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本文将介绍如何使用Scrapy和Selenium这两个强大的Python工具来自动获取个人CSDN文章的质量分数。我们将详细讨论Scrapy爬虫框架的使用#xff0c;以及如何结合Selenium浏览器自动化工具来实现这一目标。无需手动浏览每篇文章#xff0c;我们可以轻松地获取并记录文章的…前言
本文将介绍如何使用Scrapy和Selenium这两个强大的Python工具来自动获取个人CSDN文章的质量分数。我们将详细讨论Scrapy爬虫框架的使用以及如何结合Selenium浏览器自动化工具来实现这一目标。无需手动浏览每篇文章我们可以轻松地获取并记录文章的质量分数从而更好地了解我们的博客表现。 CSDN文章质量分查询链接 Scrapy相关基础知识 爬虫框架Scrapy学习笔记-1 爬虫框架Scrapy学习笔记-2 文章目录 前言1. Scrapy的安装2. Scrapy的工作流程2.1 创建项目2.2 进入项目目录2.3 生成Spider2.4 调整Spider2.5 调整Settings配置2.6 运行Scrapy程序2.7 找URL2.8 查看处理 response交给管道 3. 使用Selenium获取质量分数总结 1. Scrapy的安装
首先我们需要安装Scrapy。建议在单独的虚拟环境中进行安装你可以使用Virtualenv环境或Conda环境。执行以下命令来安装Scrapy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scrapy2.5.1
pip install pyopenssl22.0.0
pip install cryptography36.0.2
scrapy version
scrapy version --verbose 2. Scrapy的工作流程
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架我们可以按照以下步骤来使用它
2.1 创建项目
使用以下命令创建一个Scrapy项目
scrapy startproject csdn2.2 进入项目目录
cd csdn2.3 生成Spider
生成一个Spider来定义爬取规则
scrapy genspider cs csdn.net这将会生成一个Spider文件你可以在其中定义你的爬取规则。
2.4 调整Spider
在生成的Spider文件中你需要定义起始URLstart_urls和如何解析数据的方法通常是parse函数。
例如
import scrapyclass ExampleSpider(scrapy.Spider):name csallowed_domains [csdn.net]start_urls [http://csdn.net/]def parse(self, response):pass2.5 调整Settings配置
在项目目录中的settings.py文件中你可以调整各种配置选项。
以下是一些需要调整的配置选项
LOG_LEVEL设置日志级别你可以将其设置为WARNING以减少日志输出。
LOG_LEVEL WARNINGROBOTSTXT_OBEY设置是否遵守Robots协议如果你不希望爬虫遵守Robots协议可以将其设置为False。
ROBOTSTXT_OBEY FalseITEM_PIPELINES打开管道以处理爬取的数据你可以配置不同的管道来处理不同类型的数据。
ITEM_PIPELINES {csdn.pipelines.CsdnPipeline: 300,
}2.6 运行Scrapy程序
使用以下命令来运行Scrapy程序
scrapy crawl csdn2.7 找URL
在这一步我们需要找到用于获取文章数据的URL。可以通过以下步骤来找到URL 我们可以先点开搜索按钮预设一个搜索值 然后在Fetch/XHR或JS中逐个点加载出来就会在左侧被搜索到
这里我们最终在header中找到这个连接我们会发现其实链接是通用的你可以跳过上一步直接使用这个连接只需要替换你的username
https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list?page1size20businessTypeblogorderbynoMorefalseyearmonthusernameqq_42531954另外这里page1size20当你的文章大于20篇你可以调整size,这里我刚好有50篇于是我调整size50
2.8 查看处理 response交给管道
import scrapyclass CsSpider(scrapy.Spider):name csallowed_domains [csdn.net]start_urls [https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list?page1size50businessTypeblogorderbynoMorefalseyearmonthusernameqq_42531954]def parse(self, response):print(response.text)分析response.text发现返回值为字典 稍作处理后传递给管道
import scrapyclass CsSpider(scrapy.Spider):name csallowed_domains [csdn.net]start_urls [https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list?page1size50businessTypeblogorderbynoMorefalseyearmonthusernameqq_42531954]def parse(self, response):# print(response.text)data_list response.json()[data][list]for data in data_list:url data[url]title data[title]yield { # 宁典可以充当item - dicturl: url,title: title}
csdn/csdn/pipelines.py
# Define your item pipelines here
#
# Dont forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapterclass CsdnPipeline:def process_item(self, item, spider):print(我是管道,我看到的东西是, item)with open(data.csv, modea, encodingutf-8) as f:f.write(f{item[url]},{item[title]}\n)return item
3. 使用Selenium获取质量分数
如果你的chromedriver出现问题你可以从这里找到解决方案 自动化管理chromedriver-完美解决版本不匹配问题
以下是使用Selenium的代码示例
import csv
import time
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Optionsoption Options()
option.add_experimental_option(excludeSwitches, [enable-automation])
option.add_argument(--disable-blink-featuresAutomationControlled)
option.add_argument(--headless) # 启用无头模式driver webdriver.Chrome(optionsoption)
# 用于存储CSV数据的列表
data []
#
# 打开CSV文件并读取内容
with open(data.csv,r, encodingutf-8) as csvfile:reader csv.reader(csvfile)for row in reader:# 每行包括两个字段链接和标题link, title row# 将链接和标题作为元组添加到数据列表中data.append((link, title))# 使用浏览器访问网页
driver.get(https://www.csdn.net/qc)
for link,title in data:driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, .el-input__inner).send_keys(f{link},link)driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, .trends-input-box-btn).click()time.sleep(0.5)soc driver.find_element(By.XPATH, //*[idfloor-csdn-index_850]/div/div[1]/div/div[2]/p[1]).textprint(title,soc)time.sleep(1)
driver.quit()
这段代码是一个Python脚本使用了CSV模块和Selenium库来自动化获取CSDN文章的质量分数。下面我将逐行详细解释这段代码的功能和作用
导入必要的库
import csv
import time
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options这里导入了CSV模块用于读取CSV文件、time模块用于添加延迟等待、以及Selenium相关的模块和类。
配置Selenium选项
option Options()
option.add_experimental_option(excludeSwitches, [enable-automation])
option.add_argument(--disable-blink-featuresAutomationControlled)
option.add_argument(--headless) # 启用无头模式这部分代码配置了Selenium的选项。其中Options是用于配置Chrome浏览器的选项add_experimental_option用于设置Chrome的实验性选项以避免被检测为自动化程序。--disable-blink-featuresAutomationControlled用于禁用某些自动化特性而--headless则启用了无头模式使得浏览器在后台运行不会显示界面。
创建Chrome WebDriver实例
driver webdriver.Chrome(optionsoption)这里创建了一个Chrome WebDriver实例使用了上述配置选项。WebDriver将用于模拟浏览器操作。
创建一个空列表用于存储数据
data []这个列表将用于存储从CSV文件中读取的数据。
打开CSV文件并读取内容
with open(data.csv, r, encodingutf-8) as csvfile:reader csv.reader(csvfile)for row in reader:link, title rowdata.append((link, title))这部分代码使用open函数打开名为data.csv的CSV文件并使用csv.reader来读取文件的内容。每一行都包括两个字段链接和标题这些数据被添加到之前创建的data列表中。
使用浏览器访问网页
driver.get(https://www.csdn.net/qc)这行代码使用WebDriver打开了CSDN网站的首页准备开始搜索文章的质量分数。
迭代处理CSV文件中的每一行数据
for link, title in data:driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, .el-input__inner).send_keys(f{link}, link)driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, .trends-input-box-btn).click()time.sleep(0.5)soc driver.find_element(By.XPATH, //*[idfloor-csdn-index_850]/div/div[1]/div/div[2]/p[1]).textprint(title, soc)time.sleep(1)在这个循环中我们对CSV文件中的每一行数据执行以下操作
使用driver.find_element通过CSS选择器定位搜索框并在搜索框中输入文章链接。使用driver.find_element定位搜索按钮并模拟点击搜索按钮。延迟0.5秒以等待页面加载完毕。使用XPath表达式定位质量分数元素并提取其文本内容。打印文章标题和质量分数。延迟1秒以确保不会频繁访问网站。
最后使用driver.quit()关闭浏览器窗口释放资源。
这段代码的主要作用是自动化地访问CSDN网站搜索文章链接提取文章的质量分数并将结果打印出来。这对于批量获取文章质量分数非常有用而无需手动一个个查看。 当然我将为你添加前言、摘要和总结来完善这篇文章。
总结
通过本文的学习你将掌握使用Scrapy和Selenium自动获取个人CSDN文章质量分数的技能。这将帮助你更好地了解你的博客表现以及哪些文章受到了更多的关注和评价。
同时你也学到了如何设置Scrapy爬虫项目配置爬虫规则以及如何处理数据。这些技能对于进行各种网络数据采集任务都是非常有用的。
希望本文对你的网络数据采集和分析工作有所帮助让你能够更好地理解你的读者和观众。如果你有任何问题或疑问欢迎提出我们将竭诚为你提供帮助。
