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Python爬蟲實戰(三):定時爬取微博熱榜資訊并存入SqlServer,不再錯過每條熱搜

2021-12-08 09:38:11 軟體設計

目錄

  • 🌹前言
  • 爬取目標(效果展示)
  • 準備作業
  • 代碼分析
    • 第一步
    • 第二步
    • 第三步
    • 第四步
    • 完整代碼
    • 啟動

🌹前言

博主開始更新爬蟲實戰教程了,期待你的關注!!!
第一篇:Python爬蟲實戰(一):翻頁爬取資料存入SqlServer
第二篇:Python爬蟲實戰(二):爬取快代理構建代理IP池
第三篇:Python爬蟲實戰(三):定時爬取微博熱榜資訊并存入SqlServer

點贊收藏博主更有創作動力喲,以后常更!!!
在這里插入圖片描述

爬取目標(效果展示)

我們要爬取的網頁是:https://weibo.com/newlogin?tabtype=search&url=https%3A%2F%2Fweibo.com%2F

在這里插入圖片描述

效果展示
在這里插入圖片描述

爬取的內容是標題、榜單、熱度值、新聞型別、時間戳、url地址等

準備作業

建表

CREATE TABLE "WB_HotList" (
	"id" INT IDENTITY(1,1) PRIMARY key,
	"batch" NVARCHAR(MAX),
	"daydate" SMALLDATETIME,
	"star_word" NVARCHAR(MAX),
	"title" NVARCHAR(MAX),
	"category" NVARCHAR(MAX),
	"num" NVARCHAR(MAX),
	"subject_querys" NVARCHAR(MAX),
	"flag" NVARCHAR(MAX),
	"icon_desc" NVARCHAR(MAX),
	"raw_hot" NVARCHAR(MAX),
	"mid" NVARCHAR(MAX),
	"emoticon" NVARCHAR(MAX),
	"icon_desc_color" NVARCHAR(MAX),
	"realpos" NVARCHAR(MAX),
	"onboard_time" SMALLDATETIME,
	"topic_flag" NVARCHAR(MAX),
	"ad_info" NVARCHAR(MAX),
	"fun_word" NVARCHAR(MAX),
	"note" NVARCHAR(MAX),
	"rank" NVARCHAR(MAX),
	"url" NVARCHAR(MAX)	
)

為防止,欄位給的不夠,直接給個MAX!
在這里插入圖片描述

代碼分析

第一步

發送請求,獲取網頁資訊

微博提供了資料的介面,所以我們直接訪問介面就行,如下圖(json格式):

介面地址:https://weibo.com/ajax/statuses/hot_band

在這里插入圖片描述

def __init__(self) :
	self.url = "https://weibo.com/ajax/statuses/hot_band"
	self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36"}
# 發送請求,獲取相應 
def parse_url(self):
	response = requests.get(self.url,headers=self.headers)
	time.sleep(2) # 休息兩秒
	
	return response.content.decode()

第二步

決議資料,提取我們所需要的資料

介面中的資料如下(只需提取我們所需要的):
在這里插入圖片描述

for i in range(50):
	ban_list = json_data['data']['band_list'][i]
	batch = f'第{a}批'
	try:
	    star_word = ban_list['star_word']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    title = ban_list['word']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    category = ban_list['category']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    num = ban_list['num']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    subject_querys = ban_list['subject_querys']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    flag = ban_list['flag']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    icon_desc = ban_list['icon_desc']
	except Exception as e:
	    print(e)  
	try:
	    raw_hot = ban_list['raw_hot']
	except Exception as e:
	    print(e)      
	try:
	    mid = ban_list['mid']
	except Exception as e:
	    print(e) 
	try:
	    emoticon = ban_list['emoticon']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    icon_desc_color = ban_list['icon_desc_color']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    realpos = ban_list['realpos']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    onboard_time = ban_list['onboard_time']
	    onboard_time = datetime.datetime.fromtimestamp(onboard_time)
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    topic_flag = ban_list['topic_flag']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    ad_info = ban_list['ad_info']
	except Exception as e:
	    print(e)
	try:
	    fun_word = ban_list['fun_word']
	except Exception as e:
	    print(e)   
	try:
	    note = ban_list['note']
	except Exception as e:
	    print(e)      
	try:
	    rank = ban_list['rank'] + 1
	except Exception as e:
	    print(e) 
	try:
	    url = json_data['data']['band_list'][i]['mblog']['text']
	    url = re.findall('href="(.*?)"',url)[0]

第三步

資料庫的batch用于判斷,每次插入的批次(50個一批),如果爬蟲斷了,寫個方法還能接著上次的批次

如圖:
在這里插入圖片描述

# 把資料庫batch列存入串列并回傳(用于判斷批次號)
def batch(self):
	conn=pymssql.connect('.', 'sa', 'yuan427', 'test')
	cursor=conn.cursor()
	
	cursor.execute("select batch from WB_HotList") #向資料庫發送SQL命令
	rows=cursor.fetchall()
	batchlist=[]
	for list in rows:
	    batchlist.append(list[0]) 
	
	return batchlist    

第四步

把資料存入資料庫

# 連接資料庫服務,創建游標物件
db = pymssql.connect('.', 'sa', 'yuan427', 'test') #服務器名,賬戶,密碼,資料庫名
if db:
    print("連接成功!")    
cursor= db.cursor()

try:
	# 插入sql陳述句
	sql = "insert into test4(batch,daydate,star_word,title,category,num,subject_querys,flag,icon_desc,raw_hot,mid,emoticon,icon_desc_color,realpos,onboard_time, \
	        topic_flag,ad_info,fun_word,note,rank,url) values (%s,getdate(),%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
	
	# 執行插入操作
	cursor.execute(sql,(batch,star_word,title,category,num,subject_querys,flag,icon_desc,raw_hot,mid,emoticon,icon_desc_color,realpos,onboard_time,topic_flag,ad_info, \
	            fun_word,note,rank,url))
	db.commit()
	
	print('成功載入......' )
	
	except Exception as e:
	db.rollback()
	print(str(e))
    
# 關閉游標,斷開資料庫
cursor.close()
db.close()

完整代碼

import requests,pymssql,time,json,re,datetime
from threading import Timer

class Spider:
    def __init__(self) :
        self.url = "https://weibo.com/ajax/statuses/hot_band"
        self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36"}

    # 發送請求,獲取相應 
    def parse_url(self):
        response = requests.get(self.url,headers=self.headers)
        time.sleep(2)
        
        return response.content.decode()

    # 決議資料,入庫
    def parse_data(self,data,a):
        json_data = json.loads(data)

        # 連接資料庫服務,創建游標物件
        db = pymssql.connect('.', 'sa', 'yuan427', 'test') #服務器名,賬戶,密碼,資料庫名   
        cursor= db.cursor()
     
        for i in range(50):
            ban_list = json_data['data']['band_list'][i]
            
            
            batch = f'第{a}批'
            
            try:
                star_word = ban_list['star_word']
            except Exception as e:
                print(e)
            
            
            try:
                title = ban_list['word']
            except Exception as e:
                print(e)

            try:
                category = ban_list['category']
            except Exception as e:
                print(e)
            
            try:
                num = ban_list['num']
            except Exception as e:
                print(e)
        
            try:
                subject_querys = ban_list['subject_querys']
            except Exception as e:
                print(e)

            try:
                flag = ban_list['flag']
            except Exception as e:
                print(e)

            try:
                icon_desc = ban_list['icon_desc']
            except Exception as e:
                print(e)  

            try:
                raw_hot = ban_list['raw_hot']
            except Exception as e:
                print(e)      
            
            try:
                mid = ban_list['mid']
            except Exception as e:
                print(e) 
            
            try:
                emoticon = ban_list['emoticon']
            except Exception as e:
                print(e)
            
            try:
                icon_desc_color = ban_list['icon_desc_color']
            except Exception as e:
                print(e)
            
            try:
                realpos = ban_list['realpos']
            except Exception as e:
                print(e)
            
            try:
                onboard_time = ban_list['onboard_time']
                onboard_time = datetime.datetime.fromtimestamp(onboard_time)
            except Exception as e:
                print(e)
            
            try:
                topic_flag = ban_list['topic_flag']
            except Exception as e:
                print(e)
            
            try:
                ad_info = ban_list['ad_info']
            except Exception as e:
                print(e)
            
            try:
                fun_word = ban_list['fun_word']
            except Exception as e:
                print(e)   
            
            try:
                note = ban_list['note']
            except Exception as e:
                print(e)      
        
            try:
                rank = ban_list['rank'] + 1
            except Exception as e:
                print(e) 
            
            try:
                url = json_data['data']['band_list'][i]['mblog']['text']
                url = re.findall('href="(.*?)"',url)[0]
            except Exception as e:
                print(e)
           
            try:
                # 插入sql陳述句
                sql = "insert into test4(batch,daydate,star_word,title,category,num,subject_querys,flag,icon_desc,raw_hot,mid,emoticon,icon_desc_color,realpos,onboard_time, \
                        topic_flag,ad_info,fun_word,note,rank,url) values (%s,getdate(),%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"

                # 執行插入操作
                cursor.execute(sql,(batch,star_word,title,category,num,subject_querys,flag,icon_desc,raw_hot,mid,emoticon,icon_desc_color,realpos,onboard_time,topic_flag,ad_info, \
                            fun_word,note,rank,url))
                db.commit()

                print('成功載入......' )
            
            except Exception as e:
                db.rollback()
                print(str(e))
            
        # 關閉游標,斷開資料庫
        cursor.close()
        db.close()
         
    # 把資料庫batch列存入串列并回傳(用于判斷批次號)
    def batch(self):
        conn=pymssql.connect('.', 'sa', 'yuan427', 'test')

        cursor=conn.cursor()

        cursor.execute("select batch from WB_HotList") #向資料庫發送SQL命令

        rows=cursor.fetchall()
        batchlist=[]
        for list in rows:
            batchlist.append(list[0]) 

        return batchlist    
             
    # 實作主要邏輯 
    def run(self, a):
        
        # 根據資料庫批次號給定a的值
        batchlist = self.batch()
        if len(batchlist) != 0:
            batch = batchlist[len(batchlist) -1]
            a = re.findall('第(.*?)批',batch)
            a = int(a[0]) + 1

        data = self.parse_url()

        self.parse_data(data,a)
        a +=1
        # 定時呼叫
        t = Timer(1800, self.run, (a, )) # 1800表示1800秒,半小時呼叫一次
        t.start()

    
if __name__ == "__main__": 
    spider = Spider()
    spider.run(1)

啟動

因為需要一直運行,所以就在 cmd 掛著

在這里插入圖片描述
運行成功后,去資料庫看看:

在這里插入圖片描述

O了O了!!!
在這里插入圖片描述

有講的不對的地方,希望各位大佬指正!!!,如果有不明白的地方評論區留言回復!兄弟們來個點贊有空就更新爬蟲實戰!!!
在這里插入圖片描述

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    * 將物件之間的通信封裝到一個中介者物件中,從而使得各個物件之間的關系更加松散。
    * 在中介者模式中,物件之間不再直接相互互動,而是通過中介者來中轉訊息。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:20:47 more
  • 露天煤礦現場調研和交流案例分享

    他們集團的資訊化公司及研究院在一個礦區正在做智能礦山的統一平臺的 試點,專案投資大概1億,包括了礦山的各方面的內容,顯示得我們這次交流有點多余。他們2年前開始做智能礦山的規劃,有很多煤礦行業專家的加持,他們的描述是非常完美,但是去年底應該上線的平臺,現在還沒有看到影子。他們確實有很多場景需求,但是被... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:20:25 more
  • 《社區人員管理》實戰案例設計&個人案例分享

    設計是一個讓人夢想成真程序,開始編碼、測驗、除錯之前進行需求分析和架構設計,才能保證關鍵方面都做正確 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:20:17 more
  • 軟體架構生態化-多角色交付的探索實踐

    作為一個技術架構師,不僅僅要緊跟行業技術趨勢,還要結合研發團隊現狀及痛點,探索新的交付方案。在日常中,你是否遇到如下問題 “ 業務需求排期長研發是瓶頸;非研發角色感受不到研發技改提效的變化;引入ISV 團隊又擔心質量和安全,培訓周期長“等等,基于此我們探索了一種新的技術體系及交付方案來解決如上問題。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:20:10 more
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    * 將物件之間的通信封裝到一個中介者物件中,從而使得各個物件之間的關系更加松散。
    * 在中介者模式中,物件之間不再直接相互互動,而是通過中介者來中轉訊息。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:44 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:19:07 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:18:57 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:18:49 more
  • 05單件模式

    #經典的單件模式 public class Singleton { private static Singleton uniqueInstance; //一個靜態變數持有Singleton類的唯一實體。 // 其他有用的實體變數寫在這里 //構造器宣告為私有,只有Singleton可以實體化這個類! ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:51 more
  • 【架構與設計】常見微服務分層架構的區別和落地實踐

    軟體工程的方方面面都遵循一個最基本的道理:沒有銀彈,架構分層模型更是如此,每一種都有各自優缺點,所以請根據不同的業務場景,并遵循簡單、可演進這兩個重要的架構原則選擇合適的架構分層模型即可。 ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:41 more