Scrapy+Selenium自动化获取个人CSDN文章质量分

前言

本文将介绍如何使用Scrapy和Selenium这两个强大的Python工具来自动获取个人CSDN文章的质量分数。我们将详细讨论Scrapy爬虫框架的使用，以及如何结合Selenium浏览器自动化工具来实现这一目标。无需手动浏览每篇文章，我们可以轻松地获取并记录文章的质量分数，从而更好地了解我们的博客表现。
CSDN文章质量分查询链接
在这里插入图片描述

Scrapy相关基础知识：
爬虫框架Scrapy学习笔记-1

爬虫框架Scrapy学习笔记-2

文章目录

1. Scrapy的安装

首先，我们需要安装Scrapy。建议在单独的虚拟环境中进行安装，你可以使用Virtualenv环境或Conda环境。执行以下命令来安装Scrapy：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scrapy==2.5.1
pip install pyopenssl==22.0.0
pip install cryptography==36.0.2 
scrapy version
scrapy version --verbose

2. Scrapy的工作流程

Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，我们可以按照以下步骤来使用它：

2.1 创建项目

使用以下命令创建一个Scrapy项目：

scrapy startproject csdn

2.2 进入项目目录

cd csdn

2.3 生成Spider

生成一个Spider来定义爬取规则：

scrapy genspider cs csdn.net

这将会生成一个Spider文件，你可以在其中定义你的爬取规则。

2.4 调整Spider

在生成的Spider文件中，你需要定义起始URL（start_urls）和如何解析数据的方法（通常是parse函数）。

例如：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'cs'
    allowed_domains = ['csdn.net']
    start_urls = ['http://csdn.net/']
    
    def parse(self, response):
        pass

2.5 调整Settings配置

在项目目录中的settings.py文件中，你可以调整各种配置选项。

以下是一些需要调整的配置选项：

LOG_LEVEL：设置日志级别，你可以将其设置为"WARNING"以减少日志输出。

LOG_LEVEL = "WARNING"

ROBOTSTXT_OBEY：设置是否遵守Robots协议，如果你不希望爬虫遵守Robots协议，可以将其设置为False。

ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES：打开管道以处理爬取的数据，你可以配置不同的管道来处理不同类型的数据。

ITEM_PIPELINES = {
    
    
   'csdn.pipelines.CsdnPipeline': 300,
}

2.6 运行Scrapy程序

使用以下命令来运行Scrapy程序：

scrapy crawl csdn

2.7 找URL

在这一步，我们需要找到用于获取文章数据的URL。可以通过以下步骤来找到URL：
在这里插入图片描述
我们可以先点开搜索按钮预设一个搜索值
然后在Fetch/XHR或JS中逐个点，加载出来就会在左侧被搜索到

这里我们最终在header中找到这个连接，我们会发现其实链接是通用的，你可以跳过上一步直接使用这个连接，只需要替换你的username

https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list?page=1&size=20&businessType=blog&orderby=&noMore=false&year=&month=&username=qq_42531954

另外，这里page=1&size=20，当你的文章大于20篇，你可以调整size,这里我刚好有50篇，于是我调整size=50

2.8 查看处理 response，交给管道

import scrapy


class CsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'cs'
    allowed_domains = ['csdn.net']
    start_urls = ['https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list?page=1&size=50&businessType=blog&orderby=&noMore=false&year=&month=&username=qq_42531954']

    def parse(self, response):
        print(response.text)

分析response.text，发现返回值为字典
稍作处理后传递给管道

import scrapy


class CsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'cs'
    allowed_domains = ['csdn.net']
    start_urls = ['https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list?page=1&size=50&businessType=blog&orderby=&noMore=false&year=&month=&username=qq_42531954']

    def parse(self, response):
        # print(response.text)
        data_list = response.json()["data"]["list"]
        for data in data_list:
            url = data["url"]
            title = data["title"]
            yield {
    
      # 宁典可以充当item -> dict
                "url": url,
                "title": title
            }

csdn/csdn/pipelines.py
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter


class CsdnPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        print("我是管道,我看到的东西是", item)
        with open("data.csv", mode="a", encoding="utf-8") as f:
            f.write(f"{item['url']},{item['title']}\n")

        return item

3. 使用Selenium获取质量分数

如果你的chromedriver出现问题，你可以从这里找到解决方案
自动化管理chromedriver-完美解决版本不匹配问题

以下是使用Selenium的代码示例：

import csv
import time
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

option = Options()
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
option.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')
option.add_argument('--headless')  # 启用无头模式

driver = webdriver.Chrome(options=option)
# 用于存储CSV数据的列表
data = []
#
# 打开CSV文件并读取内容
with open('data.csv','r', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        # 每行包括两个字段：链接和标题
        link, title = row
        # 将链接和标题作为元组添加到数据列表中
        data.append((link, title))

# 使用浏览器访问网页
driver.get("https://www.csdn.net/qc")
for link,title in data:
    driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".el-input__inner").send_keys(f"{
      
      link}",link)
    driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".trends-input-box-btn").click()
    time.sleep(0.5)
    soc = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="floor-csdn-index_850"]/div/div[1]/div/div[2]/p[1]').text
    print(title,soc)
    time.sleep(1)
driver.quit()

这段代码是一个Python脚本，使用了CSV模块和Selenium库来自动化获取CSDN文章的质量分数。下面我将逐行详细解释这段代码的功能和作用：

导入必要的库：

import csv
import time
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

这里导入了CSV模块（用于读取CSV文件）、time模块（用于添加延迟等待）、以及Selenium相关的模块和类。

配置Selenium选项：

option = Options()
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
option.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')
option.add_argument('--headless')  # 启用无头模式

这部分代码配置了Selenium的选项。其中，Options是用于配置Chrome浏览器的选项，add_experimental_option用于设置Chrome的实验性选项，以避免被检测为自动化程序。--disable-blink-features=AutomationControlled用于禁用某些自动化特性，而--headless则启用了无头模式，使得浏览器在后台运行，不会显示界面。

创建Chrome WebDriver实例：

driver = webdriver.Chrome(options=option)

这里创建了一个Chrome WebDriver实例，使用了上述配置选项。WebDriver将用于模拟浏览器操作。

创建一个空列表用于存储数据：

data = []

这个列表将用于存储从CSV文件中读取的数据。

打开CSV文件并读取内容：

with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        link, title = row
        data.append((link, title))

这部分代码使用open函数打开名为"data.csv"的CSV文件，并使用csv.reader来读取文件的内容。每一行都包括两个字段：链接和标题，这些数据被添加到之前创建的data列表中。

使用浏览器访问网页：

driver.get("https://www.csdn.net/qc")

这行代码使用WebDriver打开了CSDN网站的首页，准备开始搜索文章的质量分数。

迭代处理CSV文件中的每一行数据：

for link, title in data:
    driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".el-input__inner").send_keys(f"{
      
      link}", link)
    driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".trends-input-box-btn").click()
    time.sleep(0.5)
    soc = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="floor-csdn-index_850"]/div/div[1]/div/div[2]/p[1]').text
    print(title, soc)
    time.sleep(1)

在这个循环中，我们对CSV文件中的每一行数据执行以下操作：

使用driver.find_element通过CSS选择器定位搜索框，并在搜索框中输入文章链接。
使用driver.find_element定位搜索按钮，并模拟点击搜索按钮。
延迟0.5秒以等待页面加载完毕。
使用XPath表达式定位质量分数元素，并提取其文本内容。
打印文章标题和质量分数。
延迟1秒以确保不会频繁访问网站。

最后，使用driver.quit()关闭浏览器窗口，释放资源。

这段代码的主要作用是自动化地访问CSDN网站，搜索文章链接，提取文章的质量分数，并将结果打印出来。这对于批量获取文章质量分数非常有用，而无需手动一个个查看。
当然，我将为你添加前言、摘要和总结来完善这篇文章。

总结

通过本文的学习，你将掌握使用Scrapy和Selenium自动获取个人CSDN文章质量分数的技能。这将帮助你更好地了解你的博客表现，以及哪些文章受到了更多的关注和评价。

同时，你也学到了如何设置Scrapy爬虫项目，配置爬虫规则，以及如何处理数据。这些技能对于进行各种网络数据采集任务都是非常有用的。

希望本文对你的网络数据采集和分析工作有所帮助，让你能够更好地理解你的读者和观众。如果你有任何问题或疑问，欢迎提出，我们将竭诚为你提供帮助。