scrapy实现对github用户的爬取

采用scrapy框架来实现,主要有两块,一是实现用户的登录,二是实现对用户的爬取。

       首先,用户的登录,采用chrome的开发者工具network观察,得到用户登录的网址和post的数据,分别是https://github.com/session,post的数据是{commit:Sign in,utf8:✓,authenticity_token:tokens,login:用户名,password:用户密码},也就是共有五个字段需要post,唯一需要我们找到的就是anthenticity_token字段,这个也可以通过开发者工具,然后再xpath找到。

      登录以后第二步就是实现对用户的爬取,这个我是走了一些弯路的,刚开始的设想,也是同时参考了网上其他人的思路,就是首先从一个用户的follower开始,挨个爬取,同时将这些follower加入一个队列,如果该用户的follower爬取完毕,那么就从队列里取出一个follower A,其实也就是一个用户,再递归爬取该follower A的follower,有些类似于先广搜索,大概实现的伪代码如下所示                  def parse_follower(self,response):                                                                                                                找出该页面的用户的所有follower,提取用户数据,yield item                                                               将提取到的用户的follower页面加入队列Queue                                                                                            如果follower不止一页,有下一页next_url:                                                                                                   那么yield parse_follower(url = next_url,callback=parse_follower)                                      当Queue不为空:                                                                                                                                          取出第一个进队列的用户的user_follower页面,然后yield                   parse_follower(url=user_follower, callback=parse_follower)                                       

        本来以为程序的运行是没有问题的,当时设定提取200个用户然后return,但是程序启动之后却永远停不下来,开始度娘,最后终于找到原因, 因为scrapy这个框架是并发的,并不是顺序执行的,也就是说并不是先把一个用户的所有follower都爬取完毕再去队列里取值,而是并发的,异步乱序的,这就导致了一方面还在取用户的follower,没有爬取完所有的follower,就开始爬取follower的follower,然后永远的递归下去,导致了既不是先广爬取也不是先深爬取,成了四不像,也就是说scrapy会异步的并发的乱序地爬取用户的follower,follower的follower,follower的follower的follower无穷无尽。由此得到一个知识点,scrapy是异步并发的!异步并发的!异步并发的!                                 解决方法:设置一个bool值done,只有在一个用户的follower取完之后,done为真,那么才从队列的user follower url中继续爬取。

         TALK IS CHEAP,SHOW YOU THE CODE!         GITHUB地址             

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,802评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,109评论 2 379
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,683评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,458评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,452评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,505评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,901评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,550评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,763评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,556评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,629评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,330评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,898评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,897评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,140评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,807评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,339评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容

  • Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化...
    Evtion阅读 5,827评论 12 18
  • 这里推荐使用VisualStudioCode, 感觉还不错 本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具...
    rosekissyou阅读 395评论 0 0
  • 麦香画的圈 有点圆 染着丰城的天 麦香上的燕 有点恋 却奔着南方渐行渐远 麦香围的苑 有点甜 充斥着一段又一...
    月明天清阅读 246评论 0 0
  • 不记得多久没有动笔写过文字了,今天偶然看到这个APP,还挺喜欢的,就来试试,随手记录下吧! 刚看了会考编的书,就忍...
    Serenitylz阅读 242评论 0 0