目錄
- 代碼分享
- 一、安裝并創(chuàng)建Scrapy項(xiàng)目
- 二、爬取應(yīng)用市場評論過程
- 1. Scrapy爬蟲運(yùn)行流程
- 2. 頁面分析
- 3. 爬蟲實(shí)現(xiàn)
- 解析json并構(gòu)造請求
- 將數(shù)據(jù)保存在items中
- 構(gòu)造新的請求
- item數(shù)據(jù)的處理
代碼分享
整個(gè)項(xiàng)目我放在了github上,在python3.7下可以正常使用,如果有什么問題歡迎大家指正。
github項(xiàng)目地址:https://github.com/LSY-C/scrapy_hauweiappstore_comment
分別爬取的一些應(yīng)用信息以及應(yīng)用的評論信息,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下:


一、安裝并創(chuàng)建Scrapy項(xiàng)目
Scrapy官方文檔:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html
Scrapy是一個(gè)比較好用的python爬蟲框架,官方文檔寫得也比較詳細(xì)??梢灾苯舆\(yùn)行以下命令安裝:
安裝完畢后,需要?jiǎng)?chuàng)建Scrapy項(xiàng)目,相當(dāng)于是一個(gè)爬蟲項(xiàng)目框架,在想要放置項(xiàng)目的地方打開命令行并輸入以下命令會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)名為[project_name]的文件夾,比如我這里的[project_name]是appstore,文件夾中會(huì)自動(dòng)生成的一些文件。
scrapy startproject appstore
- appstore/scrapy.cfg中包含了用于啟動(dòng)爬蟲的一些基礎(chǔ)配置,一般不用管它。
- appstore/appstore/items.py:定義了爬取到的數(shù)據(jù)格式類,在這里面創(chuàng)建類來存放爬取到的數(shù)據(jù)的item格式。
- appstore/appstore/middlewares.py:定義了爬蟲中間鍵的一些行為,我一般也不會(huì)去動(dòng)它。
- appstore/appstore/pipelines.py:定義了爬取到item后對其進(jìn)行的處理。
- appstore/appstore/settings.py:是爬蟲配置文件。
- appstore/appstore/spiders/:這個(gè)目錄下存放的是爬蟲,也就是向網(wǎng)頁發(fā)送請求并受到應(yīng)答然后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程。
二、爬取應(yīng)用市場評論過程
爬取網(wǎng)頁信息有兩個(gè)常用的方法:
- 直接通過xpath解析html文件
- 依據(jù)特定格式構(gòu)造請求獲取json數(shù)據(jù)進(jìn)行解析
顯然前者更簡單方便一些,但是現(xiàn)在許多網(wǎng)頁都是動(dòng)態(tài)的,所以后者泛用性更強(qiáng)一些,這里我爬取華為應(yīng)用市場上所有應(yīng)用的評論信息主要使用的是后面一種方法。
1. Scrapy爬蟲運(yùn)行流程
首先需要大致了解Scrapy的爬蟲是如何運(yùn)作的,分為以下幾個(gè)步驟:
- Step1: 在項(xiàng)目的spiders文件夾中新建一個(gè).py文件,比如huawei.py,一般來說每一個(gè)文件代表一個(gè)爬蟲,也就是對某一個(gè)網(wǎng)頁的爬取策略。
- Step2: 創(chuàng)建一個(gè)類繼承自scrapy.Spider,類中至少需要有name、allowed_domain、start_urls變量以及一個(gè)函數(shù)parse(self)。其中name是此爬蟲的唯一標(biāo)識(shí),之后啟動(dòng)時(shí)通過指定name來判斷啟動(dòng)哪個(gè)爬蟲(因?yàn)閟piders文件夾中可能包含多個(gè)爬蟲文件);allowed_domain用來指定當(dāng)前爬蟲可以訪問的主域名;start_urls用來指定首先獲取的頁面,而此獲取結(jié)果將會(huì)交由parse函數(shù)進(jìn)行處理。每個(gè)爬蟲中的處理函數(shù)可能有很多個(gè),命名格式一般是parse_xxx之類的,用來處理多級頁面,比如parse處理完主頁面之后構(gòu)造新的請求獲取二級頁面信息并通過parse_second進(jìn)行處理,但不管怎么樣都會(huì)包含一個(gè)parse函數(shù)。
import scrapy
class HuaWei(scrapy.Spider):
name = "huawei"
allowed_domains = ['appstore.huawei.com', 'web-drcn.hispace.dbankcloud.cn']
start_urls = [
'https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index?method=internal.getTemplateserviceType=20zone=locale=zh']
def parse(self, response):
pass
- step3: 爬蟲編寫好之后,在項(xiàng)目根目錄(也就是scrapy.cfg文件的同級目錄)打開命令行,并輸入以下命令啟動(dòng)爬蟲:
2. 頁面分析
首先,通過瀏覽器訪問應(yīng)用市場,分析一下想要爬取網(wǎng)頁的基本信息,這里我想要爬取應(yīng)用市場中所有應(yīng)用的評論,所以首先需要進(jìn)入到所有應(yīng)用的詳細(xì)界面,然后在詳細(xì)界面中展開評論進(jìn)行爬取,基本的思路是:對每一個(gè)分類–>對每一個(gè)子分類–>展開每一個(gè)應(yīng)用–>獲取應(yīng)用全部評論。



爬取的初始頁面是https://appgallery.huawei.com/#/Apps,瀏覽器中使用F12啟動(dòng)開發(fā)者模式,調(diào)試網(wǎng)頁前端代碼,我們希望的是能夠找到頁面排版的某些規(guī)律。
頁面分析過程一
我們發(fā)現(xiàn)不管在應(yīng)用分類的選項(xiàng)卡中選擇哪一個(gè)分類或是子分類,url都不會(huì)變。也就是說,選擇分類后顯示對應(yīng)的應(yīng)用列表這一功能是動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)的,我們沒辦法通過抓取html中的信息來獲取不同分類的應(yīng)用列表,那么我們只能通過自己構(gòu)造請求獲取json數(shù)據(jù)的方式爬取信息。
首先,打開調(diào)試窗口中的Network選項(xiàng)卡來分析獲取不同分類應(yīng)用列表時(shí)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包:

除了第一個(gè)數(shù)據(jù)包以外,后面的都是獲取應(yīng)用圖標(biāo)數(shù)據(jù),也就是說第一個(gè)數(shù)據(jù)包里面就包含了應(yīng)用的其他數(shù)據(jù),查看此數(shù)據(jù)包中的request_url為:
https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index
?method=internal.getTabDetail
serviceType=20
reqPageNum=1
uri=8e62cf6d238c4abdb892b400ff072f43
maxResults=25
zone=
locale=zh
我們直接在瀏覽器中訪問此url,可以得到一個(gè)json文件,分析后發(fā)現(xiàn)此json文件中包含了列表中應(yīng)用的信息。點(diǎn)擊不同的分類、子分類,獲取不同的request_url,我們發(fā)現(xiàn),每一個(gè)子分類的request_url都只有uri字段不一樣,且默認(rèn)情況都只顯示第1頁的25個(gè)應(yīng)用。也就是說我們以此request_url為模板,修改uri字段實(shí)現(xiàn)獲取不同類別應(yīng)用列表,修改reqPageNum字段獲取列表中的多頁應(yīng)用。
頁面分析過程二
手動(dòng)點(diǎn)進(jìn)每一個(gè)應(yīng)用的詳細(xì)界面時(shí),我們發(fā)現(xiàn),不同應(yīng)用的詳細(xì)界面的url只有最后的定位有不同,比如騰訊視頻與優(yōu)酷視頻這兩個(gè)應(yīng)用詳細(xì)界面的url分別是:

多觀察幾個(gè)應(yīng)用就會(huì)發(fā)現(xiàn)最后的那一串代碼應(yīng)該是類似于應(yīng)用唯一標(biāo)識(shí)符一樣的東西。而在上一步中,我們可以發(fā)現(xiàn)在獲取的每個(gè)應(yīng)用信息中包含能夠找到這些標(biāo)識(shí)符(‘a(chǎn)ppid'鍵的值),于是我在這里嘗試直接以這種格式構(gòu)造url請求獲取頁面,但是失敗了,猜測可能是頁面重定向的問題,沒辦法,只能按部就班地通過其它方式繼續(xù)分析。
通過F12查看頁面排版,每一個(gè)app卡片中雖然有app名稱以及一些其他信息,但是找不到app詳細(xì)頁面的鏈接,因?yàn)楂@取應(yīng)用詳細(xì)信息功能被寫成了使用js動(dòng)態(tài)獲取的,因此我們沒辦法直接從html界面中獲取,所以依舊采用構(gòu)造request_url的方法獲取json數(shù)據(jù)。

與分析過程一類似,我們可以獲取以下的request_url:
https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index
?method=internal.getTabDetail
serviceType=20
reqPageNum=1
maxResults=25
uri=app%7CC174391
shareTo=
currentUrl=https%253A%252F%252Fappgallery.huawei.com%252F%2523%252Fapp%252FC174391
accessId=
appid=C174391
zone=
locale=zh
通過此request_url獲取的json中包含了應(yīng)用的詳細(xì)信息,實(shí)際上通過測試,其中的reqPageNum、maxResults、shareTo、currentUrl、accessId、appid、zone、locale字段都是不需要的,而又發(fā)現(xiàn)uri字段中后面的“C174391”是當(dāng)前應(yīng)用的appid,也就是說我們只需要修改uri字段的“app%7C”后面的字符串為不同應(yīng)用的appid(可以在分析過程一中的json文件里獲?。?,就可以獲取不同應(yīng)用的詳細(xì)信息。
頁面分析過程三
有了上面兩次分析的經(jīng)驗(yàn),我們繼續(xù)來爬取每個(gè)應(yīng)用的評論數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)也是通過js動(dòng)態(tài)獲取的,于是繼續(xù)分析request_url,格式如下:
https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index
?method=internal.user.commenList3
serviceType=20
reqPageNum=1
maxResults=25
appid=C2002
version=10.0.0
zone=
locale=zh
與之前類似,我們可以通過修改appid字段爬取不同應(yīng)用的評論,通過修改reqPageNum字段爬取多頁評論。
3. 爬蟲實(shí)現(xiàn)
整個(gè)爬取過程就是:構(gòu)造request_url請求獲取json數(shù)據(jù)–>解析json數(shù)據(jù)–>構(gòu)造新的request_url獲取json數(shù)據(jù)–>…
下面是爬蟲中的一個(gè)處理函數(shù),功能是處理每一個(gè)應(yīng)用的詳細(xì)信息并構(gòu)造獲取評論的request_url發(fā)送新的請求,接下來依次說明其中的關(guān)鍵部分。
def app_parse(self, response):
"""
解析應(yīng)用,獲取應(yīng)用名稱、描述、資費(fèi)、版本、開發(fā)者,然后轉(zhuǎn)至appcomment_parse進(jìn)行處理
:param resonse:
:return:
"""
appid = response.meta['appid']
app_json = json.loads(response.text)
Name = app_json.get('layoutData')[0].get('dataList')[0].get('name')
Star = app_json.get('layoutData')[0].get('dataList')[0].get('intro')
Downloads = app_json.get('layoutData')[0].get('dataList')[0].get('stars')
Price = app_json.get('layoutData')[3].get('dataList')[0].get('tariffDesc')
Version = app_json.get('layoutData')[3].get('dataList')[0].get('version')
Developer = app_json.get('layoutData')[3].get('dataList')[0].get('developer')
Description = app_json.get('layoutData')[7].get('dataList')[0].get('appIntro').replace('\n', '')
AppData = AppItem(
AppId=appid,
AppName=Name,
AppDesc=Description,
AppPrice=Price,
AppVersion=Version,
AppDeveloper=Developer,
AppStar=Star,
AppDownloads=Downloads
)
yield AppData
for pagenum in range(1, 20):
request_url = "https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index?method=internal.user.commenList3serviceType=20reqPageNum={}maxResults=25appid={}version=10.0.0zone=locale=zh".format(
pagenum, appid)
yield scrapy.Request(url=request_url, callback=self.appcomment_parse, meta={'appid': appid})
解析json并構(gòu)造請求
第8行中通過json.loads將響應(yīng)解析為json格式,并在后續(xù)使用鍵值與index訪問里面的信息。
將數(shù)據(jù)保存在items中
在items.py文件中定義好Item類之后,可以在此新建一個(gè)Item對象,并在填入相應(yīng)的值,將此item返回交由pipeline.py進(jìn)行處理。
# items.py
class AppItem(scrapy.Item):
AppId = scrapy.Field()
AppName = scrapy.Field()
AppDesc = scrapy.Field()
AppPrice = scrapy.Field()
AppVersion = scrapy.Field()
AppDeveloper = scrapy.Field()
AppStar = scrapy.Field()
AppDownloads = scrapy.Field()
yield是python中的一個(gè)關(guān)鍵詞,與return類似,會(huì)讓函數(shù)返回此關(guān)鍵詞修飾的表達(dá)式值,與return不同的是,yield在返回一個(gè)值后會(huì)繼續(xù)執(zhí)行后面的代碼,而return不會(huì)。
構(gòu)造新的請求
在最后一行中針對所有評論列表構(gòu)造新的request_url以獲取評論信息,并通過scrapy.Request發(fā)送請求,其中callback指定用于處理此請求響應(yīng)的處理函數(shù),而meta中包含了想要傳遞給callback函數(shù)的信息。
item數(shù)據(jù)的處理
在爬取數(shù)據(jù)的過程中,處理函數(shù)會(huì)實(shí)時(shí)將不同的item返回并交由pipeline進(jìn)行處理,此時(shí)需要在pipeline.py中指定如何處理這些item,比如在此我把數(shù)據(jù)全都記錄入csv表格中。pipeline類中必須定義process_item函數(shù)來處理每一個(gè)item,而__init__與close_spider都是可選的。
class AppStorePipeline:
def __init__(self):
self.app_list = []
self.comment_list = []
def process_item(self, item, spider): # 接收到item時(shí)調(diào)用的函數(shù)
if isinstance(item, AppItem):
self.app_list.append(dict(item))
elif isinstance(item, CommentItem):
self.comment_list.append(dict(item))
return item
def close_spider(self, spider): # 當(dāng)爬蟲關(guān)閉時(shí)調(diào)用的函數(shù)
df_app = pd.DataFrame(self.app_list)
df_comment = pd.DataFrame(self.comment_list)
df_app.to_csv('app_info.csv')
df_comment.to_csv('comment_info.csv')
以上就是python 爬取華為應(yīng)用市場評論的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python 爬取華為應(yīng)用市場的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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