该项目代码来源于“数据科学实训营第3期”的爬虫项目 case 习作。—— 2017.8.3

主要内容

Scrapy框架爬取英文新闻站点：https://www.theguardian.com 的部分子版块中的新闻。

• 涉及的items包括新闻标题title、新闻链接url、发布时间pubtime、新闻主题topic、评论数comment_num、分享数share_num和正文信息main_text。

主要成员：

@土豆 @林西 @嘿！丫头 @winchester.

主要贡献说明

• spiders‘ names：

  • US-news —— @土豆 USnewsspider.py
  • BankingNews —— @林西 BankingSpider.py
  • RetailNews —— @林西 RetailSpider.py
  • economic —— @嘿！丫头 economics.py
  • europe —— @嘿！丫头europe.py

• 整合和定义多spiders同步爬取(REF)，爬取动态js(REF)的评论数和分享数，DNS解析缓存(REF) —— @土豆

• spider中设置custom-setting来将不同的spider指定pipeline输出json文件

  —— @林西

• more...

终端执行说明

（在当前目录及其子目录下执行皆可～）

1. scrapy list 显示所有spider的name，以确保基本的框架连接和语法没有问题。

2. 务必要确认并修改每个spider文件中目标要爬取page页面的数目。

   （注：默认为爬取全部的网页page）

3. 查看并调整 setting.py 文件中的设置参数CONCURRENT_REQUESTS = 5000

4. 在终端中执行：scrapy crawlall 命令，会要求所有spider同时开始解析下载信息。每个sipder会生成各自对应的json文件。若修改生成的json文件名，可查看pipelines.py文件。

可考虑在 https://www.floydhub.com/ 的免费账户上用GPU运算，常用代码：

floyd init <project_name>
floyd run --mode jupyter --gpu --env pytorch

结果与总结

1. 关于数据集：

   虽然目标爬取的新闻网站基本不需要动态加载，基本按照静态网站的处理方式即可，也基本不需要考虑反爬虫，但是由于时间有限，最后爬取得到的完整数据集未能直接运行scrapy得到。所以我们把爬取下来的数据集分两大类：一类是仅含title和url的数据（./data1），目的为了本框架实现能够一次性快速从框架中爬取所有信息；另一类是包含所有items详细信息的数据（./data2），是我们分步分工爬取的。

2. 关于item：

   分工爬取下来的数据，对于某些相同item来说，难免存在不足够统一的情况，如pubtime和topic。但是并不影响未来数据的使用，可以很容易数据清理好。

3. 关于代理：

   useragent.py文件在执行crwalall中会报错，但并不影响爬虫的执行。

4. setup.py 和commands文件夹的设置都是为了实现多spiders同步爬取，详细请见(REF)

5. dns_cache.py 和在每个spider中的代码 from Eng_news.items import EngNewsItem 以及 _setDNSCache() 是DNS解析缓存提高效率用的(REF)。

附：

• ./data1 的数据量级：

• ./data2 的数据量级：