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作者: 南小小川/南川笔记
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本教程完全基于Python3版本,主要使用Chrome浏览器调试网页、Scrapy框架爬取数据、MongoDB数据库存储数据,选择这个组合的理由是成熟、稳定、快速、通行,此外可能会涉及Requests+BeautifulSoup解析、redis数据库、Djiango/Flask框架等,适合已有一定爬虫基础的朋友学习爬取主流网站数据。
工作流程
根据前期查询、分析、总结,得到一条实现本项目的路径:
反爬分析
访问网易云只需要User-Agent是正常的即可,直接通过F12把自己的浏览器UI存入程序中。
网易云对于爬取过快的单击将会拉黑IP,根据使用校园网被拉黑的经历来看,网易云封IP的时间还是挺长的,可能接近1天,比新浪微博返回418要残忍很多,所以千万不要用校园网爬取网易云,不然被ban了你连正常的网易云都访问不了了。我自己使用的是芝麻代理,已经写成了DOWNLOAD_MIDDLEWARE,结合MongoDB数据库Scrapy在爬取中会自动切换、重新获得可用的代理IP。网上也有很多免费代理IP的网站,比如西刺等,Github上也有现成开源的动态爬取免费IP的项目,有些有点问题,但因为工程量的问题,我一直没用。
网易云的所有歌曲信息、评论等等,都是嵌在iFrame框架里的,这个要特别特别注意。具体的表现为,当你在程序中使用Requests或者Scrapy访问李荣浩的热门歌曲页面:时,你会得不到任何你想要的歌曲信息,但你把这个#号去掉,就可以得到了。但是当你用正常浏览器访问这两个网址时,都会跳转到第一个,因为浏览器对其进行了JAVAScript渲染。这点非常重要,具体的直观测试方法,就是在浏览器页面内右键,可以看到有两个选项,一个是查看网页源代码(View Page Source),一个是查看框架源代码(View Frame Source),自己点点看就能明显地知道区别了。如果你是用Selenium等自动化程序访问的,不要忘了切换Frame才能得到自己想要的数据。
网易云的很多数据其实是有API的,只是不去研究不知道,或者说没有公开开放,但你在知乎、简书、Github上能找到一些,本次项目里面的爬取评论部分就是用的知乎里面一位用户给出的VIP的API,帮了我非常大的忙,因为如果不是有这个VIP的API,我们就要走前端JavaScript解密,去破解网易云的Aes和RSA加密过程,这个代价就巨高了,而且爬取速度也绝非直接用API能比的。用代理IP爬取网易云主站信息大概每1000页就要死一个,但是爬评论的API,每十万页死一个差不多了,甚至也许都不会死(我的IP都是短期生存5-25分钟的,所以可能是自己死掉了)。
核心代码
以下是Scrapy中从歌手分类页到歌手专辑页再到专辑内的单曲页爬取链:
def start_requests(self): for area in self._seq_area: for kind in self._seq_kind: for initial in self._seq_cat_initial: cat = f'{area}00{kind}' artists_url = self.settings['HOST_ARTISTS'].format(cat=cat, initial=initial) yield Request(artists_url, callback=self.parse_artists)def parse_artists(self, response): for singer_node in response.css('#m-artist-box li'): response.meta['item'] = singer_item = SingerItem() singer_item['_id'] = singer_item['singer_id'] = singer_id = int(singer_node.css('a.nm::attr(href)').re_first('d+')) singer_item['crawl_time'] = datetime.now() singer_item['singer_name'] = singer_node.css('a.nm::text').get() singer_item['singer_desc_url'] = self.get_singer_desc(singer_id) singer_item['singer_hot_songs'] = response.urljoin(singer_node.css('a.nm::attr(href)').re_first('S+')) singer_item['cat_name'] = response.css('.z-slt::text').get() singer_item['cat_id'] = int(response.css('.z-slt::attr(href)').re_first('d+')) singer_item['cat_url'] = response.urljoin(response.css('.z-slt::attr(href)').re_first('S+')) yield singer_item yield Request(self.get_singer_albums(singer_id), callback=self.parse_albums)def parse_albums(self, response): for li in response.css('#m-song-module li'): yield response.follow(li.css('a.msk::attr(href)').get(), callback=self.parse_songs) next_page = response.css('div.u-page a.znxt::attr(href)').get() if next_page: yield response.follow(next_page, callback=self.parse_albums)def parse_songs(self, response): album_item = AlbumItem() album_item['_id'] = album_item['album_id'] = int(re.search('id=(d+)', response.url).group(1)) album_item['album_name'] = response.css('h2::text').get() album_item['album_author'] = response.css('a.u-btni::attr(data-res-author)').get() album_item['album_author_id'] = int(response.css('p.intr:nth-child(2) a::attr(href)').re_first('d+')) album_item['album_authors'] =[{'name': a.css('::text').get(), 'href': a.css('::attr(href)').get()} for a in response.css('p.intr:nth-child(2) a')] album_item['album_time'] = response.css('p.intr:nth-child(3)::text').get() album_item['album_url'] = response.url album_item['album_img'] = response.css('.cover img::attr(src)').get() album_item['album_company'] = response.css('p.intr:nth-child(4)::text').re_first('w+') album_item['album_desc'] = response.xpath('string(//div[@id="album-desc-more"])').get() if response.css('#album-desc-more') else response.xpath('string(.//div[@class="n-albdesc"]/p)').get() # 用这个 'span#cnt_comment_count::text' 有些没有评论的会出问题,会变成“评论” album_item['album_comments_cnt'] = int(response.css('#comment-box::attr(data-count)').get()) album_item['album_songs'] = response.css('#song-list-pre-cache li a::text').getall() album_item['album_Appid'] = int(json.loads(response.css('script[type="application/ld+json"]::text').get())['appid']) yield album_item for li in response.css('#song-list-pre-cache li'): song_item = SongItem() song_item['crawl_time'] = datetime.now() song_item['song_name'] = li.css('a::text').get() song_item['_id'] = song_item['song_id'] = int(li.css('a::attr(href)').re_first('d+')) song_item['song_url'] = response.urljoin(li.css('a::attr(href)').re_first('S+')) yield song_item try: # 热歌信息在节点下,可以通过div#hotsong-list li a 得到歌曲的Id, href, name # 但是,可以通过下面的textarea节点得到更为详细的data,这个不能通过正则匹配[],不然会被一些歌曲名给套住 # 有些歌手没有热门歌曲,比如: https://music.163.com/#/artist?id=13226806,
当接近200万首歌的数据爬取完毕之后,我们启动评论爬虫,主要工作就是遍历数据库中还没有更新“评论数”这个字段的歌曲id,然后访问对应的评论api,得到我们想要的评论数据。
核心代码如下:
def start_requests(self): cursor = self.coll_song.find({'comments_cnt': {'$exists': False}}, no_cursor_timeout=True) for song_item in cursor: if self.settings.get('PARSE_ALL_COMMENTS'): limit, offset = 100, 0 elif self.settings.get('PARSE_HOT_COMMENTS'): limit, offset = 0, 0 else: limit, offset = 0, 1 comment_url = self.get_comment_page_url(song_item['song_id'], limit=limit, offset=offset) yield Request(comment_url, dont_filter=False, callback=self.parse, meta={'song_item': song_item, 'limit': limit, 'offset': offset}) cursor.close() def parse(self, response): json_data = json.loads(response.text) comment_item = CommentItem() comment_item['comment_url'] = response.url.split('?')[0] comment_item['crawl_time'] = datetime.now() comment_item['isMusician'] = json_data['isMusician'] comment_item['comments_cnt'] = comments_cnt = json_data['total'] comment_item['song_name'] = response.meta['song_item']['song_name'] comment_item['singer_name'] = response.meta['song_item']['singer_name'] comment_item['song_id'] = song_id = response.meta['song_item']['song_id'] for comment_info in json_data.get('comments'): comment_item.update(comment_info) comment_item['_id'] = comment_info['commentId'] yield comment_item for comment_info in json_data.get('hotComments'): comment_item.update(comment_info) comment_item['_id'] = comment_info['commentId'] yield comment_item if self.settings.get("PARSE_ALL_COMMENTS") and json_data['more']: response.meta['offset'] = new_offset = response.meta['offset'] + 10 yield Request(self.get_comment_page_url(song_id, offset=new_offset), callback=self.parse, dont_filter=False, meta=response.meta) else: song_item = SongItem() song_item['_id'] = response.meta['song_item']['song_id'] song_item['comments_cnt'] = comments_cnt yield song_item
小结
本项目提供了一个爬取网易云音乐的可行路径,即歌手分类 → 歌手 → 歌手的专辑 → 专辑内的单曲 → 单曲的评论,是一个非常广度的路径,如果全程爬完能得到3万歌手、20万专辑、200万首单曲的必要信息,可根据这些信息做歌手、专辑、单曲排序,制作歌单、热点追踪等等,很有意义。