looter——超轻量级爬虫框架

现在，网上的爬虫教程可谓是泛滥成灾了，从urllib开始讲，最后才讲到requests和selenium这类高级库，实际上，根本就没必要这么费心地去了解这么多无谓的东西的。只需记住爬虫总共就三大步骤：发起请求——解析数据——存储数据，这样就足以写出最基本的爬虫了。诸如像Scrapy这样的框架，能够说是集成了爬虫的一切，可是新人可能会用的不怎么顺手，看教程可能还会踩各类各样的坑，并且Scrapy自己体积也有点大。所以，本人决定亲手写一个轻量级的爬虫框架————looter，里面集成了调试和爬虫模板这两个核心功能，利用looter，你就能迅速地写出一个高效的爬虫。另外，本项目的函数文档也至关完整，若是有不明白的地方能够自行阅读源码（通常都是按Ctrl+左键或者F12）。

安装

$ pip install looter

仅支持Python3.6及以上版本。

快速开始

让咱们先来撸一个很是简单的图片爬虫：首先，用shell获取网站

$ looter shell konachan.com/post

而后用2行代码就能够将图片抓取到本地

>>> imgs = tree.cssselect('a.directlink')
>>> save_imgs(imgs)

或者只用1行也行:d

>>> save_imgs(links(res, search='jpg'))

工做流

若是你想迅速撸出一个爬虫，那么你能够用looter提供的模板来自动生成一个

$ looter genspider <name> <tmpl> [--async]

在这行代码中，tmpl是模板，分为data和image两种模板。

async是一个备用的选项，它使得生成的爬虫核心用asyncio而非线程池。

在生成的模板中，你能够自定义domain和tasklist这两个变量。

什么是tasklist？实际上它就是你想要抓取的页面的全部连接。

以konachan.com为例，你可使用列表推导式来建立本身的tasklist：

domain = 'https://konachan.com'
tasklist = [f'{domain}/post?page={i}' for i in range(1, 9777)]

而后你就要定制你的crawl函数，这是爬虫的核心部分。

def crawl(url):
    tree = lt.fetch(url)
    items = tree.cssselect('ul li')
    for item in items:
        data = dict()
        # data[...] = item.cssselect(...)
        pprint(data)

在大多数状况下，你所要抓取的内容是一个列表（也就是HTML中的ul或ol标签），能够用css选择器将它们保存为items变量。

而后，你只需使用for循环来迭代它们，并抽取你想要的数据，将它们存储到dict中。

可是，在你写完这个爬虫以前，最好用looter提供的shell来调试一下你的cssselect代码是否正确。

>>> items = tree.cssselect('ul li')
>>> item = items[0]
>>> item.cssselect(anything you want to crawl)
# 注意代码的输出是否正确！

调试完成后，你的爬虫天然也就完成了。怎么样，是否是很简单:)

固然，本人也编写了好几个爬虫例子，可供参考。

函数

looter为用户提供了不少实用的函数。

view

在爬取页面前，你最好确认一下页面的渲染是不是你想要的

>>> view(url)

save_imgs

当你获取了一堆图片连接时，用它能够直接将它们保存到本地

>>> img_urls = [...]
>>> save_imgs(img_urls)

alexa_rank

能够获取网站的reach和popularity指数（人气度），此函数返回一个元组(url, reach_rank, popularity_rank)

>>> alexa_rank(url)

links

获取网页的全部连接

>>> links(res)                  # 获取全部连接
>>> links(res, absolute=True)   # 获取绝对连接
>>> links(res, search='text')   # 查找指定连接

一样地，你也能够用正则表达式来获取匹配的连接

>>> re_links(res, r'regex_pattern')

save_as_json

将所得结果保存为json文件，支持按键值排序

>>> total = [...]
>>> save_as_json(total, name='text', sort_by='key')

parse_robots

用于爬取网站robots.txt上的全部连接。这个在作全站爬虫或者递归式url爬虫时颇为有效

>>> parse_robots(url)

login

有一些网站必需要先登陆才能爬取，因而就有了login函数，本质其实就是创建session会话向服务器发送带有data的POST请求。
可是，每一个网站的登陆规则都各不相同，想要找到合适的postdata仍是要费一番功夫的，并且更有甚者还要你构造param或header参数。
不过幸运的是在github上已经有人整理好了各大网站的模拟登陆方法——fuck-login，本人非常佩服。
总之考验各位抓包的能力了，如下为模拟登陆网易126邮箱（要求参数：postdata和param）

>>> params = {'df': 'mail126_letter', 'from': 'web', 'funcid': 'loginone', 'iframe': '1', 'language': '-1', 'passtype': '1', 'product': 'mail126',
 'verifycookie': '-1', 'net': 'failed', 'style': '-1', 'race': '-2_-2_-2_db', 'uid': 'webscraping123@126.com', 'hid': '10010102'}
>>> postdata = {'username': 你的用户名, 'savelogin': '1', 'url2': 'http://mail.126.com/errorpage/error126.htm', 'password': 你的密码}
>>> url = "https://mail.126.com/entry/cgi/ntesdoor?"
>>> res, ses = login(url, postdata, params=params) # res为post请求后的页面，ses为请求会话
>>> index_url = re.findall(r'href = "(.*?)"', res.text)[0] # 在res中获取重定向主页的连接
>>> index = ses.get(index_url) # 用ses会话访问重定向连接，想确认成功的话print下便可