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超酷!我不寫一行代碼,爬取GitHub上幾萬的Python庫(教程分享)

 xiaoyimin 2019-03-01

爬蟲很有趣,很多同學都在學爬蟲,其實爬蟲學習有一定的成本,需要考慮靜態(tài)和動態(tài)網頁,有一堆的庫需要掌握,復雜的需要用scrapy框架,或者用selenium爬取,甚至要考慮反爬策略。如果你不經常爬數(shù)據,偶爾用用的話,有一種神器可以非常快速的爬取,分分種上手而且效果很不錯的。今天我們就來介紹一下這款神奇'WebScrapy'

安裝WebScrapy

跟其他的第三方的數(shù)據采集器相比,WebScrapy是一款Google chrome的瀏覽器的插件,安裝成本非常小.直接去WebScrapy官網下載,也可以在chrome里面的store下載.

安裝完成之后,你就可以在你的chrome瀏覽器上看到一個小的蜘蛛網的圖標

爬取Github上的Python庫

大名鼎鼎的Github上有很多好玩的庫,有幾十萬個repo.爬取的方法有很多,但是用webscrape爬取非常簡單,幾分鐘就能完成!相比之下如果寫一個代碼去爬取的就是非常熟練的老手,也需要半個小時才能完成,代碼還需要調試??梢娚衿髡娴姆浅7奖悖杀痉浅5牡?,下面我們一步一步來講解:

1.目標網站分析

Github的網站結構非常簡單,也沒有啥反爬蟲的策略,我們在主頁搜索Python就會進入Python相關的主題頁面

里面有關于Python的Repo近60萬個,每一個都有名字,多少顆星,更新時間等等,非常工整的格式.

2.url分析

上面的類別有很多比如Repositories, Code這樣的,我們挑其中的一種點擊查看:

  • p=1(表示page為第一頁)

  • q=python(表示查詢的是Python)

  • type=Repositories(表示查的Repo)

  • 然后看一下頁面最底端有100頁.

了解上面的url規(guī)則之后,其他的網頁只要改改上面的參數(shù)就行了,比如第2頁,

https://github.com/search?p=2&q=Python&type=Repositories&utf8=%E2%9C%93

好下面我們開始爬網頁.

3.啟動Webscrapy

網頁空白處點擊右鍵選擇檢查,會進入我們屬性網頁審查元素的那個界面,在最末尾多一個webscraper菜單,點擊Create sitemap創(chuàng)建一個sitemap

接著我們填入名字和url的地址,這里的url規(guī)則非常簡單,我們可以直接構造出100個url的網頁,名字可以隨便取我們就叫github

webscrapy會根據url的規(guī)則爬取每一頁的內容,類似一個循環(huán)。

4.爬取每一頁的內容

Github上的Python的庫都是一個一個規(guī)整的大列表,webscrapy支持很多類型的不同網頁元素的爬取,比如文本,超鏈接,圖片,Element等等,真是用心良苦啊,考慮的非常周全.

1). 增加一個selector

選擇我們的Sitemap是Github,然后開始增加一個selector

2).創(chuàng)建item

  • 首先id取一個名字:item

  • 然后選擇Type里面,我們選擇Element

  • 接著選Selector 這個最簡單,就是去網頁上點點,這里面我是把每一行的Python庫(包括名字,多少顆星,發(fā)布時間等等)全部都在一個紅色框里

  • 最后點擊Done selecting,不要激動哈,記得點Save selector保存.

3).在item里面選擇標題,時間,多少顆星

上面我創(chuàng)建了item,item就想是一個收納架里面有我們需要的內容,我們只需要在這個收納架上取我們需要的內容,比如標題,時間等等

4).在item下創(chuàng)建標題

過程和創(chuàng)建item的非常類似,只是Type選擇Text,然后點擊Selector從上面的橘黃色的框中選標題,然后點擊Done selecting,記得保存.(注意這里的Parents Selector 選的item),大家不要小看這個Parent Selector,會有大用場.

5).類似的我們選取庫的description,多少顆,時間元素

5.開始爬取

萬事具備,我們可以開始愉快的爬取了,只需要點擊Sitemap下面的Scrape就可以了。接著會彈出一個請求間隔時間(Request nterval ms) 2秒和頁面下載等待時間(Page load delay ms)500,我們都用默認參數(shù)就可以了

1).看運行結果

WebScrapy會從第100頁開始從后往前一頁一頁的爬取,這個時候你可以倒杯茶,慢悠悠的邊喝茶邊等待結果,爬取100頁大概需要幾分鐘的時間.

可以看到我們非常方便的獲取的Python庫的名字,多少顆星,時間和描述,是不是很簡單啊,現(xiàn)在還差最后一招,保存結果。

2). 保存結果

上面的結果是在內存里面的,最后我們需要保存到文件里面,webscraper已經幫我們準備好了,點擊sitemap里面的Export data as CSV,然后就會自動生成一個github.csv文件,我們下載就行了

結論

是不是非常的爽啊,你只要構造多個url就可以爬幾萬的庫,webscrapy對于爬取市面上80%的頁面都是非常方便和簡單,不用寫一行代碼,分分鐘搞定!對于數(shù)據分析的人員來說簡直就是福音啊,但是webscrapy也是有利有弊,每一種技術都有它的使用范圍.我用它有一段時間了,至少有3個缺點,歡迎大家留言跟我一起討論.


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