scrapy抓取学院新闻报告

接到上方任务安排,需要使用scrapy来抓取学院的新闻报告.于是乎,新官上任三把火,对刚学会爬数据的我迫不及待的上手起来.


任务

抓取四川大学公共管理学院官网(http://ggglxy.scu.edu.cn)所有的新闻咨询.

实验流程

1.确定抓取目标.
2.制定抓取规则.
3.'编写/调试'抓取规则.
4.获得抓取数据

1.确定抓取目标

我们这次需要抓取的目标为四川大学公共管理学院的所有新闻资讯.于是我们需要知道公管学院官网的布局结构.

微信截图_20170515223045.png

这里我们发现想要抓到全部的新闻信息,不能直接在官网首页进行抓取,需要点击"more"进入到新闻总栏目里面.

Paste_Image.png

我们看到了具体的新闻栏目,但是这显然不满足我们的抓取需求: 当前新闻动态网页只能抓取新闻的时间,标题和URL,但是并不能抓取新闻的内容.所以我们想要需要进入到新闻详情页抓取新闻的具体内容.

2.制定抓取规则

通过第一部分的分析,我们会想到,如果我们要抓取一篇新闻的具体信息,需要从新闻动态页面点击进入新闻详情页抓取到新闻的具体内容.我们点击一篇新闻尝试一下

Paste_Image.png

我们发现,我们能够直接在新闻详情页面抓取到我们需要的数据:标题,时间,内容.URL.

好,到现在我们清楚抓取一篇新闻的思路了.但是,如何抓取所有的新闻内容呢?
这显然难不到我们.


我们在新闻栏目的最下方能够看到页面跳转的按钮.那么我们可以通过"下一页"按钮实现抓取所有的新闻.

那么整理一下思路,我们能够想到一个显而易见的抓取规则:
通过抓取'新闻栏目下'所有的新闻链接,并且进入到新闻详情链接里面抓取所有的新闻内容.

3.'编写/调试'抓取规则

为了让调试爬虫的粒度尽量的小,我将编写和调试模块糅合在一起进行.
在爬虫中,我将实现以下几个功能点:

1.爬出一页新闻栏目下的所有新闻链接
2.通过爬到的一页新闻链接进入到新闻详情爬取所需要数据(主要是新闻内容)
3.通过循环爬取到所有的新闻.

分别对应的知识点为:

1.爬出一个页面下的基础数据.
2.通过爬到的数据进行二次爬取.
3.通过循环对网页进行所有数据的爬取.

话不多说,现在开干.

3.1爬出一页新闻栏目下的所有新闻链接

Paste_Image.png

通过对新闻栏目的源代码分析,我们发现所抓数据的结构为

Paste_Image.png

那么我们只需要将爬虫的选择器定位到(li:newsinfo_box_cf),再进行for循环抓取即可.

编写代码
import scrapy

class News2Spider(scrapy.Spider):
    name = "news_info_2"
    start_urls = [
        "http://ggglxy.scu.edu.cn/index.php?c=special&sid=1&page=1",
    ]
        
    def parse(self, response):
        for href in response.xpath("//div[@class='newsinfo_box cf']"):
            url = response.urljoin(href.xpath("div[@class='news_c fr']/h3/a/@href").extract_first())

测试,通过!

Paste_Image.png

3.2通过爬到的一页新闻链接进入到新闻详情爬取所需要数据(主要是新闻内容)

现在我获得了一组URL,现在我需要进入到每一个URL中抓取我所需要的标题,时间和内容,代码实现也挺简单,只需要在原有代码抓到一个URL时进入该URL并且抓取相应的数据即可.所以,我只需要再写一个进入新闻详情页的抓取方法,并且使用scapy.request调用即可.

编写代码
#进入新闻详情页的抓取方法
def parse_dir_contents(self, response):
        item = GgglxyItem()
        item['date'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/p/text()").extract_first()
        item['href'] = response
        item['title'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/h1/text()").extract_first()
        data = response.xpath("//div[@class='detail_zy_c pb30 mb30']")
        item['content'] = data[0].xpath('string(.)').extract()[0]
        yield item

整合进原有代码后,有:

import scrapy
from ggglxy.items import GgglxyItem

class News2Spider(scrapy.Spider):
    name = "news_info_2"
    start_urls = [
        "http://ggglxy.scu.edu.cn/index.php?c=special&sid=1&page=1",
    ]
        
    def parse(self, response):
        for href in response.xpath("//div[@class='newsinfo_box cf']"):
            url = response.urljoin(href.xpath("div[@class='news_c fr']/h3/a/@href").extract_first())
            #调用新闻抓取方法
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_dir_contents)

        
    #进入新闻详情页的抓取方法                
    def parse_dir_contents(self, response):
            item = GgglxyItem()
            item['date'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/p/text()").extract_first()
            item['href'] = response
            item['title'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/h1/text()").extract_first()
            data = response.xpath("//div[@class='detail_zy_c pb30 mb30']")
            item['content'] = data[0].xpath('string(.)').extract()[0]
            yield item

测试,通过!

Paste_Image.png

这时我们加一个循环:

NEXT_PAGE_NUM = 1 

NEXT_PAGE_NUM = NEXT_PAGE_NUM + 1
        if NEXT_PAGE_NUM<11:
            next_url = 'http://ggglxy.scu.edu.cn/index.php?c=special&sid=1&page=%s' % NEXT_PAGE_NUM
            yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse) 

加入到原本代码:

import scrapy
from ggglxy.items import GgglxyItem

NEXT_PAGE_NUM = 1


class News2Spider(scrapy.Spider):
    name = "news_info_2"
    start_urls = [
        "http://ggglxy.scu.edu.cn/index.php?c=special&sid=1&page=1",
    ]

    def parse(self, response):
        for href in response.xpath("//div[@class='newsinfo_box cf']"):
            URL = response.urljoin(href.xpath("div[@class='news_c fr']/h3/a/@href").extract_first())
            yield scrapy.Request(URL, callback=self.parse_dir_contents)
        global NEXT_PAGE_NUM
        NEXT_PAGE_NUM = NEXT_PAGE_NUM + 1
        if NEXT_PAGE_NUM<11:
            next_url = 'http://ggglxy.scu.edu.cn/index.php?c=special&sid=1&page=%s' % NEXT_PAGE_NUM
            yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse) 



    def parse_dir_contents(self, response):
            item = GgglxyItem() 
            item['date'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/p/text()").extract_first()
            item['href'] = response 
            item['title'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/h1/text()").extract_first()
            data = response.xpath("//div[@class='detail_zy_c pb30 mb30']")
            item['content'] = data[0].xpath('string(.)').extract()[0] 
            yield item

测试:

Paste_Image.png

抓到的数量为191,但是我们看官网发现有193条新闻,少了两条.
为啥呢?我们注意到log的error有两条:
定位问题:原来发现,学院的新闻栏目还有两条隐藏的二级栏目:
比如:

Paste_Image.png

对应的URL为

Paste_Image.png

URL都长的不一样,难怪抓不到了!
那么我们还得为这两条二级栏目的URL设定专门的规则,只需要加入判断是否为二级栏目:

  if URL.find('type') != -1:
      yield scrapy.Request(URL, callback=self.parse)

组装原函数:

import scrapy
from ggglxy.items import GgglxyItem

NEXT_PAGE_NUM = 1


class News2Spider(scrapy.Spider):
    name = "news_info_2"
    start_urls = [
        "http://ggglxy.scu.edu.cn/index.php?c=special&sid=1&page=1",
    ]

    def parse(self, response):
        for href in response.xpath("//div[@class='newsinfo_box cf']"):
            URL = response.urljoin(href.xpath("div[@class='news_c fr']/h3/a/@href").extract_first())
            if URL.find('type') != -1:
                yield scrapy.Request(URL, callback=self.parse)
            yield scrapy.Request(URL, callback=self.parse_dir_contents)
        global NEXT_PAGE_NUM
        NEXT_PAGE_NUM = NEXT_PAGE_NUM + 1
        if NEXT_PAGE_NUM<11:
            next_url = 'http://ggglxy.scu.edu.cn/index.php?c=special&sid=1&page=%s' % NEXT_PAGE_NUM
            yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse) 



    def parse_dir_contents(self, response):
            item = GgglxyItem() 
            item['date'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/p/text()").extract_first()
            item['href'] = response 
            item['title'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/h1/text()").extract_first()
            data = response.xpath("//div[@class='detail_zy_c pb30 mb30']")
            item['content'] = data[0].xpath('string(.)').extract()[0] 
            yield item

测试:

Paste_Image.png

我们发现,抓取的数据由以前的193条增加到了238条,log里面也没有error了,说明我们的抓取规则OK!

4.获得抓取数据

     scrapy crawl news_info_2 -o 0016.json

相关推荐
scrapy通过scrapyinghub实现24小时爬虫托管爬取
scrapy抓取成都房价信息

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,194评论 6 490
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,058评论 2 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 156,780评论 0 346
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,388评论 1 283
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,430评论 5 384
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,764评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,907评论 3 406
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,679评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,122评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,459评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,605评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,270评论 4 329
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,867评论 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,734评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,961评论 1 265
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,297评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,472评论 2 348

推荐阅读更多精彩内容