![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/2bd3b0613bf5dd8f.jpg)
喜欢看小说的骚年们都知道,总是有一些小说让人耳目一新,不管是仙侠还是玄幻,前面更了几十章就成功圈了一大波粉丝,成功攀上飙升榜,热门榜等各种榜,扔几个栗子出来:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/c30590a7ceb71d7f.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/1a091e71ba08adba.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/75c2ff26f2f4730c.jpg)
新笔趣阁是本次要抓取的地址,其他满足下文条件的网站也行,之前已经有做过简单爬取章节的先例了,但效果不太理想,有很多不需要的成分被留下了,我们本文就爬取这个网站的上千本小说。重点在和大家一起分享一些爬虫的思路和一些很常遇到的坑。
本文的行文脉络:
1、先构造一个单本的小爬虫练练手;
2、简要分享一下安装MongoBD数据库时的几个易错问题;
3、运用Scrapy框架爬取新笔趣阁全站排行榜。
一、爬取单本小说
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/7f297a3ab334c75e.jpg)
爬取该网站相对来讲还是很容易的,打开编辑器(推荐使用PyCharm,功能强大),首先引入模块urllib.request(Python2.x的引入urllib和urllib2即可,待会我把2.x的也写出来给大家看看),给出网站URL,写下请求,再添加请求头(虽然这个网站不封号,但作者建议还是要养成每次都写请求头的习惯,万一那天碰到像豆瓣似的网站,一不留神就把你封了)话不多说,直接上代码:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/3040aee0520f5148.jpg)
然后再将请求发送出去,定义变量response,用read()方法观察,注意将符号解码成utf-8的形式,省的乱码:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/9c84c29263719197.jpg)
打印一下看结果:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/8706f27bd1478b10.jpg)
看到这么一大条就对喽,对比一下网页源码,发现是一致的。
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/29219b3a6385077e.jpg)
这步观察很重要,因为这就说明该网站没有使用AJAX异步加载,否则就要开始抓包的工作了,这个我们留着分析动态网站时候再说。建议大家在没有更好的方法时使用。之前记得确实有直接判断的方法,然而一不小心忘记了,有知道的读者还请发给我哦。
我们现在得到了网站的response,接下来就是对我们想要获取的数据进行解析、提取,但等等,考虑到我们要爬取大量小说,不搞一个数据库存储真是太失败了,作者推荐MongoDB数据库,属于NOSQL类型数据库,以文档存储为主,这里用来爬小说真是太适合不过了。
在安装好后为方便启动,可以添加环境变量,但这里有个坑,你要先打开mongod(注意是mongodb,别一上来就打开mongo),然后需要准确添加dbpath路径,不然打开很容易就会失败,上图:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/7f4fc741b389cff9.jpg)
失败状态
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/7ad04fa7f34b5d7f.jpg)
成功状态
添加路径后成功连接,出现waiting for connections on port 27017,则表示数据库连接成功,而后就不要关掉这个终端了,只有保持数据库是连接的,才可运行MongoDB数据库(不然报错你都不知道自己是怎么死的)
好了,连接好数据库后,我们将数据库与编辑器进行交互链接,位置很隐秘,在File>>Settings>>Plugins下添加组件Mongo Plugin,没有就下载一个:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/32a1b76b4e8e32c1.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/8a383a8244aa097f.jpg)
盗个图
我们在编辑器内编写代码,引入Python专门用来与MongoDB交互的模块pymongo,然后在最上面链接MongoDB数据库的端口,默认是27017,我们先创建一个叫做reading的数据库,然后在reading内新建一个叫做sheet_words的数据表,代码如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/cb62cd5763cda850.jpg)
我们先找一个叫做《修罗武神》的小说来练练手,个人来讲,我很讨厌看小说时来回的翻页,有时候还跳出广告,这时候我还得返回去重新翻页,作为一名懒得不行的懒人,我想到要是把整部小说放进一个文档里再看不就好了么,但要是一章一章的复制粘贴我想还是算了吧,这时候你就知道爬虫是有多么便捷了。好,现在我们要做的是把《修罗武神》这部小说完整的爬取下来,并在数据库中备份。我们回到刚才停留的地方,在得到response后,我们应该选用一种方法来解析网页,一般的方法有re,xpath,selector(css),建议新手使用xpath而不是re,一是因为re用不好很容易导致错误,“当你决定用正则表达式解决问题时,你有了两个问题。”,相比较xpath才是步骤明确,十分稳妥;二是在Firefox,Chrome等浏览器中可以直接复制xpath路径,大大的减少了我们的工作量,上图:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/a03d1de54e45796c.jpg)
如果你决定使用xpath之后,我们需要从lxml中引入etree模块,然后就可以用etree中的HTML()方法来解析网页了,从网页>检察元素(F12)中复制下来我们所需数据的路径,我选择的是小说每章的标题和内容,上图:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/b5dee9465ebb7894.jpg)
路径//div[@class="readAreaBox content"]/h1/text()
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/6fe9ea54cc865a00.jpg)
路径/html/body/div[4]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/text()
注意注意,又来一个坑,当你复制xpath时得到的是这个东东:
//div[@class="readAreaBox content"]/h1
和这个东东;
/html/body/div[4]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]
但你需要的是这个路径里的文本text,故我们需要另外添加具体文本:/text(),然后就像上面那样啦。上代码,查数据:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/878608c096f84056.jpg)
小说有点大,一共是三千五百章,等个大约4-7分钟吧,打开文件夹《修罗武神小说》,就可以看到我们下载好的无需翻页的一整部小说,数据库内页备份好了每章的链接,它自动从零开始排的,就是说你要看第30章就得打开序号为29的链接,这个调一下下载时的顺序就好了,作者很懒,想要尝试下的读者可以自行更改。
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/62afc3476f21d015.jpg)
小说文本
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/62a2284528cfc289.jpg)
数据库连接
看看,感觉还不错吧,好的小例子讲完了,接下来我们准备进入正题。
我们要像上面的例子那样爬取整个网站,当然这里就不再建议使用普通的编辑器来来执行了,聪明的读者已经发现,一部小说爬了4分钟,那么上千本不说,单单是一组排行榜里的100本就够爬好一会了,这就显示出Scripy框架的作用,用专门的Scripy框架写工程类爬虫绝对快速省力,是居家写虫的必备良药哇。
二、爬取小说榜所有小说(教程所有源码私信小编 小说 即可获取!)
首先安装Scrapy的所有组件,建议除pywin32以外都用pip安装,不会的话度娘吧,很简单的,pywin32需要下载与你所用Python版本相同的安装文件。
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/fab80f66cfed5022.jpg)
Scrapy插件安装成功
然后还是老规矩,不想每次终端运行都一点一点找路径的话,就将根目录添加到环境变量,然后打开终端,我们测试一下是否安装成功:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/f64d100f6bd6bfcf.jpg)
Scrapy安装成功
好,安装完毕后,打开终端,新建一个Scrapy工程,这里你可以根据索引,选择使用Scrapy的各种功能,这里不一一详解了,D盘内已经出现了我们建立好的Scrapy工程文件夹:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/821d42dc6e0873ab.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/5387f55c086b2bac.jpg)
打开文件夹,我们会看到Scrapy框架已经自动在reading文件夹中放置了我们所需的一切原材料:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/f949794fd4c2a7e1.jpg)
打开内部reading文件夹,就可以在spiders文件夹中添加爬虫py代码文件了:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/e7d47d52c0e97204.jpg)
我们这里定向爬小说排行榜,除了我们写的spider文件,还要在items.py中定义我们要爬取的内容集,有点像词典一样,名字可以随便取,但已有的继承类scrapy.Item可不能改,这是Scrapy内部自定义的类,改了它可找不到,spider就用我们上面抓取单本再加一个for循环就OK了,十分简单,一言不合就上图:
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/68f31f5f976fe76d.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/4eceed5afb339a20.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/60c7f4724ceb2d4a.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/d7b5fb070f83c42f.jpg)
爬取的小说排行榜
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/d8a8835b802b7a9f.jpg)
每个排行榜上大约20本小说
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/b59ef84f1b457d41.jpg)
每部小说的爬取情况(用的是.json格式)
![](https://img.haomeiwen.com/i9305082/61863f75592711f9.jpg)
小说显示内容
至此,我们所需的数据就都爬取完了,它们都按照相应的文件夹目录放置好在相应位置,适合条理性的观看。
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