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Python 爬虫爬取指定博客的所有文章

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/19 浏览:3 次 )

自上一篇文章 Z Story : Using Django with GAE Python 后台抓取多个网站的页面全文 后,大体的进度如下:
1.增加了Cron: 用来告诉程序每隔30分钟 让一个task 醒来, 跑到指定的那几个博客上去爬取最新的更新
2.用google 的 Datastore 来存贮每次爬虫爬下来的内容。。只存贮新的内容。。

就像上次说的那样,这样以来 性能有了大幅度的提高: 原来的每次请求后, 爬虫才被唤醒 所以要花大约17秒的时间才能从后台输出到前台而现在只需要2秒不到

3.对爬虫进行了优化

1. Cron.yaml 来安排每个程序醒来的时间

经过翻文档, 问问题终于弄明白google的cron的工作原理--实际上只是google每隔指定的时间虚拟地访问一个我们自己指定的url…
因此在Django 下, 根本不需要写一个纯的python 程序 一定不要写:
if __name__=="__main__":
只需要自己配置一个url 放在views.py里:

def updatePostsDB(request):
  #deleteAll()
  SiteInfos=[]
  SiteInfo={}
  SiteInfo['PostSite']="L2ZStory"
  SiteInfo['feedurl']="feed://l2zstory.wordpress.com/feed/"
  SiteInfo['blog_type']="wordpress"
  SiteInfos.append(SiteInfo)
  SiteInfo={}
  SiteInfo['PostSite']="YukiLife"
  SiteInfo['feedurl']="feed://blog.sina.com.cn/rss/1583902832.xml"
  SiteInfo['blog_type']="sina"
  SiteInfos.append(SiteInfo)
  SiteInfo={}
  SiteInfo['PostSite']="ZLife"
  SiteInfo['feedurl']="feed://ireallife.wordpress.com/feed/"
  SiteInfo['blog_type']="wordpress"
  SiteInfos.append(SiteInfo)
  SiteInfo={}
  SiteInfo['PostSite']="ZLife_Sina"
  SiteInfo['feedurl']="feed://blog.sina.com.cn/rss/1650910587.xml"
  SiteInfo['blog_type']="sina"
  SiteInfos.append(SiteInfo)
  
  try:
    for site in SiteInfos:
      feedurl=site['feedurl']
      blog_type=site['blog_type']
      PostSite=site['PostSite']
      PostInfos=getPostInfosFromWeb(feedurl,blog_type)
      recordToDB(PostSite,PostInfos)
    Msg="Cron Job Done..." 
  except Exception,e:
    Msg=str(e)  
  return HttpResponse(Msg)

cron.yaml 要放在跟app.yaml同一个级别上:
cron:
- description: retrieve newest posts
url: /task_updatePosts/
schedule: every 30 minutes

在url.py 里只要指向这个把task_updatePostsDB 指向url就好了

调试这个cron的过程可以用惨烈来形容。。。在stackoverflow上有很多很多人在问为什么自己的cron不能工作。。。我一开始也是满头是汗,找不着头脑。。。最后侥幸弄好了,大体步骤也是空泛的很。。但是很朴实:
首先,一定要确保自己的程序没有什么syntax error….然后可以自己试着手动访问一下那个url 如果cron 正常的话,这个时候任务应该已经被执行了 最后实在不行的话多看看log…

2. Datastore的配置和利用--Using Datastore with Django

我的需求在这里很简单--没有join…所以我就直接用了最简陋的django-helper..
这个models.py 是个重点:

复制代码 代码如下:
from appengine_django.models import BaseModel
from google.appengine.ext import db

classPostsDB(BaseModel):
    link=db.LinkProperty()
    title=db.StringProperty()
    author=db.StringProperty()
    date=db.DateTimeProperty()
    description=db.TextProperty()
    postSite=db.StringProperty()

前两行是重点中的重点。。。。我一开始天真没写第二行。。。结果我花了2个多小时都没明白是怎么回事。。得不偿失。。。
读写的时候, 千万别忘了。。。PostDB.put()

一开始的时候,我为了省事,就直接每次cron被唤醒, 就删除全部的数据, 然后重新写入新爬下来的数据。。。
结果。。。一天过后。。。有4万条读写纪录。。。。而每天免费的只有5万条。。。。
所以就改为在插入之前先看看有没有更新, 有的话就写,没的话就不写。。总算把数据库这部分搞好了。。。

3.爬虫的改进:
一开始的时候,爬虫只是去爬feed里给的文章。。这样一来,如果一个博客有24*30篇文章的话。。。最多只能拿到10篇。。。。
这次,改进版能爬所有的文章。。我分别拿孤独川陵, 韩寒, Yuki和Z的博客做的试验。。成功的很。。。其中孤独川陵那里有720+篇文章。。。无遗漏掉的被爬下来了。。

import urllib
#from BeautifulSoup import BeautifulSoup
from pyquery import PyQuery as pq
def getArticleList(url):
  lstArticles=[]
  url_prefix=url[:-6]
  Cnt=1
  
  response=urllib.urlopen(url)
  html=response.read()
  d=pq(html)
  try:
    pageCnt=d("ul.SG_pages").find('span')
    pageCnt=int(d(pageCnt).text()[1:-1])
  except:
    pageCnt=1
  for i in range(1,pageCnt+1):
    url=url_prefix+str(i)+".html"
    #print url
    response=urllib.urlopen(url)
    html=response.read()
    d=pq(html)
    title_spans=d(".atc_title").find('a')
    date_spans=d('.atc_tm')
    
    for j in range(0,len(title_spans)):
      titleObj=title_spans[j]
      dateObj=date_spans[j]
      article={}
      article['link']= d(titleObj).attr('href')
      article['title']= d(titleObj).text()
      article['date']=d(dateObj).text()
      article['desc']=getPageContent(article['link'])
      lstArticles.append(article)
  return lstArticles
  
def getPageContent(url):
  #get Page Content
  response=urllib.urlopen(url)
  html=response.read()
  d=pq(html)
  pageContent=d("div.articalContent").text()
  #print pageContent
  return pageContent
def main():
  url='http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1191258123_0_1.html'#Han Han
  url="http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1225833283_0_1.html"#Gu Du Chuan Ling
  url="http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1650910587_0_1.html"#Feng
  url="http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1583902832_0_1.html"#Yuki
  lstArticles=getArticleList(url)
  for article in lstArticles:
    f=open("blogs/"+article['date']+"_"+article['title']+".txt",'w')
    f.write(article['desc'].encode('utf-8')) #特别注意对中文的处理
    f.close()
    #print article['desc']
    
if __name__=='__main__':
  main()

对PyQuery的推荐。。
很遗憾的说, BueautifulSoup让我深深的失望了。。。在我写上篇文章的时候,当时有个小bug..一直找不到原因。。在我回家后,又搭上了很多时间试图去弄明白为什么BueautifulSoup一直不能抓到我想要的内容。。。后来大体看了看它selector部分的源代码觉得应该是它对于很多还有<script>tag的不规范html页面的解析不准确。。。

我放弃了这个库, 又试了lxml..基于xpath 很好用。。但是xpath的东西我老是需要查文档。。。所以我又找了个库PyQuery…可以用jQuery选择器的工具。。。非常非常非常好用。。。。具体的用法就看上面吧。。。这个库有前途。。。

隐忧
因为pyquery基于lxml…而lxml的底层又是c…所以估计在gae上用不了。。。我这个爬虫只能现在在我的电脑上爬好东西。。。然后push到server上。。。

总结

一句话, 我爱死Python了
两句话, 我爱死Python了,我爱死Django了
三句话, 我爱死Python了,我爱死Django了,我爱死jQuery了。。。
四句号, 我爱死Python了,我爱死Django了,我爱死jQuery了,我爱死pyQuery了。。。

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一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?