Python爬虫入门教程 16 |
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Python爬虫入门教程 16
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1. 500px摄影师社区-写在前面
今天要抓取的网站为 https://500px.me/ ，这是一个摄影社区，在一个摄影社区里面本来应该爬取的是图片信息，可是我发现好像也没啥有意思的，忽然觉得爬取一下这个网站的摄影师更好玩一些，所以就有了这篇文章的由来。
基于上面的目的，我找了了一个不错的页面 https://500px.me/community/search/user 不过细细分析之后，发现这个页面并不能抓取到尽可能多的用户，因为下拉一段时间，就不能继续了，十分糟心，难道我止步于此了么，显然不可能的，一番的努力之后(大概废了1分钟吧)，我找到了突破口，任意打开一个用户的个人中心页，就是点击上述链接的任意用户头像，出现如下操作。
用户个人中心页面，竟然有关注列表唉~~，nice啊，这个好爬啊，F12分析一下。 哒哒哒，数据得到了。URL是 https://500px.me/community/res/relation/4f7fe110d4e0b8a1fae0632b2358c8898/follow?startTime=&page=1&size=10&type=json 参数分别如下，实际测试发现size可以设置为100 https://500px.me/community/res/relation/{用户ID}/follow?startTime=&page={页码}&size={每页数据}&type=json那么我们只需要这么做就可以了 获取关注总数 关注总数除以100，循环得到所有的关注者(这个地方为什么用关注，不用粉丝，是因为被关注的人更加有价值)明确我们的目标之后，就可以开始写代码了。 2.500px摄影师社区-撸代码基本操作，获取网络请求，之后解析页面，取得关注总数。 用户的起始，我选择的id是5769e51a04209a9b9b6a8c1e656ff9566，你可以随机选择一个，只要他有关注名单，就可以。导入模块，这篇博客，用到了redis和mongo，所以相关的基础知识，我建议你提前准备一下，否则看起来吃力。 import requests import threading from redis import StrictRedis import pymongo #########mongo部分######################### DATABASE_IP = '127.0.0.1' DATABASE_PORT = 27017 DATABASE_NAME = 'sun' client = pymongo.MongoClient(DATABASE_IP,DATABASE_PORT) db = client.sun db.authenticate("dba", "dba") collection = db.px500 # 准备插入数据 #########mongo部分######################### #########redis部分######################### redis = StrictRedis(host="localhost",port=6379,db=1,decode_responses=True) #########redis部分######################### #########全局参数部分######################### START_URL = "https://500px.me/community/v2/user/indexInfo?queriedUserId={}" # 入口链接 COMMENT = "https://500px.me/community/res/relation/{}/follow?startTime=&page={}&size=100&type=json" HEADERS = { "Accept":"application/json", "User-Agent":"你自己去找找可用的就行", "X-Requested-With":"XMLHttpRequest" } need_crawlids = [] # 待爬取的userid lock = threading.Lock() # 线程锁 #########全局参数部分######################### def get_followee(): try: res = requests.get(START_URL.format("5769e51a04209a9b9b6a8c1e656ff9566"), headers=HEADERS,timeout=3) data = res.json() if data: totle = int(data["data"]["userFolloweeCount"]) # 返回关注数 userid = data["data"]["id"] # 返回用户ID return { "userid":userid, "totle":totle } # 返回总数据 except Exception as e: print("数据获取错误") print(e) if __name__ == '__main__': start = get_followee() # 获取入口 need_crawlids.append(start)上面代码中有一个非常重要的逻辑，就是为什么要先匹配种子地址的【关注数】和【用户ID】，这两个值是为了拼接下面的URLhttps://500px.me/community/res/relation/{}/follow?startTime=&page={}&size=100&type=json经过分析，你已经知道，这个地方第一个参数是用户id,第二个参数是页码page，page需要通过关注总数除以100得到。不会算的，好好在纸上写写吧~ 我们可以通过一个方法，获取到了种子用户的关注列表，以此继续爬取下去，完善生产者代码。关键代码都进行了注释标注。 思路如下： 死循环不断获取need_crawlids 变量中的用户，然后获取该用户的关注者列表。 爬取到的信息，写入redis方便验证重复，快速存储。 class Product(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) self._headers = HEADERS def get_follows(self,userid,totle): try: res = requests.get(COMMENT.format(userid,totle),headers=HEADERS,timeout=3) data = res.json() if data: for item in data: yield { "userid":item["id"], "totle":item["userFolloweeCount"] } except Exception as e: print("错误信息") print(e) self.get_follows(userid,totle) # 出错之后，重新调用 def run(self): while 1: global need_crawlids # 调用全局等待爬取的内容 if lock.acquire(): if len(need_crawlids)==0: # 如果为0，无法进入循环 continue data = need_crawlids[0] # 取得第一个 del need_crawlids[0] # 使用完删除 lock.release() if data["totle"] == 0: continue for page in range(1,data["totle"]//100+2): for i in self.get_follows(data["userid"],page): if lock.acquire(): need_crawlids.append(i) # 新获取到的，追加到等待爬取的列表里面 lock.release() self.save_redis(i) # 存储到redis里面 def save_redis(self,data): redis.setnx(data["userid"],data["totle"]) #print(data,"插入成功")由于500px无反爬虫，所以运行起来速度也是飞快了，一会就爬取了大量的数据，目测大概40000多人，由于咱是写教程的，我停止了爬取。
这些数据不能就在redis里面趴着，我们要用它获取用户的所有信息，那么先找到用户信息接口，其实在上面已经使用了一次https://500px.me/community/v2/user/indexInfo?queriedUserId={} 后面的queriedUserId对应的是用户id，只需要从刚才的数据里面获取redis的key就可以了，开始编写消费者代码吧，我开启了5个线程抓取。 class Consumer(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) def run(self): while 1: key = redis.randomkey() # 随机获取一个key if key: # 删除获取到的key redis.delete(key) self.get_info(key) def get_info(self,key): try: res = requests.get(START_URL.format(key),headers=HEADERS,timeout=3) data = res.json() if data['status'] == "200": collection.insert(data["data"]) # 插入到mongodb中 except Exception as e: print(e) return if __name__ == '__main__': start = get_followee() # 获取入口 need_crawlids.append(start) p = Product() p.start() for i in range(1,5): c = Consumer() c.start()代码没有特别需要注意的，可以说非常简单了，关于redis使用也不多。 redis.randomkey() # 随机获取一个key redis.delete(key) # 删除key(⊙o⊙)…经过几分钟的等待之后，大量的用户信息就来到了我的本地。
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