利用Python爬虫过滤“掘金”的关键词检索结果

这几天刚刚开始学习Python，就像写个爬虫小项目练练手，自从间书的“××豚”事件后搬到掘金，感觉掘金在各个方面做的都很不错，尤其是文章的质量和写文章的编辑器做的很舒服。

但是，我每次想要搜索一个自己感兴趣的关键字时，下面就会出现大量文章，想按照“点赞数”排序连按钮也找不到，必须得一直向下一行行浏览才能找到我们需要的文章。所以，我在想能否利用刚学习的爬虫做个功能：只需输入关键字和通过被点赞数，就能自动给出一个列表，它包含了符合（点赞数大于我们设定的）我们需求的文章。说干就开始，首先上结果图：

下面开始正式的工作：

1.项目构成

程序主要分为：controller(主控制器)、downloader(下载器)、parser(解析器)、url_manager(url管理器)、outputer(输出器)。

2. URL管理器(url_manager)

URL管理器主要负责产生、维护需要爬取的网站链接，对于我们要爬取的网站“掘金”，主要分为两类：静态页面URL，AJAX动态构建的页面。

这两种请求的URL的构成截然不同，并且返回内容也不同：静态页面URL返回HTML页面，AJAX请求返回的是JSON字符串。针对这两种访问方式，我们可以这样编写URL管理器：

class UrlManager(object):
    def __init__(self):
        self.new_urls = set()   # 新的url的集合

    # 构建访问静态页面的url
    def build_static_url(self, base_url, keyword):
        static_url = base_url + '?query=' + keyword
        return static_url

    # 根据输入的base_url(基础地址)和params(参数字典)来构造一个新的url
    # eg:https://search-merger-ms.juejin.im/v1/search?query=python&page=1&raw_result=false&src=web
    # 参数中的start_page是访问的起始页数字，gap是访问的页数间隔
    def build_ajax_url(self, base_url, params, start_page=0, end_page=4, gap=1):
        if base_url is None:
            print('Invalid param base_url!')
            return None
        if params is None or len(params)==0:
            print('Invalid param request_params!')
            return None
        if end_page < start_page:
            raise Exception('start_page is bigger than end_page!')
        equal_sign = '='    #键值对内部连接符
        and_sign = '&'  #键值对之间连接符
        # 将base_url和参数拼接成url放入集合中
        for page_num in range(start_page, end_page, gap):
            param_list = []
            params['page'] = str(page_num)
            for item in params.items():
                param_list.append(equal_sign.join(item))    # 字典中每个键值对中间用'='连接
            param_str = and_sign.join(param_list)       # 不同键值对之间用'&'连接
            new_url = base_url + '?' + param_str
            self.new_urls.add(new_url)
        return None

    # 从url集合中获取一个新的url
    def get_new_url(self):
        if self.new_urls is None or len(self.new_urls) == 0:
            print('there are no new_url!')
            return None
        return self.new_urls.pop()

    # 判断集合中是否还有url
    def has_more_url(self):
        if self.new_urls is None or len(self.new_urls) == 0:
            return False
        else:
            return True

如上代码，在初始化函数__init__中维护了一个集合，创建好的URL将会放入到这个集合中。然后根据网址的结构分为基础的网址+访问参数，两者之间通过’?’链接，参数之间通过’&’链接。通过函数build_ajax_url将两者连接起来，构成完整的URL放入到集合中，可以通过get_new_url获取集合中的一条URL，has_more_url判断集合中是否还有未消费的URL。

2.下载器(html_downloader)

import urllib.request

class HtmlDownloader(object):
    def download(self, url):
        if url is None:
            print('one invalid url is found!')
            return None
        response = urllib.request.urlopen(url)
        if response.getcode() != 200:
            print('response from %s is invalid!' % url)
            return None
        return response.read().decode('utf-8')

这段代码比较简单，使用urllib库访问URL并返回得到的返回数据。

3.JSON解析器(json_parser)

import json
from crawler.beans import result_bean

class JsonParser(object):
    # 将json字符创解析为一个对象
    def json_to_object(self, json_content):
        if json_content is None:
            print('parse error!json is None!')
            return None
        print('json', str(json_content))
        return json.loads(str(json_content))

    # 从JSON构成的对象中提取出文章的title、link、collectionCount等数据，并将其封装成一个Bean对象，最后将这些对象添加到结果列表中
    def build_bean_from_json(self, json_collection, baseline):
        if json_collection is None:
            print('build bean from json error! json_collection is None!')
        list = json_collection['d'] # 文章的列表
        result_list = []    # 结果的列表
        for element in list:
            starCount = element['collectionCount']  # 获得的收藏数，即获得的赞数
            if int(starCount) > baseline:   # 如果收藏数超过baseline，则勾结结果对象并添加到结果列表中
                title = element['title']
                link = element['originalUrl']
                result = result_bean.ResultBean(title, link, starCount)
                result_list.append(result)      # 添加到结果列表中
                print(title, link, starCount)
        return result_list

对于JSON的解析主要分为两部：1.将JSON字符串转换为一个字典对象；2.将文章题目、链接、赞数等信息从字典对象中提取出来，根据baseline判断是否将这些数据封装成结果对象并添加到结果列表中。

3.HTML解析器(html_parser)

我们可以通过访问：’https://juejin.im/search?query=python’得到一个HTML网页，但是只有一页数据，相当于访问’https://search-merger-ms.juejin.im/v1/search?query=python&page=0&raw_result=false&src=web’获得的数据量，但是区别是一个返回内容的格式是HTML，第二个返回的是JSON。这里我们也将HTML的解析器也放到这里，项目中可以不用到这个：

from bs4 import BeautifulSoup
from crawler.beans import result_bean

class HtmlParser(object):

    # 创建BeautifulSoup对象，将html结构化
    def build_soup(self, html_content):
        self.soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
        return self.soup

    # 根据获得的赞数过滤得到符合条件的tag
    def get_dom_by_star(self, baseline):
        doms = self.soup.find_all('span', class_='count')
        # 根据最少赞数过滤结果，只保留不小于baseline的节点
        for dom in doms:
            if int(dom.get_text()) < baseline:
                doms.remove(dom)
        return doms

    # 根据节点构建结果对象并添加到列表中
    def build_bean_from_html(self, baseline):
        doms = self.get_dom_by_star(baseline)
        if doms is None or len(doms)==0:
            print('doms is empty!')
            return None
        results = []
        for dom in doms:
            starCount = dom.get_text()      # 获得的赞数
            root = dom.find_parent('div', class_='info-box')    #这篇文章的节点
            a = root.find('a', class_='title', target='_blank') #包含了文章题目和链接的tag
            link = 'https://juejin.im' + a['href'] + '/detail'  #构造link
            title = a.get_text()
            results.append(result_bean.ResultBean(title, link, starCount))
            print(link, title, starCount)
        return results

为了更加高效地解析HTML文件，这里需要用到’bs4’模块。

4.结果对象(result_bean)

结果对象是对爬虫结果的一个封装，将文章名、对应的链接、获得的赞数封装成一个对象：

# 将每条文章保存为一个bean，其中包含：题目、链接、获得的赞数 属性
class ResultBean(object):
    def __init__(self, title, link, starCount=10):
        self.title = title
        self.link = link
        self.starCount = starCount

5.HTML输出器(html_outputer)

class HtmlOutputer(object):

    def __init__(self):
        self.datas = []     # 輸入結果列表

    # 構建輸入數據(結果列表)
    def build_data(self, datas):
        if datas is None:
            print('Invalid data for output!')
            return None
        # 判断是应该追加还是覆盖
        if self.datas is None or len(self.datas)==0:
            self.datas = datas
        else:
            self.datas.extend(datas)

    # 输出html文件
    def output(self):
        fout = open('output.html', 'w', encoding='utf-8')
        fout.write('<html>')
        fout.write("<head><meta http-equiv=\"content-type\" content=\"text/html;charset=utf-8\">")
        fout.write("<link rel=\"stylesheet\" href=\"http://cdn.static.runoob.com/libs/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css\"> ")
        fout.write("<script src=\"http://cdn.static.runoob.com/libs/bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js\"></script>")
        fout.write("</head>")
        fout.write("<body>")
        fout.write("<table class=\"table table-striped\" width=\"200\">")

        fout.write("<thead><tr><td><strong>文章</strong></td><td><strong>星数</strong></td></tr></thead>")
        for data in self.datas:
            fout.write("<tr>")
            fout.write("<td width=\"100\"><a href=\"%s\" target=\"_blank\">%s</a></td>" % (data.link, data.title))
            fout.write("<td width=\"100\">    %s</td>" % data.starCount)
            fout.write("</tr>")

        fout.write("</table>")
        fout.write("</body>")
        fout.write("</html>")
        fout.close()

将解析后得到的结果对象列表中的数据保存在HTML表格中。

6.控制器(main_controller)

from crawler.url import url_manager
from crawler.downloader import html_downloader
from crawler.parser import html_parser, json_parser
from crawler.outputer import html_outputer

class MainController(object):
    def __init__(self):
        self.url_manager = url_manager.UrlManager()
        self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
        self.html_parser = html_parser.HtmlParser()
        self.html_outputer = html_outputer.HtmlOutputer()
        self.json_paser = json_parser.JsonParser()

    def craw(self, func):
        def in_craw(baseline):
            print('begin to crawler..')
            results = []
            while self.url_manager.has_more_url():
                content = self.downloader.download(self.url_manager.get_new_url())  # 根据URL获取静态网页
                results.extend(func(content, baseline))
            self.html_outputer.build_data(results)
            self.html_outputer.output()
            print('crawler end..')
        print('call craw..')
        return in_craw

    def parse_from_json(self, content, baseline):
        json_collection = self.json_paser.json_to_object(content)
        results = self.json_paser.build_bean_from_json(json_collection, baseline)
        return results

    def parse_from_html(self, content, baseline):
        self.html_parser.build_soup(content)  # 使用BeautifulSoup将html网页构建成soup树
        results = self.html_parser.build_bean_from_html(baseline)
        return results

在控制器中，通过__init__函数创建前面的几个模块的实例。函数parse_from_json和parse_from_html分别负责从JSON和HTML中解析出结果；函数craw中利用闭包将解析函数抽象出来，使我们方便选择需要的解析器，就将解析器作为参数’func’传入craw函数中，这点类似于Java中对接口的使用，但是更加灵活，主函数中具体的用法可以是：

if __name__ == '__main__':
    base_url = 'https://juejin.im/search'    # 要爬取的HTML网站网址(不含参数)
    ajax_base_url = 'https://search-merger-ms.juejin.im/v1/search'      #要通过ajax访问的网址(不含参数，返回JSON)
    keyword = 'python'  # 搜索的关键字
    baseline = 10   # 获得的最少赞数量
    # 创建控制器对象
    crawler_controller = MainController()
    static_url = crawler_controller.url_manager.build_static_url(base_url, keyword)     # 构建静态URL

    # craw_html = crawler_controller.craw(crawler_controller.parse_from_html)     # 选择HTML解析器
    # craw_html(static_url, baseline)   #开始抓取

    # ajax请求的网址例子：'https://search-merger-ms.juejin.im/v1/search?query=python&page=0&raw_result=false&src=web'
    params = {}     # 对应的请求参数
    # 初始化请求参数
    params['query'] = keyword
    params['page'] = '1'
    params['raw_result'] = 'false'
    params['src'] = 'web'
    crawler_controller.url_manager.build_ajax_url(ajax_base_url, params)    # 构建ajax访问的网址
    craw_json = crawler_controller.craw(crawler_controller.parse_from_json) # 选择JSON解析器
    craw_json(baseline)     #开始抓取

完成

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