python写爬虫3-MongoDB数据缓存(采集58出租房信息)

2023-12-07 03:20

本文主要是介绍python写爬虫3-MongoDB数据缓存(采集58出租房信息),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

python写爬虫3-MongoDB数据缓存(采集58出租房信息)

有时,我们下载某个页面并抓取部分数据后,之后可能还会需要重新下载该页面,抓取其他数据。对于小网站而言,这不算什么大问题;但对于那些拥有百万网页的网站来说,重新爬取可能需要耗费大量时间。因此,我们可以对已爬取的网页进行缓存,让每个页面只下载一次。

本文代码只是实现了数据的存储与获取,与上述案例实情不符
开发环境:
1.硬件mac
2.python2.7
3.MongoDB3.4.2

NoSQL即Not Only SQL,通常是无模式的,NoSQL包含列数据存储(HBase),键值对存储(Redis),面向文档的数据库(MongoDB),图形数据库(Neo4j);本文采用MongoDB,MongoDB有个功能:为数据设定时间,当到达设定时间后,MongoDB可自动为我们删除记录。

需注意,MongoDB缓存无法按设定时间精确清理过期记录,会存在1分钟内的延迟,这是MongoDB的运行机制造成的

1.安装MongoDB及对应的Python封装库

mac下安装MongoDB命令:

brew update
brew install mongodb
pip install pymongo

2.配置MongoDB

创建默认MongoDB数据库文件存放目录

mkdir -p /data/db

记得给此目录加用户的读写权限,不然会报权限错误;其他配置,请参见官方文档。

3.启动MongoDB

mongod

4.MongoDB缓存实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-import pickle
import zlib
from bson.binary import Binary
from datetime import datetime, timedelta
from pymongo import MongoClientclass MongoCache:def __init__(self, client=None, expires=timedelta(days=1)):self.client = MongoClient('localhost', 27017)self.db = self.client.cacheself.db.webpage.create_index('timestamp', expireAfterSeconds=expires.total_seconds())def __getitem__(self, item):record = self.db.webpage.find_one({'id': item})if record:return pickle.loads(zlib.decompress(record['result']))  # 压缩数据else:return None# raise KeyError(item + 'dose not exist')def __setitem__(self, key, value):record = {'result': Binary(zlib.compress(pickle.dumps(value))), 'timestamp': datetime.utcnow()}self.db.webpage.update({'id': key}, {'$set': record}, upsert=True)

5.爬虫编写

先看一下http://bj.58.com/zufang/页面结构:
这里写图片描述
再看一下出租房详细页面结构:
这里写图片描述
下面开始敲代码:

#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-import urllib2
import lxml.html
import time
from lxml.cssselect import CSSSelector
from MongoCache import MongoCachedef download(url, user_agent='Google', num_retries=2):"""下载整个页面"""print 'Downloading:', url# 设置用户代理headers = {'User-agent': user_agent}request = urllib2.Request(url, headers=headers)try:html = urllib2.urlopen(request).read()except urllib2.URLError as e:print 'Downloading error:', e.reasonhtml = None# 只有在服务器报500-600错误时,才会重试下载,仅重试2次if num_retries > 0:if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code < 600:return download(url, num_retries-1)return htmldef get_data(url):"""从详细页面 获取各字段数据"""#  如果缓存中有该页面数据,则直接获取使用;否则,先下载页面,再使用cache = MongoCache()if not cache.__getitem__(url):html_text_detail = download(url)if not html_text_detail:passelse:cache.__setitem__(url, html_text_detail)else:print 'Exists:', urlhtml_text_detail = cache.__getitem__(url)try:#  获取个字段数据tree = lxml.html.fromstring(html_text_detail)house_title = CSSSelector('div.main-wrap > div.house-title > h1')house_pay_way1 = CSSSelector('div.house-pay-way > span:nth-child(1)')house_pay_way2 = CSSSelector('div.house-pay-way > span:nth-child(2)')print house_title(tree)[0].text_content()print '%s|%s' % (house_pay_way1(tree)[0].text_content(), house_pay_way2(tree)[0].text_content())for i in range(7):for j in range(2):css = 'div.house-desc-item > ul.f14 > li:nth-child(%s) > span:nth-child(%s)' % (i+1, j+1)house_info = CSSSelector(css)print house_info(tree)[0].text_content().replace(' ', '')except TypeError as e:print 'HTML文本发生错误:%s' % eexcept IndexError as e:print '获取详细数据发生错误:%s' % edef get_url(html):"""获取需爬取数据的链接集"""tree = lxml.html.fromstring(html)sel = CSSSelector('div.mainbox > div.main > div.content > div.listBox > ul.listUl > li > div.des > h2 > a')url_list = []for i in sel(tree):if i.get('href') not in url_list:url_list.append(i.get('href'))return url_listif __name__ == '__main__':url_index = 'http://bj.58.com/chuzu/'html_text_list = download(url_index)url_list = get_url(html_text_list)for url_detail in url_list:time.sleep(2)  # 延时2sget_data(url_detail)

执行效果图:(左屏为数据抓取输出;右屏为MongoDB数据库)
这里写图片描述

这篇关于python写爬虫3-MongoDB数据缓存(采集58出租房信息)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/464322

相关文章

Python实现Word转PDF全攻略(从入门到实战)

《Python实现Word转PDF全攻略(从入门到实战)》在数字化办公场景中,Word文档的跨平台兼容性始终是个难题,而PDF格式凭借所见即所得的特性,已成为文档分发和归档的标准格式,下面小编就来和大... 目录一、为什么需要python处理Word转PDF?二、主流转换方案对比三、五套实战方案详解方案1:

SpringBoot集成EasyExcel实现百万级别的数据导入导出实践指南

《SpringBoot集成EasyExcel实现百万级别的数据导入导出实践指南》本文将基于开源项目springboot-easyexcel-batch进行解析与扩展,手把手教大家如何在SpringBo... 目录项目结构概览核心依赖百万级导出实战场景核心代码效果百万级导入实战场景监听器和Service(核心

基于Python Playwright进行前端性能测试的脚本实现

《基于PythonPlaywright进行前端性能测试的脚本实现》在当今Web应用开发中,性能优化是提升用户体验的关键因素之一,本文将介绍如何使用Playwright构建一个自动化性能测试工具,希望... 目录引言工具概述整体架构核心实现解析1. 浏览器初始化2. 性能数据收集3. 资源分析4. 关键性能指

使用Python的requests库调用API接口的详细步骤

《使用Python的requests库调用API接口的详细步骤》使用Python的requests库调用API接口是开发中最常用的方式之一,它简化了HTTP请求的处理流程,以下是详细步骤和实战示例,涵... 目录一、准备工作:安装 requests 库二、基本调用流程(以 RESTful API 为例)1.

Python清空Word段落样式的三种方法

《Python清空Word段落样式的三种方法》:本文主要介绍如何用python-docx库清空Word段落样式,提供三种方法:设置为Normal样式、清除直接格式、创建新Normal样式,注意需重... 目录方法一:直接设置段落样式为"Normal"方法二:清除所有直接格式设置方法三:创建新的Normal样

Python调用LibreOffice处理自动化文档的完整指南

《Python调用LibreOffice处理自动化文档的完整指南》在数字化转型的浪潮中,文档处理自动化已成为提升效率的关键,LibreOffice作为开源办公软件的佼佼者,其命令行功能结合Python... 目录引言一、环境搭建:三步构建自动化基石1. 安装LibreOffice与python2. 验证安装

把Python列表中的元素移动到开头的三种方法

《把Python列表中的元素移动到开头的三种方法》在Python编程中,我们经常需要对列表(list)进行操作,有时,我们希望将列表中的某个元素移动到最前面,使其成为第一项,本文给大家介绍了把Pyth... 目录一、查找删除插入法1. 找到元素的索引2. 移除元素3. 插入到列表开头二、使用列表切片(Lis

Python按照24个实用大方向精选的上千种工具库汇总整理

《Python按照24个实用大方向精选的上千种工具库汇总整理》本文整理了Python生态中近千个库,涵盖数据处理、图像处理、网络开发、Web框架、人工智能、科学计算、GUI工具、测试框架、环境管理等多... 目录1、数据处理文本处理特殊文本处理html/XML 解析文件处理配置文件处理文档相关日志管理日期和

Python标准库datetime模块日期和时间数据类型解读

《Python标准库datetime模块日期和时间数据类型解读》文章介绍Python中datetime模块的date、time、datetime类,用于处理日期、时间及日期时间结合体,通过属性获取时间... 目录Datetime常用类日期date类型使用时间 time 类型使用日期和时间的结合体–日期时间(

使用Python开发一个Ditto剪贴板数据导出工具

《使用Python开发一个Ditto剪贴板数据导出工具》在日常工作中,我们经常需要处理大量的剪贴板数据,下面将介绍如何使用Python的wxPython库开发一个图形化工具,实现从Ditto数据库中读... 目录前言运行结果项目需求分析技术选型核心功能实现1. Ditto数据库结构分析2. 数据库自动定位3