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使用Scrapy爬取上述列表
安装Scrapy
- 下载文件：lxml；twisted；并在该页面上搜索scrapy并下载whl文件，最后使用
pip install x.whl，x为 whl文件名，依次安装三个文件。 - 我下载的都是cp35-cp35m-win_amd64.whl，win7安装成功。
简单快速的Scrapy
- 编辑名为
num1.py的文件添加以下内容，使用命令行scrapy runspider num1.py -o 1.json在文件当前所在目录下运行文件，表示使用Scrapy执行该爬虫并将输出数据保存为json文件。 - 整个爬取过程花费了212.98秒，平均每个页面花费0.053秒。
# -*- coding: utf-8 -*-
# 文本编辑器编码要设置对，最好为UTF-8无BOM编码
import scrapy
class Num1Spider(scrapy.Spider):
name = "num1" # 爬虫命名，在项目中有用
allowed_domains = ["jianshu.com"] # 允许爬取的域名
domain = '//www.greatytc.com' # 自己设置的基础域名变量
headers = {
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.71 Safari/537.36",
} # 请求头
base_url = '//www.greatytc.com/collections/16/notes?order_by=added_at&page=%d'
# 关于此处url，参看新手向爬虫（一）
num = 0 # 页数
def start_requests(self): # 默认的开始函数，用于提供要爬取的链接
# url = self.base_url % self.num
while self.num < 4000: # 程序员专题总页数小于4000，共花费212.975027秒
self.num += 1
yield scrapy.Request(self.base_url % self.num,
headers = self.headers,
callback = self.parse)
def parse(self, response): # 默认的回调函数，用于链接下载完毕后调用来处理数据
for index,i in enumerate(response.css(".title a::text").extract()):
if "爬虫" in i or "爬取" in i:
like = response.css("a + span::text").extract()[index].replace(' · 喜欢 ', '')
url = self.domain + response.css('.title a::attr(href)').extract()[index]
yield {"title" : i, "like": like, "url": url}
######################## Debug ###############################
# from scrapy.shell import inspect_response
# inspect_response(response, self)
# 将以上两句插入回调函数中任意位置，即可在运行过程中中断打开交互命令行，用于调试查看响应内容
######################## Run ###############################
# scrapy runspider num1.py -o 1.json
文本后处理
- 用于从上一步生成的json文件中提取数据并排序生成简单的markdown。
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
with open('1.json','r') as f:
data = json.load(f)
data = sorted(data, key =lambda x: int(x['like']), reverse=True)
# 以喜欢数对文章进行排序
with open('1.md', 'w') as m:
m.write('### 爬虫文章 in 简书程序员专题：\n')
for i in data:
m.write('- *like*:**{like}** - [{title}]({url})\n'.format(**i))
# **i 表示解包字典
