python爬虫中的scrapy爬取淘宝前60条商品的相关信息（对淘宝多级页面的爬取详细解读）_淘宝商品爬虫scrapy

**

一，整体规划：

**
1，要爬取的网站是：https://list.tmall.com/search_product.htm?q=Ůװ

2，要爬取的信息是：商品名称，商品价格，商品链接，店铺名称，店铺信息
（good_name, good_price, good_url, shop_name, shop_url）

二，确定网站可以被访问,相关信息可以被提取

1，打开cmd窗口。输入
scrapy shell https://list.tmall.com/search_product.htm?q=Ůװ
回车

2，紧接着输入view(response)回车
它就会自动打开那个网站，并且下面返回True

3，看能否获得相关内容
输入response.xpath(’//[@id=“J_ItemList”]/div[1]/div/p[2]/a/text()’).extract()
注解：xpath(’//[@id=“J_ItemList”]/div[1]/div/p[2]/a/text()’)是你要获取获取元素的xpath路径，你可以通过
**（打开网站——》按F12——》点击代码框左上角的箭号——》在网页中选择你要获取的元素——》这时代码框就会出现你选择元素的代码位置，选择它右击——》copy——》copy Xpath）**如果是想要提取内容的话，可以在后面加上 /text()，并调用提取函数extract()

三，编写scrapy

1. 生成项目
   选择文件夹（你想要项目所处的文件夹），按住shift右击，选择——》在从此处打开powershell窗口。
   输入scrapy startproject tmgoods 回车（这时就建立好了一个项目）
   输入 cd tmgoods 回车(进入tmgoods这个文件夹）
   输入 scrapy genspider tmgood tmall.com(建立一个名叫tmgood的爬虫，
   并限定它爬取域为tmall.com）
   

2. 使用pycharm打开文件
   file——》open——》tmgoods——》ok——》this window

3. 编辑item文件

    import scrapy
   
    class TmgoodsItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    good_price = scrapy.Field()
    good_name = scrapy.Field()
    good_url = scrapy.Field()
    shop_name = scrapy.Field()
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9

4. 编辑spider文件

    #-*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from tmgoods.items import TmgoodsItem
    
    class TmgoodSpider(scrapy.Spider):
        name = 'tmgood'
        allowed_domains = ['tmall.com']
        start_urls = ['https://list.tmall.com/search_product.htm?q=%C5%AE%D7%B0']
        #标记访问的个数
        count = 0
   
    def parse(self, response):
   
    TmgoodSpider.count += 1
    #这里的xpath路径不是copy得来的，你需要观察，网页中的代码结构，自己编写
    #可以百度xpath选择器的用法
    divs = response.xpath('//div[@id="J_ItemList"]/div[@class="product  "]/div')
    if not divs:
        self.log("list page error--%s" % response.url)
    #log是一个日志属性，有标记功能，这里的作用是标记url错误的页面
    for div in divs:
        item = TmgoodsItem()
        #实例化一个TmgoodsItem()对象
        #商品价格
        item['good_price'] = div.xpath('p[@class="productPrice"]/em/@title')[0].extract()
        #商品名称
        item['good_name'] = div.xpath('p[@class="productTitle"]/a/@title')[0].extract()
        #商品url
        good_url = div.xpath('p[@class="productTitle"]/a/@href')[0].extract()
        #因为有的url路径前面没有“http:”，这样就保证了使用url路径都是有效的
        item['good_url'] = good_url if "http:" in good_url else ("http:"+good_url)
        #yield的作用于return相似，这里把二级页面的url，和这个页面保存的数据返回
        #给self.parse_detail函数，继续解析
        yield scrapy.Request(url=item['good_url'], meta={"item": item},        callback=self.parse_detail, dont_filter=True)
        
        #接收上个函数的返回值，进行解析
    def parse_detail(self, response):
   
    div = response.xpath('//div[@class="extend"]/ul')
    if not div:
        self.log('Detail page error--%s' % response.url)
    #继承上个函数的item，并获得它的全部数据，这里可以理解成赋值（属性和数据的赋值）
    item = response.meta['item']
    div = div[0]
    item['shop_name'] = div.xpath('li[1]/div/a/text()')[0].extract()
    item['shop_url'] = div.xpath('li[1]/div/a/@href')[0].extract()
    item['company_name'] = div.xpath('li[3]/div/text()')[0].extract()
    item['company_address'] = div.xpath('li[4]/div/text()')[0].extract()
    #最终返回item（这里有所有保存的item['']数据）
    yield item
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
   10
   11
   12
   13
   14
   15
   16
   17
   18
   19
   20
   21
   22
   23
   24
   25
   26
   27
   28
   29
   30
   31
   32
   33
   34
   35
   36
   37
   38
   39
   40
   41
   42
   43
   44
   45
   46
   47
   48
   49
   50

5. 编辑setting文件
   因为淘宝在robot协议中是规定，不予许被scrapy爬取的
   如果你想爬取的话需要在setting中找到 ROBOTSTXT_OBEY = True
   改为ROBOTSTXT_OBEY = False
   这样你就不遵循robot协议了

运行代码，并将结果保存为result.csvwen文件

找到爬虫项目文件——》shift+右击——》选择打开powershell窗口——》
输入scrapy list 回车（检验有没有错误）出现爬虫的名字
输入scrapy crawl tmgood -o result.csv(运行爬虫，并open一个result.csv文件，把爬取的数据存进去）


最后

出现错误别灰心，这是很正常的，不出现bug才不正常呢，程序员是在不断试错中成长的，加油！