实操 | 从0到1教你用Python来爬取整站天气网

2009 年 5 月 30 日

Scrapy

Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。

一、安装scrapy

安装Twisted

Twisted：为 Python 提供的基于事件驱动的网络引擎包。
在下面网址安装Twisted

url:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

安装scrapy

cmd输入 pip install scrapy
安装完毕，cmd里输入scrapy出现安装成功。

二、了解scrapy

Scrapy的组件

引擎，用来处理整个系统的数据流处理，触发事务。
调度器，用来接受引擎发过来的请求，压入队列中，并在引擎再次请求的时候返回。
下载器，用于下载网页内容，并将网页内容返回给蜘蛛。
蜘蛛，蜘蛛是主要干活的，用它来制订特定域名或网页的解析规则。
项目管道，负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目，主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件，位于Scrapy引擎和下载器之间的钩子框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
蜘蛛中间件，介于Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件，介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

其处理流程为：

引擎打开一个域名时，蜘蛛处理这个域名，并让蜘蛛获取第一个爬取的URL。
引擎从蜘蛛那获取第一个需要爬取的URL，然后作为请求在调度中进行调度。
引擎从调度那获取接下来进行爬取的页面。
调度将下一个爬取的URL返回给引擎，引擎将他们通过下载中间件发送到下载器。
当网页被下载器下载完成以后，响应内容通过下载中间件被发送到引擎。
引擎收到下载器的响应并将它通过蜘蛛中间件发送到蜘蛛进行处理。
蜘蛛处理响应并返回爬取到的项目，然后给引擎发送新的请求。
引擎将抓取到的项目项目管道，并向调度发送请求。
系统重复第二部后面的操作，直到调度中没有请求。

三、项目分析

爬取天气网城市的信息

url : https://www.aqistudy.cn/historydata/

爬取主要的信息: 热门城市每一天的空气质量信息

点击月份还有爬取每天的空气质量信息

四、新建项目

新建文件夹命令为天气网爬虫
cd到根目录，打开cmd，运行 scrapy startproject weather_spider

创建spider

cd到根目录,运行 scrapy genspider weather www.aqistudy.cn/historydata

这里的weather是spider的名字

创建的路径如下：

五、代码编写

对于scrapy，第一步，必须编写item.py，明确爬取的对象

item.py

import scrapy

class WeatherSpiderItem (scrapy.Item) :

# define the fields for your item here like:

# name = scrapy.Field()

“””日期 AQI 质量等级 PM2.5 PM10 SO2 CO NO2 O3_8h”””

city = scrapy.Field()

date = scrapy.Field()

aqi = scrapy.Field()

level = scrapy.Field()

pm25 = scrapy.Field()

pm10 = scrapy.Field()

so2 = scrapy.Field()

co = scrapy.Field()

no2 = scrapy.Field()

o3_8h = scrapy.Field()

对于爬取必须伪装好UA，在setting.py中定义 MY_USER_AGENT 来存放UA，注意在settings中命名必须大写

settings.py

MY_USER_AGENT = [

“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” ,

“Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.11 TaoBrowser/2.0 Safari/536.11” ,

“Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER” ,

“Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)” ,

“Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)” ,

“Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.84 Safari/535.11 LBBROWSER” ,

“Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E)” ,

“Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; QQBrowser/7.0.3698.400)” ,

“Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)” ,

“Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; 360SE)” ,

“Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)” ,

“Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E)” ,

“Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.89 Safari/537.1” ,

“Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.89 Safari/537.1” ,

“Mozilla/5.0 (iPad; U; CPU OS 4_2_1 like Mac OS X; zh-cn) AppleWebKit/533.17.9 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8C148 Safari/6533.18.5” ,

“Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:2.0b13pre) Gecko/20110307 Firefox/4.0b13pre” ,

“Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:16.0) Gecko/20100101 Firefox/16.0” ,

“Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11” ,

“Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; zh-CN; rv:1.9.2.10) Gecko/20100922 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.10” ,

“Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36” ,

]

在定义好UA后，在middlewares.py中创建 RandomUserAgentMiddleware 类

middlewares.py

import random

class RandomUserAgentMiddleware (object) :

def __init__ (self, user_agents) :

self.user_agents = user_agents

@classmethod

def from_crawler (cls, crawler) :

# 从settings.py中导入MY_USER_AGENT

s = cls(user_agents=crawler.settings.get( ‘MY_USER_AGENT’ ))

return s

def process_request (self, request, spider) :

agent = random.choice(self.user_agents)

request.headers[ ‘User-Agent’ ] = agent

return

None

注意要在settings.py中激活，必须是900，来去掉scrapy本身的UA

setting.py

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {

‘weather_spider.middlewares.RandomUserAgentMiddleware’ : 900 ,

}

开始编写最重要的spider.py，推荐使用scrapy.shell来一步一步调试

先拿到所有的城市

在scrapy中xpath方法和lxml中的xpath语法一样

我们可以看出url中缺少前面的部分，follow方法可以自动拼接url,通过meta方法来传递需要保存的city名字，通过callback方法来调度将下一个爬取的URL

weather.py

def parse (self, response) :

city_urls = response.xpath( ‘//div[@class=”all”]/div[@class=”bottom”]//li/a/@href’ ).extract()[ 16 : 17 ]

city_names = response.xpath( ‘//div[@class=”all”]/div[@class=”bottom”]//li/a/text()’ ).extract()[ 16 : 17 ]

self.logger.info( ‘正在爬去{}城市url’ .format(city_names[ 0 ]))

for city_url, city_name in zip(city_urls, city_names):

# 用的follow快捷方式，可以自动拼接url

yield

response.follow(url=city_url, meta={

‘city’

: city_name}, callback=self.parse_month)

这时就是定义parse_month函数，首先分析月份的详情页,拿到月份的url

还是在scrapy.shell 中一步一步调试

通过follow方法拼接url，meta来传递city_name要保存的城市名字，selenium：True先不管

然后通过callback方法来调度将下一个爬取的URL，即就是天的爬取详细页

weather.py

def parse_month (self, response) :

“””

解析月份的url

:param response:

:return:

city_name = response.meta[ ‘city’ ]

self.logger.info( ‘正在爬取{}城市的月份url’ .format(city_name[ 0 ]))

# 由于爬取的信息太大了，所有先爬取前5个

month_urls = response.xpath( ‘//ul[@class=”unstyled1″]/li/a/@href’ ).extract()[ 0 : 5 ]

for month_url in month_urls:

yield response.follow(url=month_url, meta={
‘city’ : city_name,
‘selenium’

True

}, callback=self.parse_day_data)

现在将日的详细页的信息通过xpah来取出

发现竟然为空

同时发现了源代码没有该信息

说明了是通过js生成的数据，scrapy只能爬静态的信息，所以引出的scrapy对接selenium的知识点，所以上面meta传递的参数就是告诉scrapy使用selenium来爬取。

复写 WeatherSpiderDownloaderMiddleware 下载中间件中的process_request函数方法

middlewares.py

import time

import scrapy

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.chrome.options import Options

class WeatherSpiderDownloaderMiddleware (object) :

def process_request (self, request, spider) :

if request.meta.get( ‘selenium’ ):

# 为了让浏览器能够无界面的工作

chrome_options = Options()

# 设置chrome浏览器无界面模式

chrome_options.add_argument( ‘–headless’ )

driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)

# 用浏览器去访问这个地址

driver.get(request.url)

time.sleep( 1.5 ) # 因为浏览器需要加载渲染

html = driver.page_source

driver.quit()

return scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html, encoding= ‘utf-8’ , request=request)

return

None

激活WeatherSpiderDownloaderMiddleware

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {

‘weather_spider.middlewares.WeatherSpiderDownloaderMiddleware’ : 543 ,

‘weather_spider.middlewares.RandomUserAgentMiddleware’ : 900 ,

}

最后编写weather.py中的剩下代码

from ..items import WeatherSpiderItem

def parse_day_data (self, response) :

“””

解析每天的数据

:param response:

:return:

node_list = response.xpath( ‘//tr’ )

# 去掉表头

node_list.pop( 0 )

print(response.body)

print( ‘开始爬取……’ )

print(node_list)

for node in node_list:

item = WeatherSpiderItem

item[ ‘city’ ] = response.meta[ ‘city’ ]

item[ ‘date’ ] = node.xpath( ‘./td[1]/text()’ ).extract_first()

item[ ‘aqi’ ] = node.xpath( ‘./td[2]/text()’ ).extract_first()

item[ ‘level’ ] = node.xpath( ‘./td[3]//text()’ ).extract_first()

item[ ‘pm25’ ] = node.xpath( ‘./td[4]/text()’ ).extract_first()

item[ ‘pm10’ ] = node.xpath( ‘./td[5]/text()’ ).extract_first()

item[ ‘so2’ ] = node.xpath( ‘./td[6]/text()’ ).extract_first()

item[ ‘co’ ] = node.xpath( ‘./td[7]/text()’ ).extract_first()

item[ ‘no2’ ] = node.xpath( ‘./td[8]/text()’ ).extract_first()

item[ ‘o3_8h’ ] = node.xpath( ‘./td[9]/text()’ ).extract_first()

yield

item

六、运行项目

一定要注意项目的根目录执行命令，可以通过 scrapy list 查看是否存在项目

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，命令如下：

默认json

scrapy crawl weather -o spider.json

json lines格式，默认为Unicode编码

scrapy crawl weather -o spider..jl

csv 逗号表达式，可用Excel打开

scrapy crawl weather -o spider..csv

xml格式

scrapy crawl weather -o spider..xml

但是保存的编码不对，必须在settings中加入 FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'

七、入库操作

这里入的库是Mongodb，在settings.py中配置

MONGO_URI= ‘192.168.96.128’ #虚拟机ip

MONGO_DB=
‘weather’

#表名

对于入门主要处理的是pipelines中

pipelines.py

import pymongo

class MongoPipeline (object) :

def __init__ (self,mongo_uri,mongo_db) :

self.mongo_uri=mongo_uri

self.mongo_db=mongo_db

@classmethod

def from_crawler (cls, crawler) :

return cls(

mongo_uri=crawler.settings.get( ‘MONGO_URI’ ),

mongo_db=crawler.settings.get( ‘MONGO_DB’ )

)

def open_spider (self, spider) : # 当爬虫开启时连接MongoDB数据库

self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)

self.db = self.client[self.mongo_db]

def process_item (self, item, spider) :

name = item.__class__.__name__

self.db[name].insert(dict(item)) # 保存数据

return item

def close_spider (self, spider) : # 当爬虫关闭时关闭数据库连接

self.client.close()

在settings中激活pipelines

ITEM_PIPELINES = {

‘weather_spider.pipelines.MongoPipeline’ : 300 ,

}

效果如下

八、结语

我们本次通过爬取天气网站的来作为学习 Scrapy 的，这里展示的关于 Scrapy 大部分的知识点。如果改写列表，就可以爬取北京所有的天气信息，当然还可以爬取全部城市的天气信息，即这个天气网的全部内容基本都爬取。

源码获取请点击「阅读原文」或后台回复Scrapy进行获取。

往期阅读

我命由我不由天，5个月逆袭百度，头条AI岗位，来挑战吗？

优秀！清华计算机系女神最喜欢的硬核IT公众号推荐

END

跟大家分享一个我关注了很久的公众号「兔保哥」

一位可爱的妈妈，曾经的财经媒体人，主业写保险。

她会告诉你支付宝上有哪些保险可以捡便宜；相互宝为什么不能替代保险；给孩子买保险，一千块就能解决；买什么样的保险等于白白扔钱。

所有你觉得复杂枯燥的保险内容，在她这儿都会变得通俗易懂又有趣。

你还能看到同龄人的故事分享，看看他们是如何从“保险就是骗钱”转变成“真正的保险从来都是花小钱办大事”的。

人生多舛，如果你也想找到自己的那份心安，可以关注她。

演道网

实操 | 从0到1教你用Python来爬取整站天气网

Scrapy

一、安装scrapy

二、了解scrapy

三、项目分析

四、新建项目

五、代码编写

六、运行项目

七、入库操作

八、结语

About The Author

shine

2024年四月
M	T	W	T	F	S	S
« Jan
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26	27	28
29	30

Scrapy

一、安装scrapy

二、了解scrapy

三、项目分析

四、新建项目

五、代码编写

六、运行项目

七、入库操作

八、结语

Related Posts

About The Author

shine