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[Scrapy教學10]不可不知的Scrapy框架爬取下一層網頁資料實作

scrapy_follow_links_and_collect_data
Photo by Surface on Unsplash

想要進行資料分析,除了利用Python網頁爬蟲蒐集第一層的網頁資料外,有時候為了要更瞭解資料的內容或是讓分析的結果更加精確,就會需要爬取下一層的網頁,也就是詳細資料。

舉例來說,筆者想要對不同廠牌的筆電進行分析,這時候使用Python網頁爬蟲除了取得網頁第一層的筆電名稱外,還需要爬取每個筆電的下一層網頁,來取得詳細的規格內容,才有辦法進行比較。

本文將延續[Scrapy教學9]一定要懂的Scrapy框架結合Gmail寄送爬取資料附件秘訣文章的Scrapy專案,以INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站首頁的熱門文章為例,來和大家分享如何在Scrapy框架中爬取下一層的網頁內容。實作的步驟如下:

  • Scrapy框架建立網頁爬蟲
  • Scrapy網頁爬蟲爬取下一層網頁內容
  • Scrapy框架建立資料模型封裝資料

一、Scrapy框架建立網頁爬蟲

首先,前往INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站,可以看到熱門文章如下圖:

scrapy_follow_links_and_collect_data

這時候想要蒐集紅框中的五篇熱門文章摘要,就需要分別前往下一層網頁的連結來進行爬取。在熱門文章標題的地方點擊滑鼠右鍵,選擇「檢查」,可以看到HTML原始碼如下圖:

scrapy_follow_links_and_collect_data
其中<a>標籤就是等一下Scrapy網頁爬蟲所要前往的下一層網頁網址。為了讓本文的教學簡單易懂,大家在[Scrapy教學9]一定要懂的Scrapy框架結合Gmail寄送爬取資料附件秘訣文章的Scrapy專案中,透過以下的指令來另外建立一個新的Scrapy網頁爬蟲(hot_news)

$ scrapy genspider hot_news www.inside.com.tw

這時候Scrapy專案的spiders資料夾下就會多了一個Scrapy網頁爬蟲(hot_news),如下圖:

scrapy_follow_links_and_collect_data

二、Scrapy網頁爬蟲爬取下一層網頁內容

開啟Scrapy網頁爬蟲檔案(hot_news.py),可以看到如下範例

import scrapy


class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['http://www.inside.com.tw/']

    def parse(self, response):
        pass

接下來,在parse()方法(Method)的地方,透過Scrapy框架的xpath()方法(Method),來爬取INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站的所有熱門文章下一層網頁網址,如下範例

import scrapy


class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['http://www.inside.com.tw/']

    def parse(self, response):

        post_urls = response.xpath(
            "//a[@class='hero_menu_link']/@href").getall()

詳細的Scrapy xpath定位元素方法教學可以參考[Scrapy教學5]掌握Scrapy框架重要的XPath定位元素方法文章。取得了所有熱門文章的下一層網頁網址後,就可以透過迴圈來進行請求,如下範例

import scrapy


class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['http://www.inside.com.tw/']

    def parse(self, response):

        post_urls = response.xpath(
            "//a[@class='hero_menu_link']/@href").getall()

        for post_url in post_urls:
            yield scrapy.Request(post_url, self.parse_content)

其中Request方法(Method)的第一個參數,就是「請求網址」,也就是熱門文章的下一層網頁網址,而第二個參數就是請求該網址後,所要執行的方法(Method),而parse_content則是筆者自訂的方法名稱,所以接下來就需要進行方法的定義,如下範例

import scrapy


class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['http://www.inside.com.tw/']

    def parse(self, response):

        post_urls = response.xpath(
            "//a[@class='hero_menu_link']/@href").getall()

        for post_url in post_urls:
            yield scrapy.Request(post_url, self.parse_content)

    def parse_content(self, response):
	pass

parse_content()方法(Method)中,就是來爬取熱門文章的下一層網頁內容,以本文為例就是包含「文章標題」及「文章摘要」,如下圖:

scrapy_follow_links_and_collect_data

在文章標題的地方點擊滑鼠右鍵,選擇「檢查」,可以看到HTML原始碼如下圖:

scrapy_follow_links_and_collect_data

接著,就可以在parse_content()方法(Method)中,同樣使用Scrapy框架的xpath()方法(Method),來爬取「文章標題」及「文章摘要」,如下範例

import scrapy


class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['http://www.inside.com.tw/']

    def parse(self, response):

        post_urls = response.xpath(
            "//a[@class='hero_menu_link']/@href").getall()

        for post_url in post_urls:
            yield scrapy.Request(post_url, self.parse_content)

    def parse_content(self, response):

        # 熱門文章標題
        hot_news_title = response.xpath(
            "//h1[@class='post_header_title js-auto_break_title']/text()").get()

        # 熱門文章摘要
        hot_news_intro = response.xpath(
            "//div[@class='post_introduction']/text()").get()

        print(f"熱門文章標題:{hot_news_title},\n熱門文章摘要:{hot_news_intro}")

利用以下的指令執行Scrapy網頁爬蟲

$ scrapy crawl hot_news

截取部分執行結果如下圖:

scrapy_follow_links_and_collect_data
從上圖可以看到,所有熱門文章的下一層網頁內容(文章標題與摘要)皆成功的爬取到了。

三、Scrapy框架建立資料模型封裝資料

在Scrapy網頁爬蟲取得資料後,為了能夠進行後續的處理,像是存入資料庫匯出檔案郵寄資料等,就需要將資料封裝在Scrapy的資料模型(ITEM),傳遞給資料模型管道(ITEM PIPELINE)來進行處理。

所以,開啟資料模型檔案(items.py),自行命名一個HotNewsItem類別(Class),並且定義兩個屬性欄位,分別為「文章標題」及「文章摘要」,如下範例

class HotNewsItem(scrapy.Item):
    hot_news_title = scrapy.Field()  #熱門文章標題
    hot_news_intro = scrapy.Field()  #熱門文章摘要

完成後,開啟Scrapy網頁爬蟲檔案(hot_news.py),在parse_content()方法(Method)中,建立Scrapy資料模型(HotNewsItem),並且分別指定爬取到的欄位值,如下範例第27~32行

import scrapy


class HotNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hot_news'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['http://www.inside.com.tw/']

    def parse(self, response):

        post_urls = response.xpath(
            "//a[@class='hero_menu_link']/@href").getall()

        for post_url in post_urls:
            yield scrapy.Request(post_url, self.parse_content)

    def parse_content(self, response):

        # 熱門文章標題
        hot_news_title = response.xpath(
            "//h1[@class='post_header_title js-auto_break_title']/text()").get()

        # 熱門文章摘要
        hot_news_intro = response.xpath(
            "//div[@class='post_introduction']/text()").get()

        HotNewsItem = {
            "hot_news_title": hot_news_title,
            "hot_news_intro": hot_news_intro
        }

        return HotNewsItem

截取部分執行結果如下圖:

scrapy_follow_links_and_collect_data

從中可以看到,每筆資料皆被封裝到Scrapy的資料模型(ITEM)中,接下來,就能夠在資料模型管道(ITEM PIPELINE)做後續的資料處理了。

四、小結

本文利用簡單的範例,讓大家瞭解如果想要更進一步爬取下一層的網頁資料,則可以在Scrapy框架中先爬取所有下一層網頁的連結,接著透過Request()方法(Method)非同步的發送請求,最後即能自訂方法(Method)來爬取所需的下一層網頁資料。希望本文的實作教學有幫助到大家,如果有更好的技巧或想法,歡迎在底下留言和我分享唷。

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