Scrapy网络爬虫实战[保存为Json文件及存储到mysql数据库]

系统管理员 2022-09-26 02:47 172阅读 0赞

**本文博客为原创，未经本人允许，不得扒下来传到百度文库及相关平台。**

**目录**

*  Scrapy介绍
 *  Scrapy建立新工程
 *  用Pycharm打开工程并编辑
 *  items的编写
 *  Spider的编写
 *  存储pipelines
 *  settings的编写
 *  main方法
 *  运行main方法

# Scrapy介绍 #

Scrapy 是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的python应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。Scrapy 目前最新的版本，内容涉及安装，使用，开发，API 调试等全部知识点，帮助读者学习使用 Scrapy 框架开发网络爬虫。  
关于Scrapy的安装，请看我前面写的一篇博客：[http://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/52528896][http_blog.csdn.net_qy20115549_article_details_52528896]

# Scrapy建立新工程 #

在开始爬取之前，您必须创建一个新的 Scrapy 项目。 **进入您打算存储代码的目录中**【工作目录】，运行下列命令，如下是我创建的一个爬取豆瓣的工程douban【存储路径为：G:\\python】:  
![这里写图片描述][20160918153651973]

下图为其自动生成的目录结构：  
![这里写图片描述][20160918153914833]

# 用Pycharm打开工程并编辑 #

如下图所示为Pycharm打开的结果，可以很清晰的看到其爬虫框架的目录结构：

![这里写图片描述][20160918154031271]

# items的编写 #

首先，文件中有items.py，这个里面这要是用来封装爬虫所要爬的字段，如爬豆瓣电影，需要爬电影的ID，url，电影名称等。

__author__ = ' HeFei University of Technology Qian Yang email：1563178220@qq.com'
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import scrapy
    class MovieItem(scrapy.Item):
        rank = scrapy.Field()
        title = scrapy.Field()
        link = scrapy.Field()
        rate = scrapy.Field()
        quote = scrapy.Field()

# Spider的编写 #

Spider 是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。其包含了一个用于下载的初始 URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容， 提取生成 item 的方法。

__author__ = ' HeFei University of Technology Qian Yang email：1563178220@qq.com'
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import scrapy
    from douban.items import MovieItem
    class Movie250Spider(scrapy.Spider):
      # 定义爬虫的名称，主要main方法使用
      name = 'doubanmovie'
      allowed_domains = ["douban.com"]
      start_urls = [
        "http://movie.douban.com/top250/"
      ]
      # 解析数据
      def parse(self, response):
        items = []
        for info in response.xpath('//div[@class="item"]'):
          item = MovieItem()
          item['rank'] = info.xpath('div[@class="pic"]/em/text()').extract()
          item['title'] = info.xpath('div[@class="pic"]/a/img/@alt').extract()
          item['link'] = info.xpath('div[@class="pic"]/a/@href').extract()
          item['rate'] = info.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span/text()').extract()
          item['quote'] = info.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()').extract()
          items.append(item)
          yield item
        # 翻页
        next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
        if next_page:
          url = response.urljoin(next_page[0].extract())
          #爬每一页
          yield scrapy.Request(url, self.parse)

# 存储pipelines #

以下写了两个存储方式，第一种是以Json的形式进行存储，第二种是将数据存储到mysql数据库。

__author__ = ' HeFei University of Technology Qian Yang email：1563178220@qq.com'
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import json
    import codecs
    #以Json的形式存储
    class JsonWithEncodingCnblogsPipeline(object):
        def __init__(self):
            self.file = codecs.open('douban.json', 'w', encoding='utf-8')
        def process_item(self, item, spider):
            line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
            self.file.write(line)
            return item
        def spider_closed(self, spider):
            self.file.close()
    
    #将数据存储到mysql数据库
    from twisted.enterprise import adbapi
    import MySQLdb
    import MySQLdb.cursors
    class MySQLStorePipeline(object):
        #数据库参数
        def __init__(self):
            dbargs = dict(
                 host = '127.0.0.1',
                 db = 'test',
                 user = 'root',
                 passwd = '112233',
                 cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,
                 charset = 'utf8',
                 use_unicode = True
                )
            self.dbpool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',**dbargs)
    
        ''' The default pipeline invoke function '''
        def process_item(self, item,spider):
            res = self.dbpool.runInteraction(self.insert_into_table,item)
            return item
        #插入的表，此表需要事先建好
        def insert_into_table(self,conn,item):
                conn.execute('insert into douban(rank, title, rate,qute,link) values(%s,%s,%s,%s,%s)', (
                    item['rank'][0],
                    item['title'][0],
                     # item['star'][0],
                     item['rate'][0],
                     item['quote'][0],
                     item['link'][0])
                    )

# settings的编写 #

settings主要放配置方面的文件，如下为我setting。

#USER_AGENT
    USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5'
    # start MySQL database configure setting
    MYSQL_HOST = 'localhost'
    MYSQL_DBNAME = 'test'
    MYSQL_USER = 'root'
    MYSQL_PASSWD = '11223'
    # end of MySQL database configure setting
    
    ITEM_PIPELINES = {
        'douban.pipelines.JsonWithEncodingCnblogsPipeline': 300,
        'douban.pipelines.MySQLStorePipeline': 300,
    }

# main方法 #

__author__ = ' HeFei University of Technology Qian Yang email：1563178220@qq.com'
    from scrapy import cmdline
    cmdline.execute("scrapy crawl doubanmovie".split())

# 运行main方法 #

如下为其运行结果。

![这里写图片描述][20160918160457853]

![这里写图片描述][20160918160511188]

[http_blog.csdn.net_qy20115549_article_details_52528896]: http://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/52528896
[20160918153651973]: /images/20220717/0065aa72de2e484bbac6c0f574a9eb57.png
[20160918153914833]: /images/20220717/84ccf116019f455db9898aa12ac688ef.png
[20160918154031271]: /images/20220717/47ee0709a6524bc8bbd41b20e4240ca5.png
[20160918160457853]: /images/20220717/46246ebcccf24196a00dbbdceca8f4b6.png
[20160918160511188]: /images/20220717/278033c9e410435d9cf96bf92cbc3d2f.png