Python爬虫——当当网玄幻书籍信息的爬取_当当网爬虫

Note:这篇文章是对第一次完整使用scrapy框架进行项目实践的详细记载。本次操作页面是当当网书籍界面，目标是爬取100页所有书籍的名称、图片，还有价格。

主要目的是对scrapy框架实战进行基础的认识，最详细的巩固scrapy框架使用流程。

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Note:这篇文章是对第一次完整使用scrapy框架进行项目实践的详细记载。本次操作页面是当当网书籍界面，目标是爬取100页所有书籍的名称、图片，还有价格。

流程图：

一、创建项目文件。

二、获取所需要的书籍名称、图片和价格的xpath路径。

三、管道封装（保存数据）

四、多条管道下载数据

五、多页下载。

六、cmd运行程序

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流程图：

一、创建项目文件。

1.打开cmd，进入想创建项目文件的位置对项目进行创建。

创建爬虫的项目命令： scrapy startproject 项目的名字
注意：项目的名字不允许使用数字开头 也不能包含中文

scrapy startproject scrapy_dangdang_04

进入到创建的项目文件中：cd 项目的名字\项目的名字\spiders

cd  scrapy_dangdang_04\scrapy_dangdang_04\spiders

创建爬虫文件：（要在spiders文件夹中去创建爬虫文件）
scrapy genspider 爬虫文件的名字 要爬取网页

scrapy genspider dang https://category.dangdang.com/cp01.01.07.00.00.00.html

一般情况下不需要添加http协议 因为start_urls的值是根据allowed_domains修改的，所以添加了http的话 那么start_urls需要我们手动修改(新版无这个要求)

项目创建完毕：(顺便了解一下项目结构)

scrapy项目的结构
        项目名字
            项目名字
                spiders文件夹(存储的是爬虫文件)
                    init
                    自定义的爬虫文件        核心功能文件
                init
                items           定义数据结构的地方 爬取的数据都包含哪些
                middlewares     中间件           代理
                pipelines       管道             用来处理下载的数据
                settings        配置文件          robots协议 ua定义等

二、获取所需要的书籍名称、图片和价格的xpath路径。

首先在items.py文件中定义文件结构，即你要下载的数据：

借助xpath工具得到所需要的路径：

src = //ul[@id="component_59"]/li/a/img/@src
name = //ul[@id="component_59"]/li/a/img/@alt
price = //ul[@id="component_59"]/li/p[@class="price"]/span[1]/text()

我们发现三个路径有共同的部分，所有我们可以解析共同的部分，再解析不同的部分。所有selector对象可以再次调用xpath方法。

li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li')

通过遍历获取需要的数据：

 for li in li_list:
            src = li.xpath('./a/img/@data-original').extract_first()
            #第一张图片和其他图片的标签属性不同，第一张图片src正常使用，其他图片地址为data-original
            if src:
                src = src
            else:
                src = li.xpath('./a/img/@src').extract_first()
            name = li.xpath('./a/img/@alt').extract_first()
            price = li.xpath('./p[@class="price"]/span[1]/text()').extract_first()
            print(src,name,price)

注意：图片地址路径改变为data-original的原因，涉及到懒加载的问题。不然使用原路径，除第一张图片，其他都为none，但使用新路径后，第一张返回none，所以我们需要加入一个判断语句，如果返回的src是true,则都赋新地址，否则为第一张图片返回none，将原地址赋给src。

三、管道封装（保存数据）

在dang.py中导入items中接收数据的函数：

from scrapy_dangdang_04.items import ScrapyDangdang04Item

创建对象book

book = ScrapyDangdang04Item(src=src,name=name,price=price)

将获取到的数据发送给pipelines(获取一个返回值，将数据交给pipelines)

yield book

使用管道，必须在settings中开启

开启后再pipelines.py中写入内容

方法一：可以用with open（）方法，但不推荐，因为操作过于频繁。w模式，会每一个对象打开一次文件，然后覆盖之前的内容 需要用a追加。

with open('book.json','a',encoding='utf-8')as fp:
    fp.write(str(item))

方法二：企业开发通常，在爬虫文件开始前和结束后分别写入对应方法打开或关闭文件，避免重复打开文件。写入数据后，最后返回item。

#在爬虫文件开始之前执行的打开文件方法
    def open_spider(self,spider):
        self.fp = open('book.json','w',encoding='utf-8')

 #在爬虫文件执行完成之后执行关闭文件方法
    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()

 def process_item(self, item, spider):
        
 
        self.fp.write(str(item))
 
        return item

四、多条管道下载数据

(1)定义管道类
(2)在settings中开启管道

import urllib.request
#"scrapy_dangdang_04.pipelines.DangDangDownloadPipeline": 301
class DangDangDownloadPipeline:
    def process_item(self,item,spider):
 
        url = 'http:' + item.get('src')
        filename = './books/' + item.get('name') + '.jpg'
 
        urllib.request.urlretrieve(url=url,filename=filename)
 
        return item

在这里，我们导入urllib包，使用urlretrieve（）来下载图片到books文件夹中。

五、多页下载。

首先分析每一页网站地址：（变动的只有pg后的数字）

每一页爬取的业务逻辑是相同的，所以我们只需要将执行的那个页面的请求再次调用parse方法就可。

第二页https://category.dangdang.com/pg2-cp01.01.07.00.00.00.html
第三页https://category.dangdang.com/pg3-cp01.01.07.00.00.00.html

所以先定义一个初始地址：

base_url = 'https://category.dangdang.com/pg'
    page = 1

        if self.page < 100:
            self.page += 1
 
            url = self.base_url + str(self.page) + '-cp01.01.07.00.00.00.html'

因为第一页爬取完成，我们需要后面页码的url，在每次page后面+1

yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

在这里调用parse方法，scrapy.Request就是scrapy的get请求，url请求地址，注意callback是要执行的函数，不需要加()。

最后将数据发送到pipelines.py进行下载。

六、cmd运行程序

scrapy crawl dang