记一次爬虫经历 | LeoskyC Blog

由于项目需要用到大量的农业科普信息数据，所以通过爬虫来获取这些信息并写入数据库

整体思路

整体的思路就是先查看网站的源代码，看看是否可爬，以及数据是否要通过接口来获取，然后根据每个网页源码中的具体字段来获取标题，来源，作者等等信息，最后再写入数据库

这里我爬取的网站以中国农业信息网为例

基础配置

#导入所需库
import warnings   #消除警告
warnings.filterwarnings("ignore",category=DeprecationWarning)  
import requests  
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql

#数据库配置
DB_HOST = "localhost"
DB_PORT = 3306
DB_USER = "root"
DB_PASSWORD = "123456"
DB_NAME = "crawling_agriculture"

#基础url配置
base_url_front = 'http://www.agri.cn/was5/web/search?channelid=211475&keyword=%E7%A7%91%E6%99%AE&perpage=10&page='
base_url_back = '&orderby=-docreltime'

获取总网页中的各个分页面链接

首先，我们观察这个网页及其网页的源代码我们可以发现，网页源码中有一部分内容被隐藏了，因此，需要通过接口来实现

通过接口获取隐藏内容参考: 获取隐藏了部分内容的网页源代码，审查元素可以，查看源代码不行。学习python爬虫_爬虫获取的网页源码有隐藏-CSDN博客

{
    "code": 0,
    "recordCount": 9721,
    "pageSize": 10,
    "currentPage": 1,
    "items": [
        {
            "docabstract": "列、克新系列、东农系列等20余个马铃薯优良新品种在绥化地区的生长表现、抗性特点与用途进行了现场介绍，希望大家以后要根据自己的土地现状、市场供需实际选择品种，实现丰产又丰收。绥化分院马铃薯科研团队向农户们科普马铃薯晚疫病相关知识，并现场展示了利用无人机防控病虫害的现代科技。乡亲们按各自需求一一咨询。有种植户拿出田里生病的马铃薯秧请专家们“把脉”，并认真记下专家们给的“药方”。　　专家团来到北林区兴福乡民权",
            "docid": "8654549",
            "docreltime":"2024.07.2212: 02: 00","doctitle":"专家团田间“把脉”马铃薯","docpuburl":"http: //www.agri.cn/zx/xxlb/hlj/202407/t20240722_8654549.htm"}......

观察接口内容，我们发现我们需要的各个页面的链接在docpuburl字段里面所以我们需要获取到这个字段内容，并存在一个列表中

for page in range(1, 3): #选取1-3页内容
    page_links = []  #定义一个列表存储各个页面的跳转链接
    url = f'{base_url_front}{page}{base_url_back}' #组成 获取不同页码隐藏内容 的接口的链接
    base_response = requests.get(url)

    # 检查响应状态码
    if base_response.status_code == 200:
        try:
            parsed_data = base_response.json()
        except ValueError:
            print("响应内容不是有效的 JSON 格式")
            print(base_response.text)  # 打印响应内容以便调试
    else:
        print(f"请求失败，状态码: {base_response.status_code},网址：{url}")

    # 提取 接口中的 doctitle 和 docpuburl
    for item in parsed_data['items']:
    	if item['doctitle'] and item['docpuburl']:
   			 page_links.append(item['docpuburl'])

在上面代码中，我们先定义一个列表来存储访问各个网页的链接，然后组成用来获取不同页码中隐藏内容的接口链接，然后使用try-except捕捉报错信息（如果因为这个链接报错的话），最后把接口获取到的每一个网页的跳转链接写入到列表中，接下来就可以对每个页面进行单独分析来编写爬取各个页面的代码了

各个页面具体信息获取

标题的爬取

首先来看页面中源码，我们可以发现标题在<div class="detailCon_info_tit"> </div>标签中当然，光看这一个页面是不行的，通过查看多个网页源码，发现标题都在<div class="detailCon_info_tit"> </div>标题中，所以我们就以这个为基础来写（有不一样的后期再改）

1	title = page_soup.find('div', class_="detailCon_info_tit").get_text(strip=True) # 标题

这里我是使用的beautifusoup来获取的，如果你习惯使用正则表达式也一样，代码中的get_text(strip=True) 方法是获取标签中的文本，以及删除两端多余的空格

作者，来源，发布时间的爬取

同样的观察这个网页源代码我们可以发现 作者，来源，和发布时间都在<span class="mess_text"></span>标签里面然鹅通过观察多个网页源码发现有的网页他没有作者信息

所以这个时候我们就需要来判断一下作者信息是否为空再来获取

# 作者
author_span = page_soup.find_all('span', class_='mess_text')[1].text #当有作者信息时
if author_span != '':
    author = author_span.split('：')[1] #获取作者的名字
else:
    author = author_span #当没有作者信息时  作者信息为空

在上面代码中我们先使用find_all方法查找出<span class="mess_text"></span>标签中所有的信息即：发布时间，作者，来源，因为find_all方法返回的是一个列表，所以我们使用索引下标方式来获取包含作者信息的span标签，然后使用text属性，获取<span>标签中的文字内容，不包括任何HTML标签。如果作者信息不为空时，我们将span标签中的作者信息利用split方法分割，因为标签中的作者信息形如作者：*** 而我们只需要具体名字。

对于发布时间和来源，同理

1 2	publish_date = page_soup.find_all('span', class_='mess_text')[0].text.split('：')[1] # 发布时间 source = page_soup.find_all('span', class_='mess_text')[2].text.split('：')[1] # 来源

内容和图片链接的爬取

通过观察我们能发现这个页面的内容，保存在了<div class="content_body_box ArticleDetails"></div>标签里面，因此我们可以通过获取这个标签中的内容来获取这个页面内容

1	content = page_soup.find('div', class_='content_body_box ArticleDetails').get_text().strip('\n') # 内容格式化

但是！通过多次观察以及报错经历发现事情并不会这么简单这个网站中的页面内容有好几种存储方式这里我选择其中三种占比最多的其他就不管了

if page_soup.find('div',class_="content_body_box ArticleDetails"):
	content = page_soup.find('div', class_='content_body_box ArticleDetails').get_text().strip('\n')  # 内容格式化

# 获取图片  由于有的网页的图片是绝对路径  有的是相对路径 所以需要分别处理 根据每一个页面的url链接 获取 链接
	relative_url = '/'.join(page_url.split('/')[:-1])  # 去掉最后一部分
	images = []
	for img in page_soup.find('div', class_='content_body_box ArticleDetails').find_all('img'):
		src = img['src']
		# 检查是否是相对路径
		if not src.startswith('http'):
			src = f'{relative_url}/{src.lstrip("./")}'  # 替换为正确的基础URL
		images.append(src)

elif page_soup.find('div', class_='ArticleDetails'):
	content = page_soup.find('div', class_='ArticleDetails').get_text().strip('\n')  # 内容格式化
	images = ''
elif page_soup.find('div',class_="Custom_UnionStyle"):
	content = page_soup.find('div', class_="Custom_UnionStyle").get_text().strip('\n')  # 内容格式化
	images = ''

在上面代码中，我们先判断网页保存内容的标签是否为我们选取的，如果是，则用get_text()方法获取文本并利用strip()方法分割

其他两种也类似

图片的爬取

通过观察我们可以发现图片的链接都保存在img标签里面，所以，我们只需要筛选出img标签，就可获取img标签中对应的的src链接，但是还有一个问题，有的网页的图片链接是用的相对路径来保存的，这时候需要将网页网址和他的相对路径结合，才能获取这个图片真正的链接

relative_url = '/'.join(page_url.split('/')[:-1])  # 去掉最后一部分
images = []
for img in page_soup.find('div', class_='content_body_box ArticleDetails').find_all('img'):
    src = img['src']
    # 检查是否是相对路径
    if not src.startswith('http'):
        src = f'{relative_url}/{src.lstrip("./")}'  # 替换为正确的基础URL
    images.append(src)
elif page_soup.find('div', class_='ArticleDetails'):
    images = ''
elif page_soup.find('div',class_="Custom_UnionStyle"):
	images = ''

在上面代码中，我们先获取到网页链接中图片的相对路径需要的部分，比如网址链接为：“http://www.agri.cn/zx/xxlb/gx/202406/t20240629_8647462.hthttp://www.agri.cn/zx/xxlb/gx/202406/t20240629_8647462.htmm”而我们需要的部分是 ”http://www.agri.cn/zx/xxlb/gx/202406“ 后面再加上图片的相对路径如：http://www.agri.cn/zx/xxlb/gx/202406/W020240629376394428648.jpg

经过大量的测试发现，图片只有在<div class="content_body_box ArticleDetails"></div>标签里面才会出现

写入数据库

现在我们已经获取到了标题，作者，发布时间，来源，内容，图片，网址接下来写入数据库

cursor.execute('''INSERT INTO news_copy2 (title, content, author, publish_date, source, url, images)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)''', (title, content, author, publish_date, source, page_i, ','.join(images)))

conn.commit()
conn.close()

写入数据库很简单就不多说了

成品

在上面的基础之上再加上一些异常捕获机制

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore",category=DeprecationWarning)
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
import re

#数据库配置
DB_HOST = "localhost"
DB_PORT = 3306
DB_USER = "root"
DB_PASSWORD = "123456"
DB_NAME = "crawling_agriculture"

#基础url配置
base_url_front = 'http://www.agri.cn/was5/web/search?channelid=211475&keyword=%E7%A7%91%E6%99%AE&perpage=10&page='
base_url_back = '&orderby=-docreltime'

for page in range(1, 974):
    page_links = []
    url = f'{base_url_front}{page}{base_url_back}'

    base_response = requests.get(url)

    # 检查响应状态码
    if base_response.status_code == 200:
        try:
            parsed_data = base_response.json()
        except ValueError:
            print("响应内容不是有效的 JSON 格式")
            print(base_response.text)  # 打印响应内容以便调试
    else:
        print(f"请求失败，状态码: {base_response.status_code},网址：{url}")

    # 提取 接口中的 doctitle 和 docpuburl
    for item in parsed_data['items']:
        if item['doctitle'] and item['docpuburl']:
            page_links.append(item['docpuburl'])

    for page_i in page_links:
        page_url = page_i

        page_response = requests.get(page_url)
        page_soup = BeautifulSoup(page_response.content, 'html.parser')

        # 提取信息  由于这个网站有的网页内容格式不一样 为了避免中途报错 所以用try except
        try:
            title = page_soup.find('div', class_="detailCon_info_tit").get_text(strip=True)  # 标题

            # 作者
            author_span = page_soup.find_all('span', class_='mess_text')[1].text
            if author_span != '':
                author = author_span.split('：')[1]
            else:
                author = author_span

            publish_date = page_soup.find_all('span', class_='mess_text')[0].text.split('：')[1]  # 发布时间
            source = page_soup.find_all('span', class_='mess_text')[2].text.split('：')[1]  # 来源

            #  内容
            if page_soup.find('div',class_="content_body_box ArticleDetails"):
                content = page_soup.find('div', class_='content_body_box ArticleDetails').get_text().strip('\n')  # 内容格式化

                # 获取图片  由于有的网页的图片是绝对路径  有的是相对路径 所以需要分别处理 根据每一个页面的url链接 获取 链接
                relative_url = '/'.join(page_url.split('/')[:-1])  # 去掉最后一部分
                images = []
                for img in page_soup.find('div', class_='content_body_box ArticleDetails').find_all('img'):
                    src = img['src']
                    # 检查是否是相对路径
                    if not src.startswith('http'):
                        src = f'{relative_url}/{src.lstrip("./")}'  # 替换为正确的基础URL
                    images.append(src)

            elif page_soup.find('div', class_='ArticleDetails'):
                content = page_soup.find('div', class_='ArticleDetails').get_text().strip('\n')  # 内容格式化
                images = ''
            elif page_soup.find('div',class_="Custom_UnionStyle"):
                content = page_soup.find('div', class_="Custom_UnionStyle").get_text().strip('\n')  # 内容格式化
                images = ''
            # images = [img['src'] for img in page_soup.find('div', class_='content_body_box ArticleDetails').find_all('img')]
            else:
                continue
        except Exception as e:
            print(f"错误发生在页面: {page_url}, 错误信息: {e}")
            continue  # 跳过当前页面，继续下一个页面

        conn = pymysql.connect(host=DB_HOST, port=DB_PORT, user=DB_USER, password=DB_PASSWORD, db=DB_NAME, charset='utf8')
        cursor = conn.cursor()

        # 插入数据
        try:
            cursor.execute('''INSERT INTO news_copy2 (title, content, author, publish_date, source, url, images)
            VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)''', (title, content, author, publish_date, source, page_i, ','.join(images)))
            conn.commit()
        except pymysql.err.DataError as e:
            print(f"数据插入错误，跳过该条记录: {e}")
            continue  # 跳过当前记录
        finally:
            conn.close()