Python爬虫入门教程 27-100 微医挂号网专家团队数据抓取pyspider

1. 微医挂号网专家团队数据----写在前面

今天尝试使用一个新的爬虫库进行数据的爬取，这个库叫做pyspider，国人开发的，当然支持一下。

github地址： https://github.com/binux/pyspider
官方文档地址：http://docs.pyspider.org/en/latest/

安装起来是非常简单的

pip install pyspider

安装之后，启动在CMD控制台里面敲入命令

pyspider

出现如下界面，代表运行成功，一般情况下，你的电脑如果没有安装 phantomjs 他会先给你安装一下。

在这里插入图片描述

接下来打开浏览器，访问地址输入 127.0.0.1:5000, 应该显示如下界面，就可以愉快的进行编码了~

在这里插入图片描述

3步创建一个项目

在这里插入图片描述

2. 微医挂号网专家团队数据----库基本使用入门

这款工具的详细使用，给你提供一个非常好的博文，写的很完善了，我就不在赘述了。咱们直接进入到编码的部分。

https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/76495144

3. 微医挂号网专家团队数据----爬虫源码

我们要爬取的目标站点是微医挂号网专家团队数据 网页地址https://www.guahao.com/eteam/index

在这里插入图片描述

分析AJAX链接地址，寻找爬取规律

在这里插入图片描述

经过分析之后获取到的链接为 https://www.guahao.com/json/white/search/eteams?q=&dept=&page=2&cid=&pid=&_=1542794523454

其中page参数最重要，表示页码，实际测试中发现，当代码翻页到 84页的时候，数据竟然开始重复了，应该是网站本身系统的问题，这个没有办法。

爬虫流程

获取总页数
循环爬取每页的数据

爬取总页数

在入口函数on_start的位置去爬取第一页数据，爬取成功之后调用index_page函数

from pyspider.libs.base_handler import *
import pandas as pd

class Handler(BaseHandler):
    crawl_config = {
    }

    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('https://www.guahao.com/json/white/search/eteams?page=1', callback=self.index_page,validate_cert=False)

index_page函数用来获取页码总数，并且将所有待爬取的地址存放到self.crawl中，这个地方因为数据重复的原因，最终硬编码为84页数据了

    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        doctors = response.json
        if doctors:
            if doctors["data"]:
                page_count = doctors["data"]["pageCount"]
                #for page in range(1,page_count+1):
                for page in range(1,85):
                    self.crawl('https://www.guahao.com/json/white/search/eteams?page={}'.format(page),callback=self.detail_page,validate_cert=False)

最后一步，解析数据，数据爬取完毕，存放到 csv 文件里面

    @config(priority=2)
    def detail_page(self, response):
        doctors = response.json
        data = doctors["data"]["list"]
        return data
    
    def on_result(self,result):
        if result:
            print("正在存储数据....")
            data = pd.DataFrame(result)
            data.to_csv("专家数据.csv", mode='a', header=False, encoding='utf_8_sig')

完成的代码预览
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