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Python项目周报

article 2024/9/29 0:45:35

项目名称: 网站数据爬取工具
日期: 2024年9月16日 - 2024年9月22日

1. 项目背景

在当前数据驱动的时代，获取和分析数据已成为企业决策的重要组成部分。本项目旨在开发一款灵活且高效的Python爬虫工具，用于从指定网站抓取数据，并将其存储到MongoDB数据库中，以便后续分析和处理。该工具将支持多线程抓取，以提高数据获取的速度和效率，同时具备基本的反爬虫措施，确保稳定抓取。

2. 项目进展

本周完成的任务:

爬虫框架搭建: 使用Scrapy框架构建了爬虫的基本结构，定义了爬虫类及相关的解析方法。
数据抓取功能实现: 完成了对目标网站的初步数据抓取，成功抓取了300条数据记录。数据包括标题、链接和描述等信息。
数据存储模块: 开发了将抓取数据存储到MongoDB的功能，确保数据能够被持久化，方便后续分析。

具体代码实现:

import scrapy
from pymongo import MongoClient

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "my_spider"
    allowed_domains = ["example.com"]
    start_urls = ["https://www.example.com/data"]

    def parse(self, response):
        for item in response.xpath('//div[@class="item"]'):
            yield {
                'title': item.xpath('.//h2/text()').get(),
                'link': item.xpath('.//a/@href').get(),
                'description': item.xpath('.//p/text()').get(),
            }

        next_page = response.xpath('//a[@class="next"]/@href').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

class MongoDBPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        self.client = MongoClient('localhost', 27017)
        self.db = self.client['mydatabase']
        self.collection = self.db['mycollection']

    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()

    def process_item(self, item, spider):
        self.collection.insert_one(dict(item))
        return item

3. 遇到的挑战

在项目开发过程中，我们遇到了一些挑战和技术难题：

反爬虫机制: 目标网站实施了一些反爬虫措施，导致部分数据无法正常抓取。通过分析HTTP请求的返回结果，我们发现需要增加随机用户代理（User-Agent）和请求延迟（download delay），以模拟人类用户的行为，从而降低被封禁的风险。
数据格式不一致: 抓取的数据中存在格式不统一的问题，例如某些字段为空或数据类型不一致。为了解决这一问题，我们计划引入正则表达式进行数据清洗，以确保抓取的数据能够符合预期格式。
多线程爬取的复杂性: 虽然多线程爬取可以显著提高数据抓取的效率，但我们需要小心处理线程之间的共享数据，确保数据的一致性和完整性。我们将使用Scrapy自带的调度器和信号机制来处理这一问题。