Python爬虫入门教程 31-100 36氪(36kr)数据抓取 scrapy

1. 36氪(36kr)数据----写在前面

今天抓取一个新闻媒体，36kr的文章内容，也是为后面的数据分析做相应的准备的，预计在12月底，爬虫大概写到50篇案例的时刻，将会迎来一个新的内容，系统的数据分析博文，记得关注哦~

36kr 让一部分人先看到未来，而你今天要做的事情确实要抓取它的过去。

网址 https://36kr.com/

2. 36氪(36kr)数据----数据分析

36kr的页面是一个瀑布流的效果，当你不断的下拉页面的时候，数据从后台追加过来，基于此，基本可以判断它是ajax异步的数据，只需要打开开发者工具，就能快速的定位到想要的数据，我们尝试一下！

捕获链接如下

https://36kr.com/api/search-column/mainsite?per_page=20&page=1&_=1543840108547
https://36kr.com/api/search-column/mainsite?per_page=20&page=2&_=1543840108547
https://36kr.com/api/search-column/mainsite?per_page=20&page=3&_=1543840108547
https://36kr.com/api/search-column/mainsite?per_page=20&page=4&_=1543840108547

在多次尝试之后，发现per_page最大可以扩展到300，但是当大于100的数据，返回的数据并不是很理想，所以，我们拟定为100即可，page就是页码，这个不断循环叠加即可。

上面的参数还有一个更加重要的值，叫做

total_count

总共有多少文章数目。有这个参数，我们就能快速的拼接出来，想要的页码了。

3. 36氪(36kr)数据----创建scrapy项目

scrapy startproject kr36

4. 36氪(36kr)数据----创建爬虫入口页面

scrapy genspider Kr36 "www.gaokaopai.com"

5. 36氪(36kr)数据----编写url生成器

页面起始地址

start_urls

为第一页数据，之后会调用

parse

函数，在函数内容，我们去获取

total_count

这个参数
这个地方，需要注意

yield

返回数据为

Request()

关于他的详细说明，请参照
https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/topics/request-response.html

所有参数清单，参数名字起得好，基本都能代表所有的意思了。比较重要的是

url

和

callback

class scrapy.http.Request(url[, callback, method='GET', headers, body, cookies, meta, encoding='utf-8', priority=0, dont_filter=False, errback])

class Kr36Spider(scrapy.Spider):
name = 'Kr36'
allowed_domains = ['36kr.com']

start_urls = ['https://36kr.com/api/search-column/mainsite?per_page=100&page=1&_=']
def parse(self, response):
data = json.loads(response.body_as_unicode())
totle = int(data["data"]["total_count"])
#totle = 201

for page in range(2,int(totle/100)+2):
print("正在爬取{}页".format(page),end="")
yield Request("https://36kr.com/api/search-column/mainsite?per_page=100&page={}&_=".format(str(page)), callback=self.parse_item)

6. 36氪(36kr)数据----解析数据

在解析数据过程中，发现有时候数据有缺失的情况发生，所以需要判断一下

app_views_count

，

mobile_views_count

，

views_count

，

favourite_num

是否出现在字典中。

注意下面代码中的Kr36Item类，这个需要提前创建一下

Kr36Item

class Kr36Item(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
app_views_count = scrapy.Field() # APP观看数量
mobile_views_count = scrapy.Field() # 移动端观看数量
views_count = scrapy.Field() # PC观看数量
column_name = scrapy.Field() # 类别
favourite_num = scrapy.Field() # 收藏数量
title = scrapy.Field() # 标题
published_at = scrapy.Field() # 发布时间
is_free = scrapy.Field() # 是否免费
username = scrapy.Field()

def parse_item(self,response):

data = json.loads(response.body_as_unicode())
item = Kr36Item()
for one_item in data["data"]["items"]:
print(one_item)
item["app_views_count"] = one_item["app_views_count"] if "app_views_count" in one_item else 0# APP观看数量
item["mobile_views_count"] = one_item["mobile_views_count"]  if "mobile_views_count" in one_item else 0 # 移动端观看数量
item["views_count"] = one_item["views_count"]  if "views_count" in one_item else 0  # PC观看数量
item["column_name"] = one_item["column_name"]  # 类别
item["favourite_num"] = one_item["favourite_num"]  if "favourite_num" in one_item else 0  # 收藏数量
item["title"] = one_item["title"] # 标题
item["published_at"] = one_item["published_at"]  # 发布时间
item["is_free"] = one_item["is_free"] if "is_free" in one_item else 0# 是否免费
item["username"] = json.loads(one_item["user_info"])["name"]
yield item

最后打开

settings.py

中的

pipelines

编写数据持久化代码

ITEM_PIPELINES = {
'kr36.pipelines.Kr36Pipeline': 300,
}

import os
import csv

class Kr36Pipeline(object):
def __init__(self):
store_file = os.path.dirname(__file__)+'/spiders/36kr.csv'
self.file = open(store_file,"a+",newline="",encoding="utf_8_sig")
self.writer = csv.writer(self.file)
def process_item(self, item, spider):
try:
self.writer.writerow((
item["title"],
item["app_views_count"],
item["mobile_views_count"],
item["views_count"],
item["column_name"],
item["favourite_num"],
item["published_at"],
item["is_free"],
item["username"]
))
print("数据存储完毕")
except Exception as e:
print(e.args)

def close_spider(self,spider):
self.file.close()

7. 36氪(36kr)数据----获取数据

运行上述代码，没有做过多的处理，也没有调整并发速度，也没有做反爬措施。跑了一下，大概获取到了

69936

条数据，和预估的差了300多条，问题不大，原因没细查，哈哈哈哈