python爬虫——用selenium和phantomjs对新浪微博PC端进行爬取（二）

。，。上一篇文章里我选择爬取简单的微博移动端，由于移动端构造简单，一般都优先爬取移动端，且因为是静态页面，我们可以直接使用xpath或者正则表达式搞定，但pc端结构就复杂得多，不能使用前面的方法。这篇文章我尝试使用selenium加phantomjs的组合，模拟人的操作来对指定微博的PC端进行爬取。

这次我们选择的种子网页依旧是工商秘密微博，但爬取信息范围更广，我们需要爬虫不止拿到种子网页的信息，它的粉丝信息我们也希望获取到，包括粉丝的ID,地址，微博数量，关注人数，粉丝人数等，然后又以粉丝为节点循环下去，爬取到以工商秘密为网络中心点的大量信息。

文章是我在学习网络爬虫课程期间为了加深知识的理解写的，多有不足，希望各位不吝指教。

首先，这次的爬取分为两个部分，分别是对节点微博的信息爬取，对其粉丝的信息爬取。所以，我们构建两个爬虫程序，一个爬取的信息，一个爬取其粉丝的信息。获取到粉丝主页的url后又以其作为节点循环，两个爬虫之间用url填充的双端序列联系，粉丝爬虫将获取到的url加入序列，节点爬虫将其取出爬取。

由于爬取链接极多，且为同一微博的粉丝，极可能抓取到重复的链接，这里我们使用布隆波过滤器进行网页链接的排重。

cur_queue=deque()
download_bf=BloomFilter(1024*1024*16,0.01)

首先构造一个存储下载链接的双端队列，然后设定好BloomFilter函数的碰撞概率为0.01

cur_driver=webdriver.PhantomJS(service_args=['--ssl-protocol=any', '--load-images=false']) follows_driver=webdriver.PhantomJS(service_args=['--ssl-protocol=any', '--load-images=false'])

cur_driver.set_window_size(1280,2400) #设窗口的大小follows_driver.set_window_size(1280,2400)

分别创建好cur_driver和follows_driver两个phantomjs浏览器对象，对他们的属性参数进行设置，由于我们使用这种爬取方式本身速度就很慢，所以把‘--load-images’属性设置为false，不下载图片，且phantomjs本身就是一个没有UI界面的浏览器，selenium则是浏览器自动化测试软件，我将selenium发出的命令理解为人操作phantomjs浏览器所发出的动作，而微博主页信息设置为需要滚屏下拉才能查看，且网速不好会出现重新加载的提示，针对这种情况，我们专门设置一个滚屏的函数。

def scroll_to_bottom():# 最多尝试 20 次滚屏print ("开始滚屏")for i in range(0,50):follows_driver.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)')html = follows_driver.page_sourcetr = etree.HTML(html)next_page_url = tr.xpath('//a[contains(@class,"page next")]')if len(next_page_url) > 0:return next_page_url[0].get('href')if len(re.findall('点击重新载入', html)) > 0:print ('滚屏失败了，请刷新')follows_driver.find_element_by_link_text('点击重新载入').click()time.sleep(1)

在这个函数里，我们使用了selenium的script代码来执行向下滚屏的操作，用if语句来判断是否出现了重新加载的提示，如果有就点击它重新加载。

这里可以提一下，其实selenium自身有很多html和script的代码，可以用来查询修改网页标签属性等，不过速度实在太慢，但其优势在于可以对网页进行交互式操作，类似点击等，这是xpath，re等纯提取信息的库做不到的。

def go_next_page(driver):try:next_page = driver.find_element_by_xpath('//a[contains(@class, "page next")]').get_attribute('href')print ('进入下一页' + next_page)driver.get(next_page)time.sleep(3)return Trueexcept Exception:print ("找不到下一页了")return False

处理完向下滚屏后，网页的翻页行为也是需要我们自己定义的，我们依旧将翻页行为独立出来，定义为一个单独的函数，这里selenium查找标签使用的就是xpath的方法，定位到了下一页标签，获取到href然后传输给浏览器对象完成翻页行为。

def enqueurl(url) :try:md5v = hashlib.md5(str(url).encode('utf-8')).hexdigest()if md5v not in download_bf:print (url + '进入爬取队列')cur_queue.append(url)download_bf.add(md5v)except ValueError:pass

对于网页链接重复的问题，我们使用布隆波函数来处理，bloomfilter的参数我们在上面已经定义了，对于新抓取到的url我们需要判断它是否被爬取过，在进入双端序列前对它进行检查，这里要注意，我们必须先将url编码，否则无法将其哈希化，然后转化成16进制。使用if语句判断url是否已经存在于down_bf下载过的列表，如果是就直接pass，如果不是就将其加入双端队列和down_bf队列。

def login(username,password):print ("开始登录")cur_driver.get(url_home)print(len(cur_driver.page_source))follows_driver.get(url_home)time.sleep(4)print ("开始输入密码")cur_driver.find_element_by_id('loginname').send_keys(username)cur_driver.find_element_by_name('password').send_keys(password)  cur_driver.find_element_by_xpath('//div[contains(@class,"login_btn")][1]/a').click()print (len(cur_driver.page_source))follows_driver.find_element_by_id('loginname').send_keys(username)follows_driver.find_element_by_name('password').send_keys(password)  follows_driver.find_element_by_xpath('//div[contains(@class,"login_btn")][1]/a').click()

开始处理登陆的问题，这里就体现出了selenium模拟人操作的简便性，如果是直接用post的方式登陆，那就涉及到加密等相当麻烦的问题，而使用selenium就特别简单，我们只需要在网页中找到输入账号密码的标签，然后用selenium自带的send_keys对其进行复制就可以了，输完账号密码再找到登陆的标签，使用click()方法点击就可以成功登陆微博了。

def crawl():while True:    url=cur_queue.popleft()print(url)fech_user(url)

def fech_user(url_link):  print("开始爬取用户"+ url_link) follows_driver.get(url_link)time.sleep(5)account_name = get_element_by_xpath(follows_driver,'//h1')[0].textfollow_link = get_element_by_xpath(follows_driver,'//a[@clss="t_link S_text"]')[1].get('href')print('用户名' + account_name)print('粉丝列表' + follow_link)cur_driver.get(follow_link)  feeds=[]users=[]extract_feed(feeds)extract_user(users)

登录之后开始我们的爬虫程序，首先构造一个while循环，所要爬取的链接用.popleft（）方法获取左边的url，然后传入进我们的处理函数fech_user，fech_user函数的任务是抓取到我们目标微博的ID和它粉丝列表的链接，此处将对粉丝信息的爬取和对节点用户的信息抓取分开处理，构造feeds和users两个空序列来存储我们所抓取到的信息，而extract_feed和extract_user两个函数则分别来提取信息。

def extract_feed(feeds): print("开始提取微博发布信息")for i in range(0,20):scroll_to_bottom() for element in follows_driver.find_elements_by_class_name('WB_detail')tried = 0while tried<3:try:feed={}feed['time'] = element.find_element_by_xpath('.//div[@class="WB_form S_txt2"]').textfeed['content'] = element.find_element_by_class_name('WB_text').textfeeds.append(feed)print(feed['time'])print(feed['content'])breakexcept Exception:tried += 1time.sleep(1)if go_next_page(follows_driver) is False:return feeds

extract_feed函数用来提取我们指定的节点微博的信息，由于页面微博的信息设计到滚屏翻页的操作，这里我们使用一个for循环，最多滚屏20次，接下来对网页的信息标签进行分析，我们想要的数据时节点微博所发的微博内容和发该微博的时间，找到对应的标签，这里分别使用了xpath和class name来对标签进行定位，feed定义为字典类型，将节点微博所发的微博内容和时间作为键值对存储，然后放到我们先前定义的序列feeds中，由于网络的原因，加上这种方法本来加载也慢，我们需要经常使用time。sleep（）方法来等待它。

def extract_user(users):  print("开始提取粉丝信息")for i in range(0,20):

        scroll_to_bottom()

 for user_element in cur_driver.find_elements_by_xpath('//li[contains(@class,"follow_item")]'): tried = 0 while tried<8: try: user={} user['name'] = user_element.find_elements_by_xpath('//a[contains(@class,"S_txt1")]')[0].text
user['follows'] = user_element.find_elements_by_xpath('//em[@class="count"]/a')[0].text user['fans'] = user_element.find_elements_by_xpath('//em[@class="count"]/a')[1].text user['blogs'] = user_element.find_elements_by_xpath('//em[@class="count"]/a')[2].text
user['adress'] = user_element.find_elements_by_xpath('div[@class="info_add"]/span')[0].text users.append(user) print("----------------------------------------------------") print(user['name']+"关注"+user['follows']+ "粉丝"+user['fans']+"微博数"+user['blogs']+"地址"+user['adress'])
except Exception: time.sleep(1) tried+=1 if go_next_page(user_crawler) is False: return user return user

开始构造extract_users函数，我们定义他来实现提取粉丝信息的功能，在前面我们获取到了节点用户粉丝链接后，将该链接传入到了extract——users函数，相当于我们的浏览器已经进入到了节点用户的粉丝网页中，这里同样用for循环进行滚屏20次的操作，点开粉丝的列表，我们想要获取到的信息有粉丝的年龄，地址，关注人数，他的粉丝数量，他所发的微博数，接下来我们使用开发者工具对网页中这些信息的元素进行分析，我们可以发现所有我们需要的信息都是存在li标签下，新浪应该是以li标签来对每个粉丝的信息进行存储，找到了对应的大标签，我们直接对其进行遍历，然后使用xpath的方法将其取出保存到我们定义的序列中。至此，重要的几个功能函数我们都已经定义完成，最后，我们开始构造程序的主函数。

def main():enqueurl(start_url)login(username,password)crawl()cur_driver.close()follows_driver.close()main()

好了，主函数先调用enque函数，将种子网页加入到双端序列中，然后输入用户名和密码登陆新浪微博，在登陆之后运行爬虫程序，让他们自己循环抓取数据，最后记得使用.close()方法关闭我们创建的两个浏览器对象，由于phantomjs是独立于python的，所以如果我们不关闭它，它会一直在后台运行。

下面给出全部代码

#-*-coding:utf-8-*-
import hashlib
import threading
from collections import dequefrom selenium import webdriver
import re
from lxml import etree
import time
from pybloom import BloomFilterfrom selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilitiesuser_agent= 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Ubuntu Chromium/60.0.3112.78 Chrome/60.0.3112.78 Safari/537.36' domain="weibo.com"
url_home="http://" + domain start_url="http://weibo.com/234687487?"      cur_driver=webdriver.PhantomJS(service_args=['--ssl-protocol=any', '--load-images=false']) follows_driver=webdriver.PhantomJS(service_args=['--ssl-protocol=any', '--load-images=false'])
cur_driver.set_window_size(1280,2400)follows_driver.set_window_size(1280,2400)download_bf=BloomFilter(1024*1024*16,0.01) cur_queue=deque() def get_element_by_xpath(cur_driver, path):  #我们将xpath提取元素的方法单独列出一个函数，避免每次都写一长串代码去实现xpath功能tried = 0while tried < 6:html = cur_driver.page_sourcetr = etree.HTML(html)elements = tr.xpath(path)if len(elements) == 0:time.sleep(1)continuereturn elementsdef extract_user(users):  print("开始提取粉丝信息")for i in range(0,20):for user_element in cur_driver.find_elements_by_xpath('//li[contains(@class,"follow_item")]'):tried = 0while tried<8:try:user={}user['name'] = user_element.find_elements_by_xpath('//a[contains(@class,"S_txt1")]')[0].textuser['follows'] = user_element.find_elements_by_xpath('//em[@class="count"]/a')[0].textuser['fans'] = user_element.find_elements_by_xpath('//em[@class="count"]/a')[1].textuser['blogs'] = user_element.find_elements_by_xpath('//em[@class="count"]/a')[2].textuser['adress'] = user_element.find_elements_by_xpath('div[@class="info_add"]/span')[0].textprint("----------------------------------------------------")print(user['name']+"关注"+user['follows']+ "粉丝"+user['fans']+"微博数"+user['blogs']+"地址"+user['adress'])except Exception:time.sleep(1)tried+=1if go_next_page(user_crawler) is False:return userreturn userdef extract_feed(feeds):print("开始提取微博发布信息")for i in range(0,20):scroll_to_bottom()  #向下滚屏for element in follows_driver.find_elements_by_class_name('WB_detail'):tried = 0while tried<3:try:feed={}feed['time'] = element.find_element_by_xpath('.//div[@class="WB_form S_txt2"]').textfeed['content'] = element.find_element_by_class_name('WB_text').textfeeds.append(feed)print(feed['time'])print(feed['content'])breakexcept Exception:tried += 1time.sleep(1)if go_next_page(follows_driver) is False:return feedsdef scroll_to_bottom():# 最多尝试 20 次滚屏print ("开始滚屏")for i in range(0,50):follows_driver.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)')html = follows_driver.page_sourcetr = etree.HTML(html)next_page_url = tr.xpath('//a[contains(@class,"page next")]')if len(next_page_url) > 0:return next_page_url[0].get('href')if len(re.findall('点击重新载入', html)) > 0:print ('滚屏失败了，请刷新')follows_driver.find_element_by_link_text('点击重新载入').click()time.sleep(1)def go_next_page(driver):try:next_page = driver.find_element_by_xpath('//a[contains(@class, "page next")]').get_attribute('href')print ('进入下一页' + next_page)driver.get(next_page)time.sleep(3)return Trueexcept Exception:print ("找不到下一页了")return Falsedef enqueurl(url) :try:md5v = hashlib.md5(str(url).encode('utf-8')).hexdigest()if md5v not in download_bf:print (url + '进入爬取队列')cur_queue.append(url)download_bf.add(md5v)except ValueError:passdef crawl():while True:    url=cur_queue.popleft()print(url)fech_user(url)def fech_user(url_link):  print("开始爬取用户"+ url_link) follows_driver.get(url_link)time.sleep(5)account_name = get_element_by_xpath(follows_driver,'//h1')[0].textfollow_link = get_element_by_xpath(follows_driver,'//a[@clss="t_link S_text"]')[1].get('href')print('用户名' + account_name)print('粉丝列表' + follow_link)cur_driver.get(follow_link)  feeds=[]users=[]extract_feed(feeds)extract_user(users)def login(username,password):print ("开始登录")cur_driver.get(url_home)print(len(cur_driver.page_source))follows_driver.get(url_home)time.sleep(4)print ("开始输入密码")cur_driver.find_element_by_id('loginname').send_keys(username)cur_driver.find_element_by_name('password').send_keys(password)  cur_driver.find_element_by_xpath('//div[contains(@class,"login_btn")][1]/a').click()print (len(cur_driver.page_source))follows_driver.find_element_by_id('loginname').send_keys(username)follows_driver.find_element_by_name('password').send_keys(password)  follows_driver.find_element_by_xpath('//div[contains(@class,"login_btn")][1]/a').click()def main():enqueurl(start_url)login(username,password)crawl()cur_driver.close()follows_driver.close()main()

python爬虫——用selenium和phantomjs对新浪微博PC端进行爬取（二）相关推荐

爬虫篇——selenium（webdriver）进行用户登录并爬取数据)
爬虫篇--selenium(webdriver)进行用户登录并爬取数据摘要 (一)创建browser对象 (二)用户登录 (三)数据爬取摘要本文主要介绍了如何通过selenium使用Chorme ...
Python爬虫学习第三章-4.3-使用xpath解析爬取全国城市名称
Python爬虫学习第三章-4.3-使用xpath解析爬取全国城市名称这一节主要是使用xpath解析爬取全国城市名称这里使用的网址是:空气质量历史数据查询这一个案例体现的点主要是xpat ...
【爬虫+数据可视化毕业设计：英雄联盟数据爬取及可视化分析，python爬虫可视化/数据分析/大数据/大数据屏/数据挖掘/数据爬取，程序开发-哔哩哔哩】
[爬虫+数据可视化毕业设计:英雄联盟数据爬取及可视化分析,python爬虫可视化/数据分析/大数据/大数据屏/数据挖掘/数据爬取,程序开发-哔哩哔哩] https://b23.tv/TIoy6hj
【【数据可视化毕业设计：差旅数据可视化分析，python爬虫可视化/数据分析/大数据/大数据屏/数据挖掘/数据爬取，程序开发-哔哩哔哩】-哔哩哔哩】 https://b23.tv/iTt30QG
[[数据可视化毕业设计:差旅数据可视化分析,python爬虫可视化/数据分析/大数据/大数据屏/数据挖掘/数据爬取,程序开发-哔哩哔哩]-哔哩哔哩] https://b23.tv/iTt30QG ht ...
零基础入门python爬虫之《青春有你2》选手信息爬取
零基础入门python爬虫之<青春有你2>选手信息爬取完成<青春有你2>选手图片爬取,生成选手图片的绝对路径并输出,统计爬取的图片总数量.使用工具:requests模块.Be ...
python爬虫京东，苏宁，小米众筹网站信息爬取
可代写python爬虫,收费可协商,用途需提前说明. 下面爬虫爬到的数据有100天左右,100家众筹的完整数据,需要的或者有写爬虫需求的同学可发邮件至starinsunriseabovesea@ali ...
python爬虫教程（五）：解析库bs4及爬取实例
大家好,今天分享的是解析库中的bs4,本文章的目的是让你知道如何使用bs4,并且附带爬取实例. 目录一.bs4简介二.安装及初始印象 1.安装 2.解析器 3.初始印象三.选择元素的方法 1.方 ...
python爬虫之Scrapy介绍八——Scrapy-分布式（以爬取京东读书为示例）
Scrapy-分布式(scrapy-redis)介绍 1 Scrapy-分布式介绍 1.1 Scrapy-redis工作原理 1.2 Scrapy-redis 安装和基本使用 1.2.1 安装 1.2 ...
python爬虫你们最爱的YY小姐姐，这不爬取下来看看？
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 ( 想要学习Python?Python学习交流群:1039649593,满足你的需 ...

python爬虫——用selenium和phantomjs对新浪微博PC端进行爬取（二）

python爬虫——用selenium和phantomjs对新浪微博PC端进行爬取（二）相关推荐

最新文章

热门文章