Python爬虫实战：使用爬虫框架爬取百度文库文档

在Web爬虫的世界中，Python一直是最流行的编程语言之一。这是因为Python拥有一些很好的库和框架，可以帮助我们更轻松地构建并管理Web爬虫。在本文中，我们将介绍如何使用Python爬虫框架来爬取百度文库上的文档。

1. 爬虫框架介绍

爬虫框架是一种工具，可以帮助我们更快地构建和管理Web爬虫。这些框架通常提供了一些简单易用的API，使我们可以轻松地获取网页内容、解析HTML、存储数据等。目前最流行的Python爬虫框架包括Scrapy和BeautifulSoup。

2. 环境搭建

在开始之前，我们需要安装一些工具和库：

- Python 3.6或更高版本
- Scrapy
- PyPDF2

可以通过以下命令安装Scrapy和PyPDF2：

```python
pip install scrapy
pip install pypdf2
```

3. 爬取百度文库文档

现在我们将使用Scrapy爬取百度文库上的文档。在这个例子中，我们将从百度文库上爬取Python编程相关的文档。

首先，打开一个终端窗口并输入以下命令：

```python
scrapy startproject baiduwenku
```

这将创建一个名为“baiduwenku”的Scrapy项目。在项目文件夹内，创建一个名为“documents”的Spider：

```python
scrapy genspider documents wenku.baidu.com
```

这会创建一个名为“documents”的Spider。接下来，我们需要打开“documents.py”文件，并编辑它以满足我们的需求。

首先，我们需要导入一些必要的模块：

```python
import scrapy
from scrapy import Request
from scrapy.exceptions import CloseSpider
from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.loader.processors import MapCompose
from scrapy.utils.project import get_project_settings
from baiduwenku.items import BaiduwenkuItem
from io import BytesIO
from PyPDF2 import PdfFileReader
```

然后，我们需要定义“documents”Spider并配置它：

```python
class DocumentsSpider(scrapy.Spider):
    name = "documents"
    allowed_domains = ["wenku.baidu.com"]
    start_urls = [
        "https://wenku.baidu.com/search?word=python&ie=utf-8&sort=1&pn=0",
    ]
```

在这里，我们设置了Spider的名称、允许的域名和初始URL。我们可以从“start_urls”中获取第一个URL并开始爬取。

接下来，我们需要定义一个函数来处理响应：

```python
def parse(self, response):
        # get all article urls
        article_urls = response.css(".log-ul a::attr(href)").extract()

        for url in article_urls:
            yield Request(url, callback=self.parse_article)
```

在这里，我们使用了Scrapy自带的CSS选择器来获取所有文章的URL。一旦我们获取了所有的URL，我们就可以使用Scrapy的“Request”函数来处理每个URL并从中获得所需的数据。

要获取我们需要的数据，我们需要定义另一个函数：

```python
def parse_article(self, response):
    # get document information
    l = ItemLoader(item=BaiduwenkuItem(), response=response)
    l.add_css("title", ".doc-title::text")
    l.add_css("author", ".user-name::text")
    l.add_css("abstract", ".doc-summary::text")
    l.add_css("content", ".reader-txt-layer ::text")

    pdf_url = response.css(".tools-pdf a::attr(href)").extract_first()
    if pdf_url is not None:
        yield Request(pdf_url, callback=self.parse_pdf, meta={"loader": l})
    else:
        yield l.load_item()
```

在这里，我们使用了ItemLoader来存储标题、作者、摘要和文档内容。我们还使用了CSS选择器来从页面中提取所需的数据。

在这个函数中，我们还检查了是否有PDF版本的文档。如果有，我们将使用Scrapy的“Request”函数下载PDF文件并解析内容。我们可以使用PyPDF2库来解析PDF文件：

```python
def parse_pdf(self, response):
    l = response.meta["loader"]
    pdf_file = BytesIO(response.body)

    with pdf_file as f:
        pdf_reader = PdfFileReader(f)
        pages = pdf_reader.getNumPages()
        text = ""
        for page in range(pages):
            text += pdf_reader.getPage(page).extractText()

    l.add_value("content", text)
    yield l.load_item()
```

在这里，我们使用了PyPDF2库来解析PDF文件，并将每个页面的文本合并到一个字符串中。然后我们使用ItemLoader来存储文档内容。

最后，我们需要定义一些Item并告诉Scrapy如何将它们保存到数据库或文件中：

```python
class BaiduwenkuItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field(input_processor=MapCompose(str.strip))
    author = scrapy.Field(input_processor=MapCompose(str.strip))
    abstract = scrapy.Field(input_processor=MapCompose(str.strip))
    content = scrapy.Field(input_processor=MapCompose(str.strip))

class BaiduwenkuPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.settings = get_project_settings()
        self.file = open(self.settings["FILE_NAME"], "w", encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        line = "{}\t{}\n{}\n\n{}\n\n".format(
            item["title"], item["author"], item["abstract"], item["content"]
        )
        self.file.write(line)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()
```

在这里，我们定义了一个BaiduwenkuItem类来存储我们需要的数据，并且定义了一个BaiduwenkuPipeline类来把这些数据保存到文件中。

最后，我们需要在“settings.py”文件中配置一些变量：

```python
BOT_NAME = 'baiduwenku'

SPIDER_MODULES = ['baiduwenku.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'baiduwenku.spiders'

FILE_NAME = "documents.txt"
```

在这里，我们设置了文件名以及要使用的Spider和Middleware。

4. 总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python爬虫框架来爬取百度文库上的文档。我们使用了Scrapy框架来处理请求和响应，并使用PyPDF2库来解析PDF文件。通过这个例子，我们可以看到Python爬虫框架的强大和灵活性，以及如何使用这些工具来获取所需的数据。