The novelweb-python-django from szk01

#Novelweb-python-Django

首先来看看目标网站https://book.tianya.cn/

小说信息

小说目录

小说详情

这个网站所有需要爬取的数据都是用js技术动态渲染的页面，无法直接爬取，可以选择selenium来模拟浏览器来爬取数据。

用到的技术：

框架：Django
数据库：MYSQL
自定义爬虫：装饰器，多线程，selenium，pymysql,pyquery库

内在逻辑

设计时，考虑到的一般是小说的分类，小说章节，小说具体内容，还有小说的分类。对应于Django的model层，有四种。

小说分类

 
 class Category(models.Model):
    id = models.CharField(primary_key=True, max_length=255)
    type_name = models.CharField(max_length=255)

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'category'

小说章节（即目录）

class Charpter(models.Model):
    charpter_id = models.CharField(primary_key=True, max_length=255)
    charpter_name = models.CharField(max_length=255)
    novel = models.ForeignKey('NovelInfo', models.DO_NOTHING)

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'charpter'

具体小说内容

class CharpterDetail(models.Model):
    charpter_id = models.CharField(primary_key=True, max_length=255)
    charpter_content = models.TextField()
    charpter_name = models.CharField(max_length=255)

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'charpter_detail'

小说相关信息（小说名，作者，阅读数...）

class NovelInfo(models.Model):
    novel_name = models.CharField(max_length=255)
    author = models.CharField(max_length=255)
    read_num = models.IntegerField()
    novel_type = models.ForeignKey(Category, models.DO_NOTHING, db_column='novel_type')
    status = models.CharField(max_length=255)
    id = models.CharField(primary_key=True, max_length=255)

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'novel_info'

爬虫逻辑。目标网站主要有三种页面，那么就写三个爬虫，在实际爬取的过程中，遇到了各种不同的问题，也用到了不同的技术来解决。

1.爬取小说相关信息,相关代码位于function/spider/spider_novel_info.py.（下面代码只是小部分代码）
根据目标网站的情况，需要实现翻页功能，根据selenium库的方法，根据情况具体编写的实现功能

   def get_next_page(num):
   url = 'https://book.tianya.cn/html2/allbooks-cat.aspx?cat_bigid=2&cat_id=25'    #科幻小说6/5
   browser.get(url)
   try:
       print('\n\n翻到第%d页' % num)
       input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "page")))
       input.clear()
       input.send_keys(num)
       input.send_keys(Keys.ESCAPE)  # 输入回车键
       time.sleep(8)    #等待数据渲染完成
       html = browser.page_source
       return html
   except TimeoutError as e:
       print(e)

2.爬取小说的章节信息，相关代码位于function/spider/spider_charpter_info.py.
为了提高爬取的速度，可以使用selenium的显示等待方式（以下是部分代码）

     def click_href(url):
    try:
        browser.get(url)
        wait = WebDriverWait(browser, 20)
        # 显示等待,小说页面加载完成
        content_click = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'directory'))).click()
        # browser.find_element_by_link_text('目录').click()
        time.sleep(4)
        contents = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'contents')))
        html = browser.page_source
        return html
    except:
        html = click_href(url)
        return html

3.爬取小说的具体章节,这是最难得一部分。相关代码位于function/spider/spider_charpter_content.py
由于数据太多，在爬取的过程中，由于网络不佳或其他原因使得一个页面总是无法加载出来，在用显示等待的过程中超时而抛出异常，导致整个程序无法运行，因此在有必要时跳过这个爬取，进行下一个页面的爬取。
解决方法：使用python的装饰器以及多进程来实现规定某函数的运行时间，超时后程序也不会抛出异常，并且可以请求下一个页面。

#装饰器，给get_one_cahrpter_content(url)函数新增功能
def time_limited_pri(time_limited):
    def wrapper(func):  #接收的参数是函数
        def __wrapper(params):
            class TimeLimited(Thread):  #class中的两个函数是必须的
                def __init__(self):
                    Thread.__init__(self)

                def run(self):
                    func(params)

            t = TimeLimited()
            t.setDaemon(True)  #这个用户线程必须设置在start()前面
            t.start()
            t.join(timeout=time_limited)
            if t.is_alive():
                raise Exception('连接超时')

        return __wrapper

    return wrapper

#获取免费章节的文本内容
@time_limited_pri(15)
def get_one_charpter_content(url):
    try:
        browser.get(url)
        wait = WebDriverWait(browser, 20)
        contents = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'bd')))
        # time.sleep(2)
        html = browser.page_source
        doc = pq(html)
        content = doc('.bd').html().replace('<br xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"/>', '\n\n')
        # data['novel_id'] = doc('#main').attr('bookid')
        # print(data['novel_id'])
        return content
    except:
        content = get_one_charpter_content(url)
        return content

4.我总共爬取了8k+本小说，但是只要想爬，就能爬取天涯网的所有免费小说章节。

数据库MYSQL以及根据相关字段实现的更新功能。

1.数据库的表结构以及爬取的数据图片。表结构，用外键关联其中一张表的信息

由于使用MYSQL的不是Django自带的数据库，那么就要使用pymysql来将爬取的数据插入到数据库中。(下面的代码是如何连接到MYSQL数据的，在test文件中也有相关代码)

import pymysql

#连接到spiders数据库
con = pymysql.connect(host='localhost',
                      user='xxxx',
                      password='xxxxx',
                      port=xxx,db='xxxx'
                      )
cursor = con.cursor()
#查询语句,查询novel的id(查询指定字段)
sql = 'SELECT * FROM charpter'

cursor.execute(sql) #result是共有多少条结果

result = cursor.fetchall() #数据类型是元组,可迭代类型数据

print(result)

2.更新功能，由于有的小说处于连载中，或者过段时间会下架。因此需要经常更新。下面的代码只是一小部分，具体代码位于NovelWeb-python-Django/function/update。
大致思路是，检查这本小说是否需要更新，然后根据在表中的字段，以及has_spiderde字段来什么时候确定爬取的数据，章节名对应的数据是否爬取。如果有对比数据库后发现不存在数据，则删除数据.

#比较两者，更新字段
def compare_two_list(charpter,charpter_detail):
  for charpter_id in charpter:
      if charpter_id in charpter_detail:
          try:
              sql = "UPDATE charpter SET has_spidered=%s WHERE charpter_id=%s"
              cursor.execute(sql,(1,charpter_id))
              con.commit()
              print(charpter_id+'的has_spidered章节已经爬取')
          except Exception as e:
              print('更新失败',e)
              con.rollback()
      else:
          try:
              sql = "UPDATE charpter SET has_spidered=%s WHERE charpter_id=%s"
              cursor.execute(sql, (0, charpter_id))
              con.commit()
              print(charpter_id + '的has_spidered章节没有爬取')
          except Exception as e:
              print('更新失败', e)
              con.rollback()

最后网站就完成了

在完善Django的其他部分后，也可以加入一些搜索功能，分页功能，第三方登录功能后。这个是属于Django的方面，并不难，稍微研究一下就知道了。最后网站就做好了。小说首页

随便点击一本小说

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novelweb-python-django's Introduction

首先来看看目标网站https://book.tianya.cn/

这个网站所有需要爬取的数据都是用js技术动态渲染的页面，无法直接爬取，可以选择selenium来模拟浏览器来爬取数据。

用到的技术：

内在逻辑

爬虫逻辑。目标网站主要有三种页面，那么就写三个爬虫，在实际爬取的过程中，遇到了各种不同的问题，也用到了不同的技术来解决。

数据库MYSQL以及根据相关字段实现的更新功能。

最后网站就完成了

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