前言
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。
PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取
python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入
首先要分析一下电影天堂网站的首页结构。
从上面的菜单栏中我们可以看到整个网站资源的总体分类情况。刚刚好我们可以利用到它的这个分类,将每一个分类地址作为爬虫的起点。
①解析首页地址 提取分类信息
#解析首页
def CrawIndexPage(starturl):
print "正在爬取首页"
page = __getpage(starturl)
if page=="error":
return
page = page.decode('gbk', 'ignore')
tree = etree.HTML(page)
Nodes = tree.xpath("//div[@id='menu']//a")
print "首页解析出地址",len(Nodes),"条"
for node in Nodes:
CrawledURLs = []
CrawledURLs.append(starturl)
url=node.xpath("@href")[0]
if re.match(r'/html/[A-Za-z0-9_/]+/index.html', url):
if __isexit(host + url,CrawledURLs):
pass
else:
try:
catalog = node.xpath("text()")[0].encode("utf-8")
newdir = "E:/电影资源/" + catalog
os.makedirs(newdir.decode("utf-8"))
print "创建分类目录成功------"+newdir
thread = myThread(host + url, newdir,CrawledURLs)
thread.start()
except:
pass
在这个函数中,首先将网页的源码下载下来,通过XPath解析出其中的菜单分类信息。并创建相应的文件目录。有一个需要注意的地方就是编码问题,但是也是被这个编码纠缠了好久,通过查看网页的源代码,我们可以发现,网页的编码采用的是GB2312,这里通过XPath构造Tree对象是需要对文本信息进行解码操作,将gb2312变成Unicode编码,这样DOM树结构才是正确的,要不然在后面解析的时候就会出现问题。
②解析每个分类的主页
# 解析分类文件
def CrawListPage(indexurl,filedir,CrawledURLs):
print "正在解析分类主页资源"
print indexurl
page = __getpage(indexurl)
if page=="error":
return
CrawledURLs.append(indexurl)
page = page.decode('gbk', 'ignore')
tree = etree.HTML(page)
Nodes = tree.xpath("//div[@class='co_content8']//a")
for node in Nodes:
url=node.xpath("@href")[0]
if re.match(r'/', url):
# 非分页地址 可以从中解析出视频资源地址
if __isexit(host + url,CrawledURLs):
pass
else:
#文件命名是不能出现以下特殊符号
filename=node.xpath("text()")[0].encode("utf-8").replace("/"," ")\
.replace("\\"," ")\
.replace(":"," ")\
.replace("*"," ")\
.replace("?"," ")\
.replace("\""," ")\
.replace("<", " ") \
.replace(">", " ")\
.replace("|", " ")
CrawlSourcePage(host + url,filedir,filename,CrawledURLs)
pass
else:
# 分页地址 从中嵌套再次解析
print "分页地址 从中嵌套再次解析",url
index = indexurl.rfind("/")
baseurl = indexurl[0:index + 1]
pageurl = baseurl + url
if __isexit(pageurl,CrawledURLs):
pass
else:
print "分页地址 从中嵌套再次解析", pageurl
CrawListPage(pageurl,filedir,CrawledURLs)
pass
pass
打开每一个分类的首页会发现都有一个相同的结构(点击打开示例)首先解析出包含资源URL的节点,然后将名称和URL提取出来。这一部分有两个需要注意的地方。一是因为最终想要把资源保存到一个txt文件中,但是在命名时不能出现一些特殊符号,所以需要处理掉。二是一定要对分页进行处理,网站中的数据都是通过分页这种形式展示的,所以如何识别并抓取分页也是很重要的。通过观察发现,分页的地址前面没有“/”,所以只需要通过正则表达式找出分页地址链接,然后嵌套调用即可解决分页问题。
③解析资源地址保存到文件中
#处理资源页面 爬取资源地址
def CrawlSourcePage(url,filedir,filename,CrawledURLs):
print url
page = __getpage(url)
if page=="error":
return
CrawledURLs.append(url)
page = page.decode('gbk', 'ignore')
tree = etree.HTML(page)
Nodes = tree.xpath("//div[@align='left']//table//a")
try:
source = filedir + "/" + filename + ".txt"
f = open(source.decode("utf-8"), 'w')
for node in Nodes:
sourceurl = node.xpath("text()")[0]
f.write(sourceurl.encode("utf-8")+"\n")
f.close()
except:
print "!!!!!!!!!!!!!!!!!"
这段就比较简单了,将提取出来的内容写到一个文件中就行了
为了能够提高程序的运行效率,使用了多线程进行抓取,在这里我是为每一个分类的主页都开辟了一个线程,这样极大地加快了爬虫的效率。想当初,只是用单线程去跑,结果等了一下午最后因为一个异常没处理到结果一下午都白跑了!!!!心累
class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread
def __init__(self, url, newdir,CrawledURLs):
threading.Thread.__init__(self)
self.url = url
self.newdir = newdir
self.CrawledURLs=CrawledURLs
def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数
CrawListPage(self.url, self.newdir,self.CrawledURLs)
以上只是部分代码,全部代码,可以关注本公号,后台回复【电影爬虫】,获取源码。
最后爬取的结果如下。