本篇所有代码都可以在我的

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找到！

准备

• 一点点
  
python

  基础
• 
PyCharm

  编程工具

成果展示

先展示下本次我们的爬虫成果


C/C++

热榜共有101篇博文入选，恭喜各位大佬！

开始

需求分析

我们的目标是爬取

CSDN

热榜上的文章信息。

具体字段为

• 内容分类
• 博文名称
• 博文链接
• 浏览数
• 评论数
• 收藏数
• 热度
• 博客名称
• 博客链接

进一步，我们还可以爬取热门博客的内容详情，博客的关注人数等等，不过这一次我们先不做。

网页分析

这里阿晨要说几句，网页分析最重要的不是技术，而是用好工具。其实网页很简单（除了特别变态加密的），零基础成为大神的比比皆是，要知道，网页是给人看的，所见即所得，我们只是用代码代替了人眼而已。

而且现在的网站大多是前后端分离的架构，前端负责渲染数据，后端负责提供数据，这些数据大部分都是

json

的。如果是

json

的数据结构，那么我们写起爬虫来将会异常轻松。不过为了演示爬虫的通常分析手段。阿晨先用分析网页元素的方式分析，后面再告诉大家直接访问接口的方式。

工具

这里用到的工具，阿晨也罗列了一下。

• 
Chrome

  浏览器

• 
XPath Helper



xpath

调试神器，安装地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/xpath-helper/hgimnogjllphhhkhlmebbmlgjoejdpjl

• 
Postman

  接口测试工具

很方便的进行接口调试或者网页元素调试，因为有时候网页加密的话，我们很难肉眼分析出加密逻辑，而适用Postman来进行调试，事半功倍！

好了，接下来就让阿晨带你好好分析下

CSDN

的热榜（阿晨也会将自己的摸索和想法毫无保留的分享出来）

网页元素分析法

1、选中我们要的元素 -> 右键 -> 检查

最常用的就是Chrome浏览器的元素分析功能，需求上显示是一个分页列表，而我们要的内容全部都在列表的每一个item里。

我们在这一步要做的就是，分析需求里提及的所有字段，是否能使用

xpath

描述出来

2、在右侧控制台中，分析元素结构

在这一步中，我们需要将

xpath

都分析出来

不过这个

xpath

一般无法直接使用，我们还需要进一步分析，然后不停地使用

XPath Helper

进行测试。

//*[@id="floor-rank_460"]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div/div[1]/a

阿晨就用简单的文章标题，做个演示

3、我们注意到，博文标题在这个页面中，有唯一的标识

class=hosetitem-title


我们尝试将

xpath

写成

//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hosetitem-title"]

一把成！

像这样，我们就可以完整的获取到本页面所有的博文标题了。其他字段的

xpath

也可以照这个写出来，阿晨将结果列一下，大家可以使用

XPath Helper

自行尝试下哦！

内容分类=//*[@class="host-move"]/ul/li[@class="active"]/text()
博文名称=//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hosetitem-title"]/a/text()
博文链接=//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hosetitem-title"]/a/@href
浏览数=//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hosetitem-dec"]/span[1]/text()
评论数=//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hosetitem-dec"]/span[2]/text()
收藏数=//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hosetitem-dec"]/span[3]/text()
热度=//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hostitem-item-right"]//span[@class="num"]/text()
博客名称=//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hostitem-item-right"]/div[@class="right"]/a/text()
博客链接=//*[@id="floor-rank_460"]//*[@class="hostitem-item-right"]/div[@class="right"]/a/@href

接口分析法

阿晨其实一开始就注意到，

csdn

的技术是比较先进的前后端分离技术，而且接口也是设计的非常好的！

而且，接口分析不仅简单快速，而且不费脑子！

1、开着控制台访问网页

按

F12

打开控制台，切换到

Network

标签页，然后刷新页面

2、分析接口

上一步中，我们注意到，刷新网页的时候，页面访问了多个接口，其中

https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hotRank?page=0&pageSize=25&child_channel=c%2Fc%2B%2B

这个接口，就是我们想要的数据。

3、使用

Postman

进一步分析接口

这一步是为了确认接口是否有加密措施，或者参数是否可以调整，以简化爬虫开发。

调试步骤很简单，不停地修改接口参数就行，看看响应是否正常

4、编写接口文档

阿晨将热榜的接口文档分享一下。

请求方式=GET
请求路径=https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hotRank

# 请求参数
page=当前页，从0开始，0为第一页，1为第二页
pageSize=每页显示数量，这个参数可以极大的简化我们的爬虫开发(比如改成1000，一下就把数据全拿到了)，但是谨慎修改，可能会被目标网站识别为爬虫。
child_channel=内容分类

接口响应

{
    "code": 200,
    "message": "success",
    "data": [
        {
            "hotRankScore": "88956", // 热度
            "pcHotRankScore": "8.9w", // 热度文案
            "loginUserIsFollow": false, // 登录用户是否已关注此博客
            "nickName": "C语言与CPP编程", // 博客名称
            "avatarUrl": "https://profile.csdnimg.cn/2/3/9/3_weixin_41055260", // 头像
            "userName": "weixin_41055260", // 博客id
            "articleTitle": "10W+字C语言硬核总结（一），值得阅读收藏！", // 博文名称
            "articleDetailUrl": "https://blog.csdn.net/weixin_41055260/article/details/118947036", // 博文链接
            "commentCount": "35", // 评论数
            "favorCount": "1399", // 收藏数
            "viewCount": "13057", // 浏览数
            "hotComment": null // 未知，可能是热门评论？
        }
    ]
}

编码

我们使用上文中接口分析法的结果，来编写我们的爬虫。

1、使用

PyCharm

新建项目

2、安装

Scrapy


在项目根目录打开控制台，输入

$ pip install Scrapy
$ scrapy version
Scrapy 2.5.0

3、新建

Scrapy

爬虫项目

在项目根目录打开控制台，输入

$ scrapy startproject csdnHot
New Scrapy project 'csdnHot', using template directory 'd:\devtools\python\python39\lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in:
    D:\WorkSpace\Personal\my-scrapy\csdnHot

You can start your first spider with:
    cd csdnHot
    scrapy genspider example example.com

此刻，我的项目目录是

4、新建爬虫

Spider


在项目根目录打开控制台，输入

$ cd csdnHot/csdnHot/spiders
$ scrapy genspider hotList blog.csdn.net

1、编写爬虫数据类

# items.py
from scrapy import Field, Item


class HotList(Item):
    hotRankScore = Field()
    nickName = Field()
    avatarUrl = Field()
    userName = Field()
    articleTitle = Field()
    articleDetailUrl = Field()
    commentCount = Field()
    favorCount = Field()
    viewCount = Field()

2、编写爬虫

# hotList.py
import json
import scrapy

from csdnHot.items import HotList


class HotlistSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hotList'
    allowed_domains = ['blog.csdn.net']
    current_page = 0
    start_urls = [
        f'https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hotRank?page={current_page}&pageSize=25&child_channel=c%2Fc%2B%2B'
    ]

    def parse(self, response):
        items = json.loads(response.body)["data"]
        if len(items) > 0:
            for item in items:
                hot_list = HotList()
                hot_list["hotRankScore"] = item["hotRankScore"]
                hot_list["nickName"] = item["nickName"]
                hot_list["avatarUrl"] = item["avatarUrl"]
                hot_list["userName"] = item["userName"]
                hot_list["articleTitle"] = item["articleTitle"]
                hot_list["articleDetailUrl"] = item["articleDetailUrl"]
                hot_list["commentCount"] = item["commentCount"]
                hot_list["favorCount"] = item["favorCount"]
                hot_list["viewCount"] = item["viewCount"]
                yield hot_list
            # 如果还能获取到data，默认还有下一页
            self.current_page = self.current_page + 1
            next_page = f'https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hotRank?page={self.current_page}&pageSize=25&child_channel=c%2Fc%2B%2B'
            yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

3、运行爬虫并保存结果到文件

在项目根目录打开控制台，输入

$ cd csdnHot/csdnHot/spiders
$ scrapy runspider hotList.py -o csdn_hotList.csv
...
 'scheduler/enqueued': 5,
 'scheduler/enqueued/memory': 5,
 'start_time': datetime.datetime(2021, 7, 24, 13, 17, 51, 934035)}
2021-07-24 21:17:53 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)

看到这个，证明我们的爬虫运行成功了，看下成果！好的，

C/C++

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