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数据采集与融合技术实践第三次实验作业

数据采集与融合技术实践第三次实验作业

作业①:

1.题目

  • 要求:指定一个网站,爬取这个网站中的所有的所有图片,例如中国气象网(http://www.weather.com.cn)。分别使用单线程和多线程的方式爬取。(限定爬取图片数量为学号后3位)

  • 输出信息:

    将下载的Url信息在控制台输出,并将下载的图片存储在images子文件夹中,并给出截图。

2.实验思路

作业选择的网站是京东的商城网站,搜索关键词“电脑”

单线程爬取:

try:
    url = 'https://search.jd.com/Search'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:92.0) Gecko/20100101 Firefox/92.0'
    }
    for page in range(1,27):#一页5张,爬130张,需要爬26页
        params = {
            'keyword':'电脑',
            'enc':'utf-8',
            'page':page
        }
        req = requests.get(url,params=params,headers=headers).text
        #print(req.text)
        reg = r'<img width="220" height="220".+jpg'
        tags = re.findall(reg, req)
        for index in range(1,6):#一页爬五张
            name = "031904130 " + str(page) + "_" + str(index)
            imgPath = "http:" + tags[index][58:]  # 去除58之前的其他信息,只留下url信息
            SaveImg(imgPath,name,'Single')
except:
    print("requests出现异常")
    return ""

多线程爬取:

imgPaths = []
for page in range(1,27):#一页5张,爬130张,需要爬26页
    params = {
        'keyword':'电脑',
        'enc':'utf-8',
        'page':page
    }
    req = requests.get(url,params=params,headers=headers).text
    #print(req.text)
    reg = r'<img width="220" height="220".+jpg'
    tags = re.findall(reg, req)
    for index in range(1,6):#一页爬五张
        name = "031904130 " + str(page) + "_" + str(index)
        imgPath = "http:" + tags[index][58:]  # 去除58之前的其他信息,只留下url信息
        imgPaths.append(imgPath)

多线程爬取在单线程的基础上修改了保存方式,先用列表存下所有的图片地址

for index in range(len(imgPaths)):
    imgPath = imgPaths[index]
    T = threading.Thread(target=SaveImg, args=(imgPath, '031904130 '+str(index//5 + 1) + '_' + str(index%5),'Multi'))
    T.setDaemon(False)
    T.start()
    threads.append(T)

然后再用多线程方法保存图片


控制台单线程打印结果

控制台多线程打印结果

下载的图片,共130张

3.心得体会

本次实验主要复习了多线程爬取的方法

作业②:

1.题目

  • 要求:使用scrapy框架复现作业①。

  • 输出信息:

    同作业①

2.实验思路

class test3_2(scrapy.Spider):
    name = "test3_2"
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:92.0) Gecko/20100101 Firefox/92.0'
    }
    def start_requests(self):
        url = "https://search.jd.com/Search?"
        for page in range(1, 27):
            params = {"keyword": "电脑",
                      "enc": 'utf-8',
                      "page": str(page)}
            # 构造get请求
            yield scrapy.FormRequest(url=url, callback=self.parse, method="GET",headers=self.headers,formdata=params)

获取需要爬取的url,构造get请求

def parse(self, response):
    try:
        req = response.text
        #print(req)
        reg = r'<img width="220" height="220".+jpg'
        tags = re.findall(reg, req)
        for index in range(1, 6):  # 一页爬五张
            item = Test32Item()
            item["imgUrl"] = "http:" + tags[index][58:]
            print(item["imgUrl"])
            yield item
    except Exception as err:
        print(err)

进一步parse函数获取response然后用正则表达式获取其中的url(同①)

def process_item(self, item, spider):
    try:
        image = requests.get(item['imgUrl'])
        # 以二进制格式打开文件用于写入,从头编辑(已有文件会删除)
        f = open('images/' + item['imgUrl'].split('/')[-1], 'wb')
        # 将下载到的图片二进制数据写入文件
        f.write(image.content)
        f.close()
        print("图片保存成功,url = " + item['imgUrl'])
    except Exception as err:
        print(err)
    return item

最后在pipelines中获取图片信息并保存

控制台打印信息

下载的图片

3.心得体会

本次实验主要熟悉scrapy框架

作业③:

1.题目

要求:爬取豆瓣电影数据使用scrapy和xpath,并将内容存储到数据库,同时将图片存储在

imgs路径下。

候选网站: https://movie.douban.com/top250

输出信息:

序号 电影名称 导演 演员 简介 电影评分 电影封面
1 肖申克的救赎 弗兰克·德拉邦特 蒂姆·罗宾斯 希望让人自由 9.7 ./imgs/xsk.jpg
2....

2.实验思路

class Test33Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    no = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    director = scrapy.Field()
    actor = scrapy.Field()
    introduction = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()
    image = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
    pass

在items中记录需要获取的信息

    def start_requests(self):
        url = "https://movie.douban.com/top250?"
        #爬10页,每页的start参数都是25*页数
        for page in range(0,10):
            params = {"start": str(25*page),
                      "filter": ''}
            # 构造get请求
            yield scrapy.FormRequest(url=url, callback=self.parse, method="GET",headers=self.headers,formdata=params)

构造get请求

def parse(self, response):
    try:
        data = response.body.decode("utf-8")
        selector = scrapy.Selector(text=data)
        movies = selector.xpath("//li/div[@class='item']")
        for movie in movies:
            item = Test33Item()
            item['no'] = int(movie.xpath(".//em[@class='']/text()").extract_first())
            item['name'] = movie.xpath(".//span[@class='title']/text()").extract_first()
            item['director'] = movie.xpath(".//div[@class='bd']/p/text()").extract_first().split(':')[1][:-2]
            item['actor'] = movie.xpath(".//div[@class='bd']/p/text()").extract_first().split(':')[-1]
            item['introduction'] = movie.xpath(".//span[@class='inq']/text()").extract_first()
            item['score'] = movie.xpath(".//span[@property='v:average']/text()").extract_first()
            item['url'] = movie.xpath(".//img/@src").extract_first()
            item['image'] = item['url'].split('/')[-1]

逐一获取需要的信息

class Test33Pipeline:
    db = MovieDB()
    def __init__(self):
        self.db.openDB()
    def process_item(self, item, spider):
        try:
            image = requests.get(item['url'])
            # 以二进制格式打开文件用于写入,从头编辑(已有文件会删除)
            f = open('imgs/' + item['image'], 'wb')
            # 将下载到的图片二进制数据写入文件
            f.write(image.content)
            f.close()
            print(item['name'] + "图片保存成功,path="+item['image'])
            self.db.insert(item['no'],item['name'],item['director'],item['actor'],item['introduction'],item['score'],item['image'])
        except Exception as err:
            print(err)
        return item

最后在pipelines中下载图片并保存到数据库中


数据库的信息(分别为排序前和排序后)

下载的图片

3.心得体会

本次实验再次使用了scrapy框架,并且使用了数据库进行保存信息,可以更加熟悉scrapy框架和数据库的使用方法

码云上的代码:2019数据采集与融合技术: 数据采集与融合技术实践作业 - Gitee.com

posted @ 2021-10-27 21:01  zhuangxinpeng  阅读(35)  评论(0编辑  收藏  举报