使用Scrapy爬取动态数据

Python  /  管理员 发布于 5年前   465

对于动态数据的爬取，可以选择selenium和PhantomJS两种方式，本文选择的是PhantomJS。

网址：

https://s.taobao.com/search?q=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306

1.首先第一步，对中间件的设置。

进入pipelines.py文件中：

from selenium import webdriverfrom scrapy.http.response.html import HtmlResponsefrom scrapy.http.response import Responseclass SeleniumSpiderMiddleware(object):  def __init__(self):    self.driver = webdriver.PhantomJS()  def process_request(self ,request ,spider):    # 当引擎从调度器中取出request进行请求发送下载器之前    # 会先执行当前的爬虫中间件 ，在中间件里面使用selenium    # 请求这个request ，拿到动态网站的数据 然后将请求    # 返回给spider爬虫对象    if spider.name == 'taobao':      # 使用爬虫文件的url地址      spider.driver.get(request.url)      for x in range(1 ,12 ,2):        i = float(x) / 11        # scrollTop 从上往下的滑动距离        js = 'document.body.scrollTop=document.body.scrollHeight * %f' % i        spider.driver.execute_script(js)      response = HtmlResponse(url=request.url,      body=spider.driver.page_source,      encoding='utf-8',      request=request)      # 这个地方只能返回response对象，当返回了response对象，那么可以直接跳过下载中间件，将response的值传递给引擎，引擎又传递给 spider进行解析      return response

在设置中，要将middlewares设置打开。

进入settings.py文件中，将

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {  'taobaoSpider.middlewares.SeleniumSpiderMiddleware': 543,}

打开。

2.第二步，爬取数据

回到spider爬虫文件中。

引入：

from selenium import webdriver

自定义属性：

def __init__(self):  self.driver = webdriver.PhantomJS()

查找数据和分析数据：

def parse(self, response):  div_info = response.xpath('//div[@class="info-cont"]')  print(div_info)  for div in div_info:    title = div.xpath('.//div[@class="title-row "]/a/text()').extract_first('')    # title = self.driver.find_element_by_class_name("title-row").text    print('名称：', title)    price = div.xpath('.//div[@class="sale-row row"]/div/span[2]/strong/text()').extract_first('')

3.第三步，传送数据到item中：

在item.py文件中：

name = scrapy.Field()price = scrapy.Field()

回到spider.py爬虫文件中：

引入：

from ..items import TaobaospiderItem

传送数据：

#创建实例化对象。

item = TaobaospiderItem()item['name'] = titleitem['price'] = priceyield item

在设置中，打开：

ITEM_PIPELINES = {  'taobaoSpider.pipelines.TaobaospiderPipeline': 300,}

4.第四步，写入数据库：

进入管道文件中。

引入

import sqlite3写入数据库的代码如下：class TaobaospiderPipeline(object):  def __init__(self):    self.connect = sqlite3.connect('taobaoDB')    self.cursor = self.connect.cursor()    self.cursor.execute('create table if not exists taobaoTable (name text,price text)')  def process_item(self, item, spider):    self.cursor.execute('insert into taobaoTable (name,price)VALUES ("{}","{}")'.format(item['name'],item['price']))    self.connect.commit()    return item  def close_spider(self):    self.cursor.close()    self.connect.close()

在设置中打开：

ITEM_PIPELINES = {  'taobaoSpider.pipelines.TaobaospiderPipeline': 300,}

因为在上一步，我们已经将管道传送设置打开，所以这一步可以不用重复操作。

然后运行程序，打开数据库查看数据。

至此，程序结束。

下附spider爬虫文件所有代码：

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom selenium import webdriverfrom ..items import TaobaospiderItemclass TaobaoSpider(scrapy.Spider):  name = 'taobao'  allowed_domains = ['taobao.com']  start_urls = ['https://s.taobao.com/search?q=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306']  def __init__(self):    self.driver = webdriver.PhantomJS()  def parse(self, response):    div_info = response.xpath('//div[@class="info-cont"]')    print(div_info)    for div in div_info:      title = div.xpath('.//div[@class="title-row "]/a/text()').extract_first('')      print('名称：', title)      price = div.xpath('.//div[@class="sale-row row"]/div/span[2]/strong/text()').extract_first('')      item = TaobaospiderItem()      item['name'] = title      item['price'] = price      yield item  def close(self,reason):    print('结束了',reason)    self.driver.quit()

关于scrapy的中文文档：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/faq.html

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对AIDI的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接