我的第一个Scrapy 程序 - 爬取当当网信息

前面已经安装了Scrapy，下面来实现第一个测试程序。

概述

Scrapy是一个爬虫框架，他的基本流程如下所示（下面截图来自互联网）

简单的说，我们需要写一个item文件，定义返回的数据结构；写一个spider文件，具体爬取的数据程序，以及一个管道 pipeline 文件，作为后续操作，比如保存数据等等。

下面以当当网为例，看看怎么实现。
这个例子里面我想爬取的内容是前面20页的羽绒服产品，包括产品名字，链接和评论数。

过程

1. 创建一个Scrapy的项目

scrapy startproject dangdang

2. 创建一个爬虫文件**

scrapy genspider -t basic dd dangdang.com

这样他会自动创建一个爬虫文件，结构如下所示：

3. 编写items.py

items.py

# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items## See documentation in:# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass DangdangItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    # name = scrapy.Field()    title=scrapy.Field()    url=scrapy.Field()    comment=scrapy.Field()

4. 编写爬虫文件dd.py

前面第二步已经自动生成了一个模板，我们直接修改就行。
dd.py

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom dangdang.items import DangdangItemfrom scrapy.http import Requestclass DdSpider(scrapy.Spider):    name = 'dd'    allowed_domains = ['dangdang.com']    start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4010275.html']    def parse(self, response):        item=DangdangItem()        item['title']=response.xpath(u"//a[@dd_name='单品标题']/text()").extract()        item['url']=response.xpath("//a[@dd_name='单品标题']/@href").extract()        item['comment']=response.xpath("//a[@dd_name='单品评论']/text()").extract()        text = response.body        # content_type = chardet.detect(text)        # if content_type['encoding'] != 'UTF-8':        #     text = text.decode(content_type['encoding'])        # text = text.encode('utf-8')        # print(text)        yield item        for i in range(2,20):            url='http://category.dangdang.com/pg%d-cid4010275.html'%i            yield Request(url,callback=self.parse)

5. 编写pipelines.py

为了使用pipeline，配置文件需要做个小修改，我顺便关掉了对robot文件的确认
settings.py

ROBOTSTXT_OBEY = FalseITEM_PIPELINES = {   'dangdang.pipelines.DangdangPipeline': 300,}

pipeline.py

# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here## Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlimport pymysqlclass DangdangPipeline(object):    def process_item(self, item, spider):        conn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='dangdang',use_unicode=True,charset='utf8')        for i in range(0,len(item['title'])):            title=item['title'][i]            link=item['url'][i]            comment=item['comment'][i]            print(type(title))            print(title)            # sql="insert into dd(title,link,comment) values ('"+title+"','"+link+"','"+comment+"')"            sql = "insert into dd(title,link,comment) values('" + title + "','" + link + "','" + comment + "')"            try:                conn.query(sql)            except Exception as err:                pass        conn.close()        return item

6. 创建数据库和表

我最后的数据要保存到mysql里面，python里面可以通过pymysql进行操作。我提前在mysql命令行界面里面创建了一个数据库和空表

mysql> create database dangdang;mysql> create table dd(id int auto_increment primary, title varchar(100), link varchar(100), comment varchar(32));

7. 执行

scrapy crawl dd
如果不想看日志 可以使用
scrapy crawl dd --nolog

8. 检测结果

test.py

#！/usr/bin/env python#! -*- coding:utf-8 -*-# Author: Yuan Liimport pymysqlconn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='dangdang',use_unicode=True,charset='utf8')cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)#SQL查询cursor.execute("select * from dd")row=cursor.fetchall()for i in row:    print(i)conn.close()

结果测试成功