我有个习惯就是收藏一些书籍,比如说编程类的,总是会去某些网站刷刷,若有新书籍更新恰又是自己感兴趣的,自然会立马下载下来,写程序的都知道,编程书籍更新换代太快,国内的翻译的速度很难全面地跟上,对此,阅读国外的电子书籍是个途径。
很早就想写个书籍集成的脚本,本周女朋友回学校改论文,鬼使神差地做起了这件事,白天上班,晚上撸,准备集成四个网站,目前实现了两个,可以进行搜索和下载。前后花了四个晚上,有点黑眼圈。
下面展示下0.1
版本的成果,比如说检索Mastering python
,空格用+
代替。python abook.py search Mastering+python Hattem
项目名称叫做ITBooks,当然不准备只做IT
方面书籍,文学名著也是可以的。
ITBooks,是一个查询和下载书籍的python
脚本。
目前只存储了allitebooks blah
网站的书籍信息,接下来会更多的集成各个网站,因为想写成个人服务脚本,故使用sqlite3数据库,使用 scrapy
爬取信息,具体看ITBooks/spider/allitebooks
,爬虫部分可直接运行从而进行书籍信息更新;你可以通过变写爬虫来添加自己喜欢的网站。
添加爬虫只需要在ITBooks/spider/allitebooks/spider
,下新建一个scrapy
的爬虫脚本即可,对于数据的存储,具体在ITBooks/database
,当然,你可以直接新建一个库。
这里放个allitebooks
的爬虫脚本,这里说明下,这个良心网站很不错,希望各位爬的时候慢点。不然崩了大家都玩完。
# -*- coding: utf-8 -*- import datetime import sys import scrapy from scrapy.loader import ItemLoader from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst, Join from scrapy.http import Request from allitebooks.items import AllitebooksItem from allitebooks.pipelines import AllitebooksPipeline if sys.version_info[0] > 2: from urllib.parse import urljoin else: from urlparse import urljoin class AllitebooksSpider(scrapy.Spider): name = "allitebooks" allowed_domains = ["allitebooks.com"] start_urls = ('http://www.allitebooks.com', ) def parse(self, response): """ Get the next pages and yield requests :param response: :return: request url """ pages = response.css('.pagination>a::text').extract()[-1] for page in range(int(pages)): # Generate a list of urls url = urljoin(response.url, '/page/' + str(page + 1)) yield Request(url, callback=self.parse_detail) def parse_detail(self, response): """ Get item URLs and yield Requests :param response: :return: request url """ urls = response.css( 'article>div.entry-body>header>.entry-title>a::attr(href)' ).extract() for url in urls: # Remove duplicate links sqlDb = AllitebooksPipeline() isExist = sqlDb.search_url('allitebooks', url) if not isExist: yield Request(url, callback=self.parse_item) def parse_item(self, response): """ This function parses a property page. :param response: :return: item """ # Create the loader using response l = ItemLoader(item=AllitebooksItem(), response=response) # Load primary fields using css expressions l.add_css('title', '.single-title::text', MapCompose(str.strip)) l.add_css('cover', '.entry-body-thumbnail>a>img::attr(src)') book_details = response.css('.book-detail>dl>dd::text').extract() author_list = response.css( '.book-detail>dl>dd:nth-child(2)>a::text').extract() category_list = response.css( '.book-detail>dl>dd:nth-child(16)>a::text').extract() author = ','.join(author_list) category = ','.join(category_list) book_details = book_details[len(author_list):(-len(category_list))] l.add_value('author', author, MapCompose(str.strip)) l.add_value('category', category, MapCompose(str.strip)) item_name = "isbn year pages language file_size file_format".split() for index, value in enumerate(item_name): l.add_value(value, book_details[index], MapCompose(str.strip)) l.add_css('description', '.entry-content') l.add_css('download', 'span.download-links>a::attr(href)', MapCompose(str.strip), TakeFirst()) # Housekeeping fields l.add_value('url', response.url) l.add_value('spider', self.name) l.add_value('date', datetime.datetime.now()) yield l.load_item()
现在就是由于想在本地运行,对于自动更新是个问题,本来想使用celery
将scrapy
爬虫弄成一个个任务,我是可以在机器上这样部署,可是这对于使用者不大现实,目前是手动更新(确实很挫)。
接下来说说使用方法,如果你感兴趣,可以试试^_^
脚本在python2.7+和python3
下都可以运行,我测试过,但是爬虫却没在python2
下测过,所以我建议还是用3吧。
运行以下命令:
git clone https://github.com/howie6879/ITBooks cd /ITBooks/ITBooks python abook.py search Mastering+Python Hattem
具体使用方法如下:
python abook.py search <title> <author> python abook.py title <title> python abook.py author <author>
也在根目录下写了个bash
,其实没什么差别:
bash run.sh [search|title|author] <value>
写在最后,本人技术微末,如果错漏,欢迎指教,项目github
地址在这里ITBooks,欢迎各位添砖加瓦。