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基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)

發(fā)布時(shí)間：2024/4/13 python 29 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了基于scrapy爬虫的天气数据采集(python) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

基于scrapy爬蟲的天氣數(shù)據(jù)采集(python)

一、實(shí)驗(yàn)介紹

1.1. 知識(shí)點(diǎn)

本節(jié)實(shí)驗(yàn)中將學(xué)習(xí)和實(shí)踐以下知識(shí)點(diǎn)：

Python基本語法

Scrapy框架

爬蟲的概念

二、實(shí)驗(yàn)效果

三、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

3.1. 安裝Scrapy

安裝 scrapy-0.24：

# 安裝依賴的包 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install python-lxml python-dev libffi-dev# 更新系統(tǒng)默認(rèn)的 six 包 $ sudo pip install six --upgrade# 安裝指定版本的scrapy $ sudo pip install scrapy==0.24.4

完成這步后，可以用下面的命令測試一下安裝是否正確：

$ scrapy version

如果正常，效果如圖所示：

3.2. 創(chuàng)建項(xiàng)目

在開始爬取之前，必須創(chuàng)建一個(gè)新的Scrapy項(xiàng)目。進(jìn)入您打算存儲(chǔ)代碼的目錄中，運(yùn)行下列命令：

$ scrapy startproject weather

如果正常，效果如圖所示：

這些文件分別是:

scrapy.cfg: 項(xiàng)目的配置文件
weather/: 該項(xiàng)目的python模塊。之后將在此加入代碼。
weather/items.py: 項(xiàng)目中的item文件.
weather/pipelines.py: 項(xiàng)目中的pipelines文件.
weather/settings.py: 項(xiàng)目的設(shè)置文件.
weather/spiders/: 放置spider代碼的目錄.

3.3. 定義Item

Item 是保存爬取到的數(shù)據(jù)的容器；其使用方法和python字典類似，并且提供了額外保護(hù)機(jī)制來避免拼寫錯(cuò)誤導(dǎo)致的未定義字段錯(cuò)誤。

首先根據(jù)需要從weather.sina.com.cn獲取到的數(shù)據(jù)對(duì)item進(jìn)行建模。我們需要從weather.sina.com.cn中獲取當(dāng)前城市名，后續(xù)9天的日期，天氣描述和溫度等信息。對(duì)此，在item中定義相應(yīng)的字段。編輯 weather 目錄中的 items.py 文件:

# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class WeatherItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() # demo 1 city = scrapy.Field() date = scrapy.Field() dayDesc = scrapy.Field() dayTemp = scrapy.Field() pass

3.4. 編寫獲取天氣數(shù)據(jù)的爬蟲(Spider)

Spider是用戶編寫用于從單個(gè)網(wǎng)站(或者一些網(wǎng)站)爬取數(shù)據(jù)的類。

其包含了一個(gè)用于下載的初始URL，如何跟進(jìn)網(wǎng)頁中的鏈接以及如何分析頁面中的內(nèi)容， 提取生成 item 的方法。

為了創(chuàng)建一個(gè)Spider，必須繼承 scrapy.Spider 類，且定義以下三個(gè)屬性:

name: 用于區(qū)別Spider。該名字必須是唯一的，您不可以為不同的Spider設(shè)定相同的名字。
start_urls: 包含了Spider在啟動(dòng)時(shí)進(jìn)行爬取的url列表。因此，第一個(gè)被獲取到的頁面將是其中之一。后續(xù)的URL則從初始的URL獲取到的數(shù)據(jù)中提取。
parse() 是spider的一個(gè)方法。被調(diào)用時(shí)，每個(gè)初始URL完成下載后生成的 Response 對(duì)象將會(huì)作為唯一的參數(shù)傳遞給該函數(shù)。該方法負(fù)責(zé)解析返回的數(shù)據(jù)(response data)，提取數(shù)據(jù)(生成item)以及生成需要進(jìn)一步處理的URL的 Request 對(duì)象。

我們通過瀏覽器的查看源碼工具先來分析一下需要獲取的數(shù)據(jù)網(wǎng)源代碼：

我們可以看到：

城市名可以通過獲取id為slider_ct_name的h4元素獲取
日期可以通過獲取id為blk_fc_c0_scroll下的class為wt_fc_c0_i_date的p元素獲取
天氣描述可以通過獲取id為blk_fc_c0_scroll下的class為icons0_wt的img元素獲取
溫度可以通過獲取id為blk_fc_c0_scroll下的class為wt_fc_c0_i_temp的p元素獲取

因此，我們的Spider代碼如下，保存在 weather/spiders 目錄下的 localweather.py 文件中:

# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from weather.items import WeatherItemclass WeatherSpider(scrapy.Spider): name = "myweather" allowed_domains = ["sina.com.cn"] start_urls = ['http://weather.sina.com.cn'] def parse(self, response): item = WeatherItem() #把WeatheItem()實(shí)例化成item對(duì)象 item['city'] = response.xpath('//*[@id="slider_ct_name"]/text()').extract()#//*：選取文檔中的所有元素。@：選擇屬性 /：從節(jié)點(diǎn)選取。extract():提取 tenDay = response.xpath('//*[@id="blk_fc_c0_scroll"]'); item['date'] = tenDay.css('p.wt_fc_c0_i_date::text').extract() item['dayDesc'] = tenDay.css('img.icons0_wt::attr(title)').extract() item['dayTemp'] = tenDay.css('p.wt_fc_c0_i_temp::text').extract() return item

代碼中的xpath和css后面括號(hào)的內(nèi)容為選擇器，關(guān)于xpath和css選擇器的內(nèi)容可參考官方教程：http://doc.scrapy.org/en/0.24/topics/selectors.html

3.5. 運(yùn)行爬蟲，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證

到這里為止，我們需要驗(yàn)證一下爬蟲是否能正常工作（即能否取到我們想要的數(shù)據(jù)），驗(yàn)證的方法就是在命令行（重要：在項(xiàng)目的scrapy.cfg文件同級(jí)目錄運(yùn)行命令，下同）中運(yùn)行下面的代碼：

$ scrapy crawl myweather -o wea.json

這行命令的意思是，運(yùn)行名字為 myweather 的爬蟲（我們在上一步中定義的），然后把結(jié)果以json格式保存在wea.json文件中。命令運(yùn)行結(jié)果如下：

然后，我們查看當(dāng)前目錄下的wea.json文件，正常情況下效果如下：

我們看到，wea.json中已經(jīng)有數(shù)據(jù)了，只是數(shù)據(jù)是以u(píng)nicode方式編碼的。

3.6. 保存爬取到的數(shù)據(jù)

上面只是把數(shù)據(jù)保存在json文件中了，如果我們想自己保存在文件或數(shù)據(jù)庫中，如何操作呢？

這里就要用到 Item Pipeline 了，那么 Item Pipeline 是什么呢？

當(dāng)Item在Spider中被收集之后，它將會(huì)被傳遞到Item Pipeline中，一些組件會(huì)按照一定的順序執(zhí)行對(duì)Item的處理。

每個(gè)item pipeline組件(有時(shí)稱之為“Item Pipeline”)是實(shí)現(xiàn)了簡單方法的Python類。他們接收到Item并通過它執(zhí)行一些行為，同時(shí)也決定此Item是否繼續(xù)通過pipeline，或是被丟棄而不再進(jìn)行處理。

item pipeline的典型應(yīng)用有：

清理HTML數(shù)據(jù)
驗(yàn)證爬取的數(shù)據(jù)(檢查item包含某些字段)
查重(并丟棄)
將爬取結(jié)果保存到文件或數(shù)據(jù)庫中

每個(gè)item pipeline組件都需要調(diào)用 process_item 方法，這個(gè)方法必須返回一個(gè) Item (或任何繼承類)對(duì)象，或是拋出 DropItem異常，被丟棄的item將不會(huì)被之后的pipeline組件所處理。

我們這里把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)碼后保存在 wea.txt 文本中。

pipelines.py文件在創(chuàng)建項(xiàng)目時(shí)已經(jīng)自動(dòng)被創(chuàng)建好了，我們在其中加上保存到文件的代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html class WeatherPipeline(object): def __init__(self): pass def process_item(self, item, spider): with open('wea.txt', 'w+') as file: city = item['city'][0].encode('utf-8') file.write('city:' + str(city) + '\n\n') date = item['date'] desc = item['dayDesc'] dayDesc = desc[1::2] nightDesc = desc[0::2] dayTemp = item['dayTemp'] weaitem = zip(date, dayDesc, nightDesc, dayTemp) for i in range(len(weaitem)): item = weaitem[i] d = item[0] dd = item[1] nd = item[2] ta = item[3].split('/') dt = ta[0] nt = ta[1] txt = 'date:{0}\t\tday:{1}({2})\t\tnight:{3}({4})\n\n'.format( d, dd.encode('utf-8'), dt.encode('utf-8'), nd.encode('utf-8'), nt.encode('utf-8') ) file.write(txt) return item

代碼比較簡單，都是python比較基礎(chǔ)的語法，如果您感覺比較吃力，建議先去學(xué)一下python基礎(chǔ)課。

3.7. 把 ITEM_PIPELINES 添加到設(shè)置中

寫好ITEM_PIPELINES后，還有很重要的一步，就是把 ITEM_PIPELINES 添加到設(shè)置文件 settings.py 中。

ITEM_PIPELINES = {'weather.pipelines.WeatherPipeline': 1 }

另外，有些網(wǎng)站對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行了阻止（注：本項(xiàng)目僅從技術(shù)角度處理此問題，個(gè)人強(qiáng)烈不建議您用爬蟲爬取有版權(quán)信息的數(shù)據(jù)），我們可以在設(shè)置中修改一下爬蟲的 USER_AGENT 和 Referer 信息，增加爬蟲請(qǐng)求的時(shí)間間隔。

整個(gè) settings.py 文件內(nèi)容如下：

# -*- coding: utf-8 -*-# Scrapy settings for weather project # # For simplicity, this file contains only the most important settings by # default. All the other settings are documented here: # # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html # BOT_NAME = 'Googlebot' SPIDER_MODULES = ['weather.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'weather.spiders' # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent #USER_AGENT = 'weather (+http://www.yourdomain.com)' USER_AGENT = 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36' DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { 'Referer': 'http://www.weibo.com' } ITEM_PIPELINES = { 'weather.pipelines.WeatherPipeline': 1 } DOWNLOAD_DELAY = 0.5

到現(xiàn)在為止，代碼主要部分已經(jīng)寫完了。

3.8. 運(yùn)行爬蟲

在項(xiàng)目的scrapy.cfg同級(jí)目錄下用下面的命令運(yùn)行爬蟲：

$ scrapy crawl myweather

正常情況下，效果如下：

然后，在當(dāng)前目錄下會(huì)多一個(gè) wea.txt 文件，內(nèi)容如下：

到此我們基于scrapy的天氣數(shù)據(jù)采集就完成了。

四、FAQ

4.1. 結(jié)果只出現(xiàn)城市？

scrapy內(nèi)置的html解析是基于lxml庫的，這個(gè)庫對(duì)html的解析的容錯(cuò)性不是很好，通過檢查虛擬機(jī)中獲取到的網(wǎng)頁源碼，發(fā)現(xiàn)有部分標(biāo)簽是不匹配的（地區(qū)和瀏覽器不同取到的源碼可能不同），檢查結(jié)果如圖：

所以導(dǎo)致在spider中取到的日期數(shù)據(jù)(item['date'])為空，然后在pilepine代碼中做zip操作后，整個(gè) weaitem 為空，所以最終只有城市數(shù)據(jù)了。

既然如此，我們換個(gè)html代碼解析器就可以了，這里建議用 BeautifulSoup （官網(wǎng)：http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.html?），這個(gè)解析器有比較好的容錯(cuò)能力，具體用法可以參考上面的文檔。

BeautifulSoup安裝：

#下載BeautifulSoup $ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/beautifulsoup4-4.3.2.tar.gz #解壓 $ tar -zxvf beautifulsoup4-4.3.2.tar.gz #安裝 $ cd beautifulsoup4-4.3.2 $ sudo python setup.py install

安裝成功后，優(yōu)化WeatherSpider代碼，改進(jìn)后的代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from bs4 import BeautifulSoup from weather.items import WeatherItem class WeatherSpider(scrapy.Spider): name = "myweather" allowed_domains = ["sina.com.cn"] start_urls = ['http://weather.sina.com.cn'] def parse(self, response): html_doc = response.body #html_doc = html_doc.decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(html_doc) itemTemp = {} itemTemp['city'] = soup.find(id='slider_ct_name') tenDay = soup.find(id='blk_fc_c0_scroll') itemTemp['date'] = tenDay.findAll("p", {"class": 'wt_fc_c0_i_date'}) itemTemp['dayDesc'] = tenDay.findAll("img", {"class": 'icons0_wt'}) itemTemp['dayTemp'] = tenDay.findAll('p', {"class": 'wt_fc_c0_i_temp'}) item = WeatherItem() for att in itemTemp: item[att] = [] if att == 'city': item[att] = itemTemp.get(att).text continue for obj in itemTemp.get(att): if att == 'dayDesc': item[att].append(obj['title']) else: item[att].append(obj.text) return item

然后再次運(yùn)行爬蟲:

$ scrapy crawl myweather

然后查看 wea.txt，數(shù)據(jù)如下：

4.2. 只取到了9天的數(shù)據(jù)？

如果是晚上運(yùn)行爬蟲，當(dāng)天的白天天氣是沒有的（已經(jīng)過去了），針對(duì)這部分建議自己優(yōu)化。

五、實(shí)驗(yàn)代碼

本實(shí)驗(yàn)的代碼可以通過下面這個(gè)鏈接獲取：

http://git.shiyanlou.com/shiyanlou/scrapy-weather

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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