Hawk 1.2 快速入门2 （大众点评18万美食数据）

本文将讲解通过本软件，获取大众点评的所有美食数据，可选择任一城市，也可以很方便地修改成获取其他生活门类信息的爬虫。

本文将省略原理，一步步地介绍如何在20分钟内完成爬虫的设计，基本不需要编程，还能自动并行抓取。

看完这篇文章，你应该就能举一反三地抓取绝大多数网站的数据了。Hawk是一整套工具，它的能力取决于你的设计和思路。希望你会喜欢它。

详细过程视频可参考：http://v.qq.com/page/z/g/h/z01891n1rgh.html，值得注意的是，由于软件不断升级，因此细节和视频可能有所出入。
准备好了么？Let's do it!

1.做饭先生火：自动设置cookie：

我们先打开大众点评的美食列表页面：

http://www.dianping.com/search/category/2/10/g311

这是北京的"北京菜"列表，但你会注意到，只能抓取前50页数据（如箭头所示），是一种防爬虫策略，我们之后来破解它。

我们双击打开一个网页采集器：

之后在最上方的地址栏里填写地址：

(新版本的Hawk已经能自动模拟浏览器，对大众点评，自动嗅探可以忽略)

但会发现远程服务器拒绝了请求，原因是大众点评认为Hawk是爬虫而不是浏览器。

没有关系，我们让Hawk来监控浏览器的行为，在右侧的自动嗅探窗口中，填写url过滤和内容筛选，之后点击开始。浏览器会自动打开该网页，程序后台自动记录了所有的行为，之后点击关闭按钮（切记点击关闭）。

(此处大概介绍原理：Hawk在点击开始之后，会自动成为代理，所有的浏览器请求都会经过Hawk，在输入特定的URL筛选前缀和关键字，则Hawk会自动拦截符合要求的Request，并将其详细信息记录下来，并最终模拟它)。

之后，我们点击右方的“高级设置”里，能够看到Hawk已经把这次访问的cookie和headers自动保存下来：

我们再次点击刷新网页，可以看到已经能成功获取网页内容：

完成这一步之后，我们就能够像普通网页那样免登陆抓取信息了。这也适合需要登录的各类网站。

2.洗菜切菜：获取门店列表

我们通过自动和手动两种方式来获取门店列表，你可以两种都试试。

2.1 全自动获取

直接点击手气不错即可，不需要其他操作：

2.2 纯手工获取

我们先手工输入筛选条件吧：

输入上面的关键字3774，命名为点评：

接着，填入89,你会发现是下面这样：

注意XPath表达式和点评的表达式不大一样，这是因为89太普通，在网页中出现多次，再次点击搜索XPath，即可找到正确的位置。

类似地，将所有你认为需要的属性添加进去，加上合适的命名，大概是这个样子：

当然，我们还需要门店的ID，但在页面上并不提供，那在浏览器上点击那个“四季民福烤鸭店”（沙漠君厌恶吃鸭子），你会看到它的链接为：

我们将18002657添加并搜索，发现不论怎么点都搜索不到，此时勾选提取标签，系统会在标签中搜索：

之后获取了全部属性后，点击提取测试，系统会自动优化XPath，列表父节点会显示在下方。

笔者建议自动加手动配合的方式，自动抓取大部分数据，再用手动修改调整，手气不错虽然智能，但并不是什么时候都管用。

将本模块命名为门店列表，供之后备用：

3.餐前甜点：获取50页数据

我们先用50页数据试试手，在刚才那个浏览器页面的最下方，点击翻页，可以发现是如下的结构：

http://www.dianping.com/search/category/2/10/g311p2
http://www.dianping.com/search/category/2/10/g311p3
http://www.dianping.com/search/category/2/10/g311p4
...

好，新建数据清洗，随便给它起个名字，从左面拖入生成区间数，双击配置列名为page，最大值填50，再拖入合并多列到page列，配置如下：

其中Format设置为：

http://www.dianping.com/search/category/2/10/g311p{0}

这是C#的一种字符串替换语法，{0}会被依次替换为1,2,3...

最后，拖从爬虫转换到url列，奇迹出现了吧？

为了保存结果，我们拖写入数据表到任意一列,这里选择了名称列，配置如下：

之后，在右侧选择并行或串行模式（随你），点击执行即可。

数据采集完成了！

如果看到这一步累了，可以不看下面的内容，但如果想获取全部内容，步骤就复杂多了，如果你下决心学习，我们接着往下看

4. 准备葱蒜：获取城市的美食门类

解决问题的办法是分而治之，获取每个区县（如北京的海淀区）下的某一种美食门类（东北菜），自然就没50页那么多了。所以，要获取美食门类，再获取所有的区域。

先找到所有美食门类的位置：

http://www.dianping.com/shopall/2/0

为了获取此页面上的信息，我们再新建一个网页采集器，命名为通用采集器，它的目标是获取整个HTML页面，因此

读取模式改成One,将刚才门店列表采集器里的高级设置->Parameters的内容拷贝到本采集器对应的窗口中。

(其实也可以做嗅探，但这个更快一些)。

之后，我们来获取这个页面上的所有美食门类，新建数据清洗，命名为门类，然后从左侧拖从文本生成到右侧任意一列，命名如下：

再拖入从爬虫转换，配置如下：

即可调用刚才的通用采集器。另外，左侧的工具栏支持搜索，直接关键字即可快速定位，结果如下：

为了获取下图的北京菜所在的位置，虽然可以用Hawk，但为了方便可以使用Chrome，搜狗和360浏览器的F12开发者工具功能，找到对应的元素，点击右键，拷贝XPath:

内容为：//*[@id="top"]/div[6]/div/div[1]/dl[1]/dd/ul/li[1]，

因为要获取所有的子li，在刚才的数据清洗中，向Content列拖入XPath筛选器，配置如下：

由于要获取所有的li子节点，所以去掉了最后的1，可以适当复习XPath语法。

奇迹出现了：

接下来步骤很简单，我不截图了：

• 拖入HTML字符转义到Text列，可以清除该列的乱码
• 再拖入字符串分割到Text，勾选空格分割，可对该数据用空格分割，并获取默认的第一个子串
• 拖入删除该列到OHTML,该列没有用

• 再拖入正则转换器到HTML，配置如下：
  
  g\d+代表匹配那个门类的ID，比如刚才的g311

• 拖入删除该列到HTML

• 直接在Text列的上方修改名称为门类

最终结果如下：

5.获取北京的区域

这一步和上一步非常类似，因此我很简明地介绍一下。

区域在这个页面：

http://www.dianping.com/search/category/2/10/g311p2

这些节点的XPath是：//*[@id="region-nav"]/a

你可以按照刚才类似的步骤进行，也是创建新的数据清洗，把这个子模块命名为区域，最终结果如下：

如果自己做不下来，也没有关系，加载Github上大众点评的教程.xml，可以直接用这个现成的模块，也可以单步调试之，看看它是怎么写的。

6. 正菜开始：主流程

下面是最难也是最复杂的部分。我们的思路是，组合所有的门类和区域，构成m*n的一组序对，如海淀区-北京菜，朝阳区-火锅等等，获取对应序对的页数，再将所有结果拼接起来。
准备好了么？我们继续。

新建数据清洗，命名为主流程，我们要调用刚才定义的模块，拖入子流-生成到任意一列，配置如下：

记得要勾选启用，这些模块默认是不启用的。

再拖入子流-生成到任意一列，配置如下：

注意生成模式改为Cross。

具体不同模式的工作方式，可参考这篇文章：http://www.cnblogs.com/buptzym/p/5501003.html

之后，就是这个样子：

我们将两列组合起来，可看到Url为如下的形式：

http://www.dianping.com/search/category/2/10/**g311r14**

拖合并多列到type，配置如下：

{0}{1}相当于组合了多个元素，拖入的当前列为第0元素，其他项用空格分割，分别代表第1,2...个元素。

为了获取每个门类的页数，需要在页面上找一下：

它的XPath是/html[1]/body[1]/div[6]/div[1]/span[7]

• 拖入从爬虫转换到url列，配置爬虫选择为通用采集器，就能获取对应的HTML
• 拖入XPath筛选器到HTML所在的Content列，XPath表达式如上/html[1]/body[1]/div[6]/div[1]/span[7]。只获取一个数据，新列名为count
• 拖入删除该列到Content列。
  
• 拖入提取数字到count列

• 拖入Python转换器到count列，这是本文唯一要写的代码：
  配置如下：
  
  代码在下面：

  v=int(value)
  50 if v>50 else int(v/15)+1

  Python代码很好理解吧，大概是说超过50页就按50页处理，页数等于数量除以每页15个，取整后+1。

你会发现即使这样，每个门类还是超过了50页，这个问题我们之后再讨论。

为了方便并行，拖入流实例化到任意一列，配置如下：

。

执行器会将每一个门类区县对分配一个独立的线程，注意方括号[url]的写法，系统会把url列的内容赋值到这里，如果你只写url，那所有的线程名称都叫url了。你可以不添加流实例化，看看系统最后是怎么工作的。

接下来，我们要把page列展开，生成[0-page]的区间数，一页一页去抓取。拖生成区间数到page列，配置如下：

注意Cross和[page]，我就不多解释了。

把刚才的url和现在的p列合并，就构成了每一页的真实url.

拖入合并多列到url，配置如下：

仔细理解一下配置的意思，尤其是{0}p{1}，我觉得读者到了这一步，已经对整个系统有点感觉了。

雄关漫道真如铁，我们马上到达目的地了。

现在url列已经是这个样子了（点击查看样例即可）

将从爬虫转换到url，配置爬虫来源为门店列表！然后等待奇迹出现

（卖个关子，我就不截图了）

然后拖入写入数据表到任意一列，为表名起个名字，点击执行去跑就可以了。

如果你到这一步就满意了，那么文章可以不用往下看了。

7 .注重细节

一道大菜要非常注意细节，爬虫也一样。

7.1 保留原始表的信息

你看到数据表里没有这家店的区县，也没有所在的页数，感觉从爬虫转换丢失了原始表的一部分信息，事实上它在1转多的时候，原始表默认都会丢掉。

因此在下图的位置，点击编辑集合，选择最后的那个从爬虫转换，配置如下：

它会将p和区域两列，添加到新表中。

7.2 我想写入数据库

目前Hawk没有强的自动建表功能，因此建议使用MongoDB,如果你已经安装了，在模块管理的数据源哪里，点击右键，可新建MongoDB连接器。

可以在主流程的最后位置，在拖入写入数据库，即可。

7.3 还是没有获取所有数据

即使是刚才这样的复杂操作，依然不能获取所有的美食，因为火锅太火，朝阳海淀的火锅都超过了50页，解决方法是再细分商区，比如朝阳的三元桥，国贸，望京...这样就能完整解决了。但本文限于篇幅就不讨论了。

7.4 如何将数据表导出到文件？

在右下角的数据管理，在要导出的表上点右键，建议输出为xml,json和txt文件，excel文件在数据量较大（5万以上）会有性能问题。

7.5 这种图形化操作有什么优势？

效率！所见即所得！你可以试着用任意一种代码去写，烦死你

7.6 如何保存所有操作？

会将所有刚才的操作保存在工程文件中。

7.6 我的服务器在Linux上，怎么办

Hawk是WPF,C#开发的，因此只能在Windows上运行，不过它生成的xml可以被Python解释，参考github上的etlpy.

7.7 Hawk是你一个人写的吗？用了多久

目前来看是这样的。业余时间四年

7.8我想获取各个城市的，不限于美食的数据

这个就更复杂了，可以借助脚本实现，这是下一篇的话题。

8.总结

为了方便大家学习使用，刚才的整个操作已经上传到了Github。地址为https://github.com/ferventdesert/Hawk-Projects

大众点评-教程.xml

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