpath(".//*[@class="type"]/text()").extract()[0],
                                             info=infoBase.xpath(".//*[@class="info-txt"]/text()").extract()[0]))
            except Exception as e:
                pass

        rankItem["info"] = info
        # 替换图标 列表加载为默认图标
        rankItem["src"] = 
            response.xpath("//*[@id="app-side-bar"]//div[@class="logo-wrap"]/img/@src").extract()[
                0]
        yield rankItem

再次执行scrapy crawl RankSpider -o data1.json，则可看见已经生成data2.json，但是生成的列表不是排行的列表，甚至是乱序的，原因是因为我们使用了url跟进返回，每个页面的请求返回的速度不一样，需要排序的话就写个小脚本按照index排个序。

项目源码

原文链接

服务器托管 idc机房托管 爬取七麦 scrapy爬取实例 数据爬取 微博?爬取数据

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