Python3 Srcapy 爬虫

最近一直在理论学习，没有时间写博客。今天来一波Python爬虫，为机器学习做数据准备。

爬虫配置环境 Anaconda3 + Spyder + Scrapy

Anaconda 安装就不绍了，网上很多。下面简单介绍一Scrapy的安装，重点介绍Scrapy编写爬虫

#Scrapy 安装
conda install scrapy

Scrapy安装好后，开始第一个项目：

#打开cmd终端或者Anaconda 自带的Anaconda Prompt，本人极力推荐后者
scrapy startproject project_name
#project_name 是项目名称，不能带有路径比如H:/Python/project_name这种格式是不行
scrapy startproject zhufang  #这是我写的项目名称

小说明：使用scrapy 创建好项目后，Spyder中无法识别到这个项目的（Pycharm可以识别到）。在这里可以先在Spyder中建立一个空项目，然后把scrapy建立好的项目整个文件夹拷贝到Spyder建立好的空文件夹下。实例如下：

#打开Anaconda Prompt 执行以下命令
H:
cd Python\zhufang
scrapy startproject zhufang

建立好项目后，在打开Spyder，找到项目，可以看到如下图所示的文件目录结构。其中的ganji.py 和zhufang.db是我自己后来建的。ganji.py 是主要核心部分，zhufang.db是数据库文件，使用python自带的sqlite3建立的。文件的其他说明我就不班门弄釜了，我在网上找到一个写的很全的文章，分享给大家 http://python.jobbole.com/86405/

我在写爬虫遇到一个最困惑的问题就是不知道爬虫的入口哪里，以及如何自动跳转到下一页面爬取。最后这个问题归结到了start_requests函数，将其重写，按照要爬取的目标网站的网址URL所遵循的规律写。下面附上本次爬虫经历的所有代码

# -*- coding: utf-8 -*-
#ganji.py

import scrapy
from zhufang.items import ZhufangItem

class GanJiSpyder(scrapy.Spider):
    
    name = "ganji";
    URL = "http://dl.ganji.com/fang1/";
    #下一页地址
    #http://dl.ganji.com/fang1/o{pagenum}/
    #url_change = "o1";
    start_urls = [];
    start_page = 1;
    end_page = 10;
    #重写start_requests 爬虫的入口
    def start_requests(self):
        pages = [];
        while self.start_page <= self.end_page:
            url = self.URL + 'o' + str(self.start_page);
            #self.start_urls.append(url);
            #请求url
            page = scrapy.Request(url);
            self.start_page = self.start_page + 1;
            pages.append(page);
        return pages;
        
            
    
    def parse(self,response):
        #print(response);
        price_list = response.xpath("//div[@class='f-list-item ershoufang-list']/dl[@class='f-list-item-wrap f-clear']/dd[@class='dd-item info']/div[@class='price']/span[1]/text()").extract();
        title_list =  response.xpath("//div[@class='f-list-item ershoufang-list']/dl[@class='f-list-item-wrap f-clear']/dd[@class='dd-item title']/a/text()").extract();
        zf = ZhufangItem();
        
        for t,p in zip(title_list,price_list):
            #将数据存入item中，与Items 文件中定义的字段对应
            zf['title'] = t;
            zf['price'] = p;
            yield zf;
        
        #回调失败
       # yield scrapy.Request(URL + url_change, callback = parse)
            
            #print("%s : %s" % (t,p));
        

# -*- coding: utf-8 -*-

#piplines.py
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
#管道文件 将爬到的数据在这里清理 存入数据库

import sqlite3

class ZhufangPipeline(object):
    #重写爬虫开始函数
    def open_spider(self,spider):
        #连接数据库
        self.con = sqlite3.connect("zufang.db");
        self.cu = self.con.cursor();
        
    def process_item(self, item, spider):
        #print(spider.name);
        sql_insert = "insert into info (title,price) values('{}','{}')".format(item["title"],item["price"]);
        #print(sql_insert);
        self.cu.execute(sql_insert);
        self.con.commit();
        return item
    
    
    #重写爬虫结束函数
    def spider_close(self,spider):
        self.con.close();

#setting.py
# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    #标记ZhufangPipeline 这个类 ，后面的值范围【1,1000】，根据值的大小依次顺序执行
    'zhufang.pipelines.ZhufangPipeline': 300,
}

# -*- coding: utf-8 -*-
#items.py
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

#数据通过items文件中的ZhufangItem类才能传回到管道文件pipelines中
class ZhufangItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    #pass
    #定义字段
    title = scrapy.Field();
    price = scrapy.Field();

最后，由于项目中有文件夹的嵌套，在模块引用的时候可能会出现问题，在这里也附上一个很好的文章 https://www.cnblogs.com/ArsenalfanInECNU/p/5346751.html