1. 页面分析

当我们在豌豆荚首页搜索框输入微信后，会跳转到搜索结果的页面，其url为http://www.wandoujia.com/search?key=%微信。搜索结果一般是按相关性排序的；所以，我们认为第一条搜索结果为所需要爬取的。紧接着，点进去后会跳转到页面http://www.wandoujia.com/apps/com.tencent.mm，我们会发现豌豆荚的APP的详情页，是www.wandoujia.com/apps/ + APP package组成。

让我们退回到搜索结果页面，分析页面元素，如图：

所有搜索结果在<ul>无序列表标签中，每一个搜索结果在<li>标签中。对应地，CSS选择器应为

'#j-search-list>li::attr(data-pn)'

接下来，我们来分析APP的详情页，APP的名称所对应的HTML元素如图：

APP类别的如图：

APP描述的如图：

不难得到这三类元素所对应的CSS选择器

.app-name>span::text.crumb>.second>a>span::text.desc-info>.con::text

通过上面的分析，确定爬取策略如下：

逐行读取APP文件，拼接搜索页面URL；

分析搜索结果页面，跳转到第一条结果对应的详情页；

爬取详情页相关结果，写到输出文件

2. 爬虫实现

分析完页面，可以coding写爬虫了。但是，若裸写Python实现，则要处理下载间隔、请求、页面解析、爬取结果序列化。提供一个轻量级、快速的web爬虫框架，并很好地解决了这些问题；有比较详尽的介绍。

数据清洗

APP文件中，可能有一些名称不规整，需要做清洗：

# -*- coding: utf-8 -*-import redef clean_app_name(app_name):    space = u'\u00a0'    app_name = app_name.replace(space, '')    brackets = r'\(.*\)|\[.*\]|【.*】|（.*）'    return re.sub(brackets, '', app_name)

URL处理

拿清洗后APP名称，拼接搜索结果页面URL。因为URL不识别中文等字符，需要用urllib.quote做URL编码：

# -*- coding: utf-8 -*-from appMarket import cleanimport urllibdef get_kw_url(kw):    """concatenate the url for searching"""    base_url = u"http://www.wandoujia.com/search?key=%s"    kw = clean.clean_app_name(kw)    return base_url % (urllib.quote(kw.encode("utf8")))def get_pkg_url(pkg):    """get the detail url according to pkg"""    return 'http://www.wandoujia.com/apps/%s' % pkg

爬取

Scrapy的爬虫均继承与scrapy.Spider类，主要的属性及方法：

name，爬虫的名称，scrapy crawl命令后可直接跟爬虫的名称，即可启动该爬虫

allowed_domains，允许爬取域名的列表

start_requests()，开始爬取的方法，返回一个可迭代对象(iterable)，一般为scrapy.Request对象

parse(response)，既可负责处理response并返回处理的数据，也可以跟进的URL（以做下一步处理）

items为保存爬取后数据的容器，类似于Python的dict，

import scrapyclass AppMarketItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    kw = scrapy.Field()  # key word    name = scrapy.Field()  # app name    tag = scrapy.Field()  # app tag    desc = scrapy.Field()  # app description

豌豆荚Spider代码：

# -*- coding: utf-8 -*-# @Time    : 2016/6/23# @Author  : rainimport scrapyimport codecsfrom appMarket import utilfrom appMarket.util import wandoujiafrom appMarket.items import AppMarketItemclass WandoujiaSpider(scrapy.Spider):    name = "WandoujiaSpider"    allowed_domains = ["www.wandoujia.com"]    def __init__(self):        self.apps_path = './input/apps.txt'    def start_requests(self):        with codecs.open(self.apps_path, 'r', 'utf-8') as f:            for app_name in f:                yield scrapy.Request(url=wandoujia.get_kw_url(app_name),                                     callback=self.parse_search_result,                                     meta={'kw': app_name.rstrip()})    def parse(self, response):        item = AppMarketItem()        item['kw'] = response.meta['kw']        item['name'] = response.css('.app-name>span::text').extract_first()        item['tag'] = response.css('.crumb>.second>a>span::text').extract_first()        desc = response.css('.desc-info>.con::text').extract()        item['desc'] = util.parse_desc(desc)        item['desc'] = u"" if not item["desc"] else item["desc"].strip()        self.log(u'crawling the app %s' % item["name"])        yield item    def parse_search_result(self, response):        pkg = response.css("#j-search-list>li::attr(data-pn)").extract_first()        yield scrapy.Request(url=wandoujia.get_pkg_url(pkg), meta=response.meta)

APP文件里的应用名作为搜索词，也应被写在输出文件里。但是，在爬取时URL有跳转，如何在不同层级间的Request传递变量呢？Request中的meta (dict) 参数实现了这种传递。

APP描述.desc-info>.con::text，extract返回的是一个list，拼接成string如下：

def parse_desc(desc):    return reduce(lambda a, b: a.strip()+b.strip(), desc, '')

结果处理

Scrapy推荐的序列化方式为Json。Json的好处显而易见：

跨语言；

Schema明晰，较于'\t'分割的纯文本，读取不易出错

爬取结果有可能会有重复的、为空的（无搜索结果的）；此外，Python2序列化Json时，对于中文字符，其编码为unicode。对于这些问题，可自定义Pipeline对结果进行处理:

class CheckPipeline(object):    """check item, and drop the duplicate one"""    def __init__(self):        self.names_seen = set()    def process_item(self, item, spider):        if item['name']:            if item['name'] in self.names_seen:                raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)            else:                self.names_seen.add(item['name'])                return item        else:            raise DropItem("Missing price in %s" % item)class JsonWriterPipeline(object):    def __init__(self):        self.file = codecs.open('./output/output.json', 'wb', 'utf-8')    def process_item(self, item, spider):        line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"        self.file.write(line)        return item

还需在settings.py中设置

ITEM_PIPELINES = {    'appMarket.pipelines.CheckPipeline': 300,    'appMarket.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,}

分配给每个类的整型值，确定了他们运行的顺序，按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。

转载于:https://www.cnblogs.com/en-heng/p/5614814.html

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