使用 Scrapy 爬取去哪儿网景区信息_爬取图片去哪儿官网

前言

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作者： 程序员野客

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实现过程

制作 Scrapy 爬虫需如下四步：

• 创建项目 ：创建一个爬虫项目
• 明确目标 ：明确你想要抓取的目标（编写 items.py）
• 制作爬虫 ：制作爬虫开始爬取网页（编写 xxspider.py）
• 存储内容 ：设计管道存储爬取内容（编写pipelines.py）

我们以爬取去哪儿网北京景区信息为例，如图所示：

创建项目

在我们需要新建项目的目录，使用终端命令 scrapy startproject 项目名 创建项目，我创建的目录结构如图所示：

• spiders 存放爬虫的文件
• items.py 定义数据类型
• middleware.py 存放中间件
• piplines.py 存放数据的有关操作
• settings.py 配置文件
• scrapy.cfg 总的控制文件

定义 Item

Item 是保存爬取数据的容器，使用的方法和字典差不多。我们计划提取的信息包括：area（区域）、sight（景点）、level（等级）、price（价格），在 items.py 定义信息，源码如下：

import scrapy

class TicketspiderItem(scrapy.Item):
    area = scrapy.Field()
    sight = scrapy.Field()
    level = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    pass
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爬虫实现

在 spiders 目录下使用终端命令 scrapy genspider 文件名 要爬取的网址 创建爬虫文件，然后对其修改及编写爬取的具体实现，源码如下：

import scrapy
from ticketSpider.items import TicketspiderItem

class QunarSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qunar'
    allowed_domains = ['piao.qunar.com']
    start_urls = ['https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=%E5%8C%97%E4%BA%AC&region=&from=mpl_search_suggest']

    def parse(self, response):
        sight_items = response.css('#search-list .sight_item')
        for sight_item in sight_items:
            item = TicketspiderItem()
            item['area'] = sight_item.css('::attr(data-districts)').extract_first()
            item['sight'] = sight_item.css('::attr(data-sight-name)').extract_first()
            item['level'] = sight_item.css('.level::text').extract_first()
            item['price'] = sight_item.css('.sight_item_price em::text').extract_first()
            yield item
        # 翻页
        next_url = response.css('.next::attr(href)').extract_first()
        if next_url:
            next_url = "https://piao.qunar.com" + next_url
            yield scrapy.Request(
                next_url,
                callback=self.parse
            )
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简单介绍一下：

• name：爬虫名
• allowed_domains：允许爬取的域名
• atart_urls：爬取网站初始请求的 url（可定义多个）
• parse 方法：解析网页的方法
• response 参数：请求网页后返回的内容

yield

在上面的代码中我们看到有个 yield，简单说一下，yield 是一个关键字，作用和 return 差不多，差别在于 yield 返回的是一个生成器（在 Python 中，一边循环一边计算的机制，称为生成器），它的作用是：有利于减小服务器资源，在列表中所有数据存入内存，而生成器相当于一种方法而不是具体的信息，占用内存小。

爬虫伪装

通常需要对爬虫进行一些伪装

• 使用终端命令 pip install scrapy-fake-useragent 安装
• 在 settings.py 文件中添加如下代码：

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    # 关闭默认方法
    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None, 
    # 开启
    'scrapy_fake_useragent.middleware.RandomUserAgentMiddleware': 400, 
}
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保存数据

我们将数据保存到本地的 csv 文件中，csv 具体操作可以参考：CSV 文件读写，下面看一下具体实现。

首先，在 pipelines.py 中编写实现，源码如下：

import csv

class TicketspiderPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.f = open('ticker.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='')
        self.fieldnames = ['area', 'sight', 'level', 'price']
        self.writer = csv.DictWriter(self.f, fieldnames=self.fieldnames)
        self.writer.writeheader()
    def process_item(self, item, spider):
        self.writer.writerow(item)
        return item

    def close(self, spider):
        self.f.close()
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然后，将 settings.py 文件中如下代码：

ITEM_PIPELINES = {
    'ticketSpider.pipelines.TicketspiderPipeline': 300,
}
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放开即可。

运行

我们在 settings.py 的同级目录下创建运行文件，名字自定义，放入如下代码：

from scrapy.cmdline import execute
execute('scrapy crawl 爬虫名'.split())
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这个爬虫名就是我们之前在爬虫文件中的 name 属性值，最后在 Pycharm 运行该文件即可。