雪球网沪深全站股票评论爬虫

这个爬虫写得好累,就简单讲一下思路吧。雪球网股票的评论内容是不能直接访问的,必须要携带在第一次访问时雪球网写进本地的cookie(其实你随便打开一次官网就是属于第一次访问了,那时候 不需要cookie),先放上github地址:
https://github.com/xiaobeibei26/xueiqiu_spider
爬取思路是这样的,先挖取所有股票的代码,放进数据库,然后根据股票代码爬取每一只股票的评论,多了,一定要加入代理池,我这里用的上上一篇文章写的代理池,我们给每个股票代码赋予一个状态值,一开始是outstanding,也就是1.如图

Paste_Image.png

每个进程需要知道那些股票评论爬取过了、哪些股票需要爬取!我们来给每个URL设置三种状态:

outstanding:等待爬取的股票

complete:爬取完成的股票

processing:正在进行的股票,也可能是失败的爬取股票

嗯!当一个所有初始的股票状态都为outstanding;当开始爬取的时候状态改为:processing;爬取完成状态改为:complete;失败的股票重置状态为:outstanding。为了能够处理股票进程被终止的情况、我们设置一个计时参数,当超过这个值时;我们则将状态重置为outstanding。
股票代码的爬取很简单,直接访问主页就好了

Paste_Image.png

代码上比较简单,如图是其中一段

Paste_Image.png

爬取之后我们看看数据库

Paste_Image.png

这里5000来只股票
接下来看看股票评论的ajax请求


随便点开一只股票,然后点击里面的讨论就会触发该请求,评论时个json数据,解析之后直接提取就好了,这里简单说说URL里面的参数
如图

Paste_Image.png

这里count很好理解,是每页的评论数,访问的时候要加上,hl:0、source:user和comment:0这三个参数是一直不变的,加上就好,symbol是股票代码,访问时候必须要加上,page是评论的页数,重点需要提一提的是里面最下面那个参数,-:1493022641602,一开始看到这个我是有点懵逼的,在源代码里面各种找,确保不是在里面提取的之后,我看着这东西也是越来越眼熟,然后在Python里面试了一试,果不其然,如图

Paste_Image.png

我们再处理一下


相差的就是最后的微秒,我心中有底之后就去翻源代码里面的JS代码,果不其然,就是利用JS生成的当前访问时间,虽然我试过不加时间也能访问,但为了保险,我还是加上了,不精要大规模访问,下面是主程序,代码很长,你们不用看,我自己当笔记

import requests
from spider.UA import agents
import random
import time
import json
from spider.stock_queue import StockMongo
from lxml import html
import multiprocessing
from spider.thread_pool import ThreadPool#自己写的线程池


headers={
'User-Agent':random.choice(agents)
}



xueqiu_url='https://xueqiu.com/'#雪球官网
comment_url= 'https://xueqiu.com/statuses/search.json?count=10&comment=0&symbol={symbol}&hl=0&source=user&sort=time&page={page}&_={real_time}'









def get_comment():#默认是不使用dialing
    Stock_database = StockMongo('xueqiu', 'stocks_list')#链接第一步抓取的股票代码数据表,根据股票代码抓取评论
    # symbol = Stock_database.pop()  # 获取股票代码
    comment_database=StockMongo('xueqiu','comment_list')#评论要放进的数据库
    a = time.time()
    real_time = str(a).replace('.', '')[0:-1]#获取当前时间

    def thread_get_comment(num):
        while True:
            session = requests.session()
            proxy = requests.get('http://localhost:5000/get').text  # 获取本地代理池代理
            if proxy:
                proxies = {'http': 'http://{}'.format(proxy),
                           'https': 'http://{}'.format(proxy), }
                session.proxies = proxies  # 携带代理
                try:
                    url = comment_url.format(symbol=symbol, page=str(num[0]), real_time=real_time)  # 股票列表URL
                    # print(url)
                    '''利用线程池传进去的num是个元组,必须提取出来'''
                    First_request = session.get(url='https://xueqiu.com/', headers=headers, timeout=10)
                    comments_list = session.get(url, headers=headers, timeout=10)
                    if Stock_database.check_status(symbol):#如果已经爬取完成,直接结束循环
                        break

                    if str(comments_list.status_code) == str(200):#是否正常返回数据
                        stocks_comment = json.loads(comments_list.text)['list']
                        page = json.loads(comments_list.text)['maxPage']#获取最大页数
                        # print(page,num[0])
                        for stork in stocks_comment:
                            try:
                                text = stork.get('text').strip()
                                selector = html.fromstring(text)  # 里面的标签各种各样,各种嵌套,用正则调了很久,投降了,改用xpath
                                comment = selector.xpath('string(.)')
                                user_id = stork.get('user_id')  # 评论者ID
                                user = stork.get('user')  # 评论者信息
                                title = stork.get('title')  # 标题
                                stock_code = symbol  # 股票代码
                                comment_id = stork.get('id')  # 每条评论都要唯一的ID
                                comment_database.push_stock_comment(comment_id=comment_id,symbol=stock_code,comment=comment, user_id=user_id,
                                                                    user=user,title=title)
                                print('正在爬取第',num[0],'该股票一共',page)
                                if str(page) == str(num[0]):#抓取到了最后一页
                                    print(symbol,'该股票抓取成功')
                                    Stock_database.complete(symbol=symbol)
                                    break
                                break
                            except:
                                pass
                        break
                except  Exception as e:
                    # print('获取失败,准备重新获取')  # 失败后再来
                    time.sleep(10)
                    continue
            else:

                time.sleep(15)  # 等待重新获取代理
                continue


    def comment_crawler():
        pool=ThreadPool(6)
        for num  in range(1,101):#遍历一到100页
            pool.run(func=thread_get_comment,args=(num,))

    while Stock_database:
        try:
            symbol = Stock_database.pop()
            comment_crawler()
            time.sleep(2)
        except KeyError:#队列没有数据了
            print('队列没有数据')
            break




def process_crawler():
    process=[]
    num_cups=multiprocessing.cpu_count()
    print('将会启动的进程数为',num_cups)
    for i in range(int(num_cups)-2):
        p=multiprocessing.Process(target=get_comment)#创建进程
        p.start()
        process.append(p)
        for p in process:
            p.join()
if __name__ == '__main__':
    process_crawler()

晚上开电脑跑了一个通宵,还以为自己的高性能电脑很吊,结果也只是跑了30万条数据,上两张结果图


Paste_Image.png
Paste_Image.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,591评论 6 501
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,448评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,823评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,204评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,228评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,190评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,078评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,923评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,334评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,550评论 2 333
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,727评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,428评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,022评论 3 326
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,672评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,826评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,734评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,619评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容

  • Android 自定义View的各种姿势1 Activity的显示之ViewRootImpl详解 Activity...
    passiontim阅读 172,078评论 25 707
  • iOS网络架构讨论梳理整理中。。。 其实如果没有APIManager这一层是没法使用delegate的,毕竟多个单...
    yhtang阅读 5,188评论 1 23
  • 1. Java基础部分 基础部分的顺序:基本语法,类相关的语法,内部类的语法,继承相关的语法,异常的语法,线程的语...
    子非鱼_t_阅读 31,623评论 18 399
  • 你遇见谁,会有怎样的对白。这个世界每天都有人遇见,都有新的故事发生,这就是人生的痕迹。 1. 昨天,我们的头号副编...
    洛子帅阅读 843评论 56 46
  • 要学会观察小我。 心中的那些想法从哪里来的?又是如何消失的。 小我只存在于过去的经验教条以及未来的选择与构想。 它...
    RWBY阅读 482评论 0 0