python爬虫框架feapder的使用简介_Python

1. 前言

大家好，我是安果！

众所周知，Python 最流行的爬虫框架是 Scrapy，它主要用于爬取网站结构性数据

今天推荐一款更加简单、轻量级，且功能强大的爬虫框架：feapder

项目地址：

https://github.com/Boris-code/feapder

2. 介绍及安装

和 Scrapy 类似，feapder 支持轻量级爬虫、分布式爬虫、批次爬虫、爬虫报警机制等功能

内置的 3 种爬虫如下：

AirSpider

轻量级爬虫，适合简单场景、数据量少的爬虫

Spider

分布式爬虫，基于 Redis，适用于海量数据，并且支持断点续爬、自动数据入库等功能

BatchSpider

分布式批次爬虫，主要用于需要周期性采集的爬虫

在实战之前，我们在虚拟环境下安装对应的依赖库

				?

									# 安装依赖库

									pip3 install feapder

3. 实战一下

我们以最简单的 AirSpider 来爬取一些简单的数据

目标网站：aHR0cHM6Ly90b3BodWIudG9kYXkvIA==

详细实现步骤如下（ 5 步）

3-1 创建爬虫项目

首先，我们使用「 feapder create -p 」命令创建一个爬虫项目

				?

									# 创建一个爬虫项目

									feapder create -p tophub_demo

3-2 创建爬虫 AirSpider

命令行进入到 spiders 文件夹目录下，使用「 feapder create -s 」命令创建一个爬虫

				?

									cd spiders

									# 创建一个轻量级爬虫

									feapder create -s tophub_spider 1

其中

1 为默认，表示创建一个轻量级爬虫 AirSpider
2 代表创建一个分布式爬虫 Spider
3 代表创建一个分布式批次爬虫 BatchSpider

3-3 配置数据库、创建数据表、创建映射 Item

以 Mysql 为例，首先我们在数据库中创建一张数据表

				?

									# 创建一张数据表

									create table topic

									(

									    id         int auto_increment

									        primary key,

									    title      varchar(100)  null comment '文章标题',

									    auth       varchar(20)   null comment '作者',

									    like_count     int default 0 null comment '喜欢数',

									    collection int default 0 null comment '收藏数',

									    comment    int default 0 null comment '评论数'

									);

然后，打开项目根目录下的 settings.py 文件，配置数据库连接信息

				?

									# settings.py

									MYSQL_IP = "localhost"

									MYSQL_PORT = 3306

									MYSQL_DB = "xag"

									MYSQL_USER_NAME = "root"

									MYSQL_USER_PASS = "root"

最后，创建映射 Item（可选）

进入到 items 文件夹，使用「 feapder create -i 」命令创建一个文件映射到数据库

PS：由于 AirSpider 不支持数据自动入库，所以这步不是必须

3-4 编写爬虫及数据解析

第一步，首先使「 MysqlDB 」初始化数据库

				?

									from feapder.db.mysqldb import MysqlDB

									class TophubSpider(feapder.AirSpider):

									    def __init__(self, *args, **kwargs):

									        super().__init__(*args, **kwargs)

									        self.db = MysqlDB()

第二步，在 start_requests 方法中，指定爬取主链接地址，使用关键字「download_midware 」配置随机 UA

				?

									import feapder

									from fake_useragent import UserAgent

									def start_requests(self):

									    yield feapder.Request("https://tophub.today/", download_midware=self.download_midware)

									def download_midware(self, request):

									    # 随机UA

									    # 依赖：pip3 install fake_useragent

									    ua = UserAgent().random

									    request.headers = {'User-Agent': ua}

									    return request

第三步，爬取首页标题、链接地址

使用 feapder 内置方法 xpath 去解析数据即可

				?

									def parse(self, request, response):

									    # print(response.text)

									    card_elements = response.xpath('//div[@class="cc-cd"]')

									    # 过滤出对应的卡片元素【什么值得买】

									    buy_good_element = [card_element for card_element in card_elements if

									                        card_element.xpath('.//div[@class="cc-cd-is"]//span/text()').extract_first() == '什么值得买'][0]

									    # 获取内部文章标题及地址

									    a_elements = buy_good_element.xpath('.//div[@class="cc-cd-cb nano"]//a')

									    for a_element in a_elements:

									        # 标题和链接

									        title = a_element.xpath('.//span[@class="t"]/text()').extract_first()

									        href = a_element.xpath('.//@href').extract_first()

									        # 再次下发新任务，并带上文章标题

									        yield feapder.Request(href, download_midware=self.download_midware, callback=self.parser_detail_page,

									                              title=title)

第四步，爬取详情页面数据

上一步下发新的任务，通过关键字「 callback 」指定回调函数，最后在 parser_detail_page 中对详情页面进行数据解析

				?

									def parser_detail_page(self, request, response):

									    """

									    解析文章详情数据

									    :param request:

									    :param response:

									    :return:

									    """

									    title = request.title

									    url = request.url

									    # 解析文章详情页面，获取点赞、收藏、评论数目及作者名称

									    author = response.xpath('//a[@class="author-title"]/text()').extract_first().strip()

									    print("作者：", author, '文章标题:', title, "地址：", url)

									    desc_elements = response.xpath('//span[@class="xilie"]/span')

									    print("desc数目:", len(desc_elements))

									    # 点赞

									    like_count = int(re.findall('\d+', desc_elements[1].xpath('./text()').extract_first())[0])

									    # 收藏

									    collection_count = int(re.findall('\d+', desc_elements[2].xpath('./text()').extract_first())[0])

									    # 评论

									    comment_count = int(re.findall('\d+', desc_elements[3].xpath('./text()').extract_first())[0])

									    print("点赞：", like_count, "收藏:", collection_count, "评论:", comment_count)

3-5 数据入库

使用上面实例化的数据库对象执行 SQL，将数据插入到数据库中即可

				?

									# 插入数据库

									sql = "INSERT INTO topic(title,auth,like_count,collection,comment) values('%s','%s','%s','%d','%d')" % (

									title, author, like_count, collection_count, comment_count)

									# 执行

									self.db.execute(sql)