背景说明
因为加入cnblog不久,发现上面有很多优秀的文章。
无意中发现cnblog有整理文章的收藏排行榜,也就是热门文摘.
不过有点坑的是,这个页面不支持搜索,所以就写一个简单的脚本把这些热门文章理出来。
整个爬虫的思路:
- 确定页面的
接口
,一般常见的格式是html或者json格式; - 确定页面迭代变量,找到page_index
- 对单页进行测试,包括header信息的配置,以及所需字段的提取;
- 对第
3
步中的代码进行封装,放到循环内执行;
页面说明
收藏文章排行的url示例
https://wz.cnblogs.com/hot/All/2
最后一个是页数(page index),这个是后面要放入for循环里的迭代变量.
从页面上的显示来看,最多可以抓100页
需要用的module
import requests,re
import pandas as pd
import lxml.html
import time,sys
单页测试
先测试下单个页面,需要解析出页面下的:
- 文章url
- 文章title
- 收藏数
url = ' https://wz.cnblogs.com/hot/All/2'
# 配置header信息
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'
,'Cookie': '这里cookie需要自行填写,需要登陆cnblog账号'
}
r = requests.get(url, headers=headers)
# 页面的编码格式
r.encoding = 'utf-8'
接下来用lxml来解析html页面信息
tree = lxml.html.fromstring(r.text)
# 这个的html路径在chrome浏览器的Elements下很容易查到
item_list = tree.cssselect('div.wz_item_content')
# 一页有20篇收藏的问斩个,所以item_list的长度是20
# 取其中一篇文章来解析
item_tmp = item_list[0]
# 可以用如下命令看看文章的信息是都包含在里面了
# item_tmp.text_content()
x = item_tmp.cssselect('h2 > a')[0]
# 链接,可以用x.items()来查看属性
x.get('href')
# 标题
x.text_content()
# 收藏数
item_tmp.cssselect('span.wz_item_count')[0].text_content()
批量抓取
# 定义list来保存数据
data_info = list()
for page_idx in range(1,100+1):
# 进度提示
sys.stdout.write('
当前进度 第%d页'%(page_idx))
sys.stdout.flush()
time.sleep(0.1)
url = ' https://wz.cnblogs.com/hot/All/'+str(page_idx)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'
,'Cookie': '请自行配置'
}
r = requests.get(url, headers=headers)
if r.status_code == 200:
r.encoding = 'utf-8'
tree = lxml.html.fromstring(r.text)
item_list = tree.cssselect('div.wz_item_content')
for item_tmp in item_list:
x = item_tmp.cssselect('h2 > a')[0]
# 链接
d_url = x.get('href')
# 标题
d_title = x.text_content()
# 收藏数
d_ucnt = item_tmp.cssselect('span.wz_item_count')[0].text_content()
data_info.append([d_url,d_title,d_ucnt])
数据保存
先将list转成dataframe格式
data_df = pd.DataFrame(data_info)
data_df.columns = ['url','title','ucnt']
data_df.head(3)
接下来我们定义一个函数:从url中提取博客的名称
# 从url中提取博主的名称
# 如果是博客文章,具有的特征有两点:1.www.cnblogs.com 2.后面对接的就是博主的账号名称,名称长度是两位以上的
def extract_name(url):
if 'www' in url:
blog_name = re.findall('.com/(.*?)/',url)[0]
if len(blog_name)<2:
blog_name = '无名氏'
else:
blog_name = '无名氏'
return(blog_name)
新增一列,标注博客的名称
data_df['blog_name'] = data_df['url'].apply(lambda x: extract_name(x))
data_df.head(5)
将数据导出成csv格式文件,这样方便搜索
# 备份下数据,后面可能还有用
data_df.to_csv('cnblog_收藏文章排行榜_20200322.csv',index=False)
如果你想直接获取该列表,请访问
百度网盘链接 密码: 3yw4