首先声明，在Python和爬虫这方面，我是业余的那一卦，只是平时玩一玩，不能当真的，请各位大佬轻拍。虽然爬虫与传统意义上的大数据技术不属于同一类，但大概也只能放在大数据分类下面了。
今天接到了 @小阿妩 的一个需求（她是做产品经理的，也只有“需求”这个词最合适了）。大意是因为担心QQ群空间不稳定或者关闭，因此需要备份某个QQ群空间的所有帖子。帖子量比较大，有几千条，人工操作会很麻烦，才会想到用爬虫来解决问题。
事不宜迟，下班之后马上用Scrapy来搞一波。由于日更的时间快到了，因此下面写得有点简略，之后再来慢慢充实内容吧。

安装Scrapy

我之前就已经装过了，按照官方文档http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html的介绍来，基本就可以万无一失。中途可能需要解决一下个别组件的依赖版本问题，比如six、Twisted、pyOpenSSL。另外我用的Python版本是2.7.10。
从官方的架构说明文档http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/architecture.html中盗一张图来看Scrapy的运行机制，不多废话了。

创建Scrapy项目

终端执行scrapy startproject qq_qgc_spider，然后打开PyCharm导入项目即可。

分析页面结构

Chrome的“审查元素”功能派上用场了，还能一键导出XPath。贴张图感受一下。

image

保持登录状态

本来是想采用模拟登录的方法的，但是QQ群空间的网页版登录窗口在Chrome下显示不全，没有账号密码登录的选项，并且也没有单独的移动版页面，就只能采用提取Cookies的方法了。详情还是看图。

在settings.py中，加入默认请求headers，同时把COOKIES_ENABLED设为False，这样才会使用headers中定义的cookie。

# Disable cookies (enabled by default)
COOKIES_ENABLED = False

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Accept-Language': 'en,zh-CN;q=0.9,zh;q=0.8,ja;q=0.7,es;q=0.6',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Cookie': 'pgv_pvi=2645434368; RK=XGpQSgnlP6; ptcz=db5efe1457bcd4488f4edc672e564bbc4343ba3b8330faed74e74bbc3c1545a1; pgv_pvid=484757304; o_cookie=305546990; pac_uid=1_305546990; luin=o0305546990;******************************************* ; uniqueuid=f79135c957a48801cf1a97a7667dc22f',
    'Host': 'qgc.qq.com',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1'
}

定义爬取数据结构

只需要帖子ID、标题、内容三项，所以items.py中这样写。

from scrapy import Field, Item

class QgcTopicItem(Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    topic_id = Field()
    title = Field()
    content = Field()
    pass

编写爬虫主程序

没有用BeautifulSoup和Selenium等爬虫工程中常用的库。一是它们的效率都不算很高；二是数据规模比较小，直接基于Scrapy的Selector+XPath做解析就行。
逻辑比较简单，帖子列表+帖子详情，典型的两级爬取结构。唯一特别要注意的是“下一页”逻辑的递归调用，另外meta可以用来方便传参。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

from scrapy import Spider
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import Selector
from qq_qgc_spider.items import *

QGC_ADDRESS = 'http://qgc.qq.com'
QQ_GROUP_ID = '89753069'

class QgcSpider(Spider):
    name = 'QgcSpider'
    allowed_domains = ['qq.com']
    start_urls = ['%s/%s?page=1' % (QGC_ADDRESS, QQ_GROUP_ID)]

    def parse(self, response):
        for url in self.start_urls:
            yield Request(url, self.parse_topic_list)

    def parse_topic_list(self, response):
        selector = Selector(response)

        a_links_titles = selector.xpath('//p[@id="threadlist"]/p[@class="feed clearfix"]/dl/dt/a')
        for a_link_title in a_links_titles:
            link = a_link_title.xpath('./@href').extract_first()
            title = a_link_title.xpath('./@title').extract_first()
            detail_request = Request(QGC_ADDRESS + link + '?hostOnly=1', self.parse_topic_detail)
            detail_request.meta['topic_id'] = link.split('/')[3]
            detail_request.meta['title'] = title
            yield detail_request

        a_page_numbers = selector.xpath('//p[@id="threadlist"]/p[@class="page"]/p/a')
        for a_page_no in a_page_numbers:
            span_no = a_page_no.xpath('./span/text()').extract_first()
            if span_no == u'下一页':
                link = a_page_no.xpath('./@href').extract_first()
                yield Request(QGC_ADDRESS + link, self.parse_topic_list)

    def parse_topic_detail(self, response):
        selector = Selector(response)
        content = ''

        p_contents = selector.xpath('//td[@id="plc_0"]/p[@class="pct xs2"]/p[@class="pctmessage mbm"]/p')
        for p_content in p_contents:
            p_paragraphs = p_content.xpath('./p//text()')
            for para in p_paragraphs.extract():
                content += (para + 'r
')

        item = QgcTopicItem()
        item['topic_id'] = response.meta['topic_id']
        item['title'] = response.meta['title']
        item['content'] = content
        yield item

UA伪造和AutoThrottle

说到底都是为了防止被封。UA伪造可以使用fake_useragent库来实现。在middlewares.py中定义一个下载中间件。

class FakeUAMiddleware(object):
    def __init__(self, crawler):
        super(FakeUAMiddleware, self).__init__()
        self.ua = UserAgent()
        self.ua_type = crawler.settings.get('UA_TYPE', 'random')

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler)

    def process_request(self, request, spider):
        fake_ua = getattr(self.ua, self.ua_type)
        request.headers.setdefault('User-Agent', fake_ua)

然后在settings.py中启用之。顺便还有AutoThrottle的设定，这样就不会跑得太快了。

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'qq_qgc_spider.middlewares.FakeUAMiddleware': 543,
    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None
}
# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 10
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0

将爬取结果保存到txt文件

用Scrapy的流水线来实现，每个帖子保存一个txt，并且采用GB18030编码，更平易近人一些。pipelines.py中加入：

import codecs
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

class TextFilePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.path = '/Users/lmagic/Documents/bsm_plays_backup/'

    def process_item(self, item, spider):
        file_name = '%s - %s.txt' % (item['topic_id'], item['title'])
        content = '%sr
r
%s'.decode('utf-8').encode('gb18030') % (item['title'], item['content'])
        fd = codecs.open(self.path + file_name, 'w+', encoding='gb18030')
        fd.write(content)
        fd.close()

settings.py中：

ITEM_PIPELINES = {
    'qq_qgc_spider.pipelines.TextFilePipeline': 300
    # 'qq_qgc_spider.pipelines.QgcSpiderPipeline': 300,
}

跑起来吧

from scrapy import cmdline

cmdline.execute("scrapy crawl QgcSpider".split())

然后去输出路径下收结果就好了~