使用Scrapy爬取大规模数据

2019年6月11日 148次阅读

系统学习了解Python爬虫有20天时间了，做了一些爬虫小实验，如：

但是以上爬取的数据量都不大，最多的有一千多数条数据。于是想做一次大数据量的爬取。选择的数据源是简书用户，使用的是Scrapy框架。同时也想对简书的用户做一个数据分析。

要爬取大量数据，使用Scrapy要考虑的是新的url在哪里产生，解析的方法如何循环调用，也就是爬取的深度和广度。在Scrapy官方文档上的案例过于简单，实现的过程遇到不少问题，如scrapy中的方法如何调度，如何返回，循环中如何去抓取需要的另一个字段，再如何返回等等， 有些可能是我思维的局限，问题先记下，一步步解决。

一、考虑爬虫从哪里入口？

简书的用户id不是一个自增的序列数，无法使用一个循环就可以跑下所有用户。一开始我是想从一篇热门文章的阅读数或者喜欢数开始抓取用户，热门文章的阅读数能达到6W+，喜欢数在6～7K。但下一步数据再怎么爬，没有想好，阅读和喜欢的用户都是最普通用户，他们的关注和粉丝很少，而且阅读用户是Ajax数据。还有一个问题，数据如何去重。

后来，我再看上次爬取的简书签约作者时，发现有8个签约作者粉丝都超过1W，彭小六粉丝近3W。于是就觉得从这里作为入口，会是一个比较好的方案，简单易行，使用几个不多的url作为待爬取的入口，便可以抓取到大量的数据。最后我选择几个入口用户是，简书、彭小六、剽悍一只猫、入江之鲸、陶瓷兔子5个用户url，爬取他们的粉丝用户信息。

没有把所有签约作者url一起列为入口，是因为我现在数据存为csv格式，考虑可能超过65535行。后来我看了一下，特征用户还可以包括简叔，简书首席拒稿官。

要爬取的用户信息：

class JsuserItem(Item):
   
    nickname = Field()  #用户昵称
    subscriptions = Field() # 用户关注数
    fans = Field() #粉丝数
    url = Field()  #用户首页url
    articles = Field()  #写的文章数
    words = Field() #写作的字数
    likes = Field()   #收到的喜欢数
    comments = Field()  # 发表的评论数，这个数据跳到另外url，还要做分页处理，这次没有做。
    regtime = Field()  # 与评论数一样，下次再爬取
    collected = Field()  #文集数量

二、如何使用Scrapy循环爬取数据

在上一篇文章爬虫框架Scrapy快速入门中数据提交，获取新的url，url规则没有变，抓取的页面结构没有变，所以都是在parse()中实现。这次不一样。

1、列出start_urls， parse()方法会自动从这个待爬取的url列表依次执行。
2、每一个用户的粉丝是分页加载的。所以需要一个方法获取粉丝分页url，分页页面每一行数据显示了一个用户文章数、字数、喜欢数、粉丝数，不需要进入到用户首页。

要获得用户注册时间，第一篇文章发表时间，发表过多少评论，是需要进到用户首页的，这也是下一步抓取要解决的。

《使用Scrapy爬取大规模数据》 用户信息

在parse()方法中，我的目标就是拿到所有分页url，parse_item()中解析出用户信息并提交。在parse()方法中循环调用parse_item()。把所有特征用户的粉丝数据都抓取出来。

注意：
1）在构造分页url时，查看到一个参数“_=”后面是一串数字，在浏览器中验证去掉又不行，猜测是时间戳。就用time构造出一个，测试正确。

《使用Scrapy爬取大规模数据》 分页url

2）在scrapy中方法调用，采用回调的方式。

       for i in range(1, pages + 1):
            nurl = response.url + '?_' + str(t) + '&page=' + str(i)  #构造出分页的url
            yield Request(nurl, callback=self.parse_item)

看一下爬取到的数据：

《使用Scrapy爬取大规模数据》 到了65535行！

把数据导入数说立方，去重后的条数为64714条，重复率为1.2%，可见用户在粉以上几个签约作者时重合度并不高。

《使用Scrapy爬取大规模数据》 数据统计
《使用Scrapy爬取大规模数据》 90.8%用户写了7篇文章，68.9%用户没有发表过文章

你坚持写7篇就超过90%的用户。更多数据分析，另外写一篇来解读。下一步的学习放在mongodb，redis上，练习10W+级别的数据爬取，以及Scrapy处理复杂的流程和性能优化。

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