为了搞项目，我差点把京东 “爬“ 了个遍。。

最近在重构我的准备 智慧校园助手2.0 ，奈何之前的相关数据放在服务器被小黑子黑了，准备重新搞点数据，借此和大家分享一波我之前做项目没数据该咋搞 👀。

Java面试指南 & 大厂学习导航：www.java2top.cn

完整源码获取：v 搜 [小龙coding] 回复 jd_spider

事情是这样的：

项目中有一个关于电商的模块，奈何没有数据，然后打算爬取京东，淘宝pc端数据，但是有些图片放在手机端尺寸不符合，综合考虑，决定爬取京东手机端网页数据

相关链接：

我的项目《基于人工智能的智慧校园助手v1.0.0》部分功能展示

www.bilibili.com/video/BV1XT…

《京东商城》

so.m.jd.com/webportal/c…

智慧助手2.0做了全新架构迭代与功能升级，后面开源给大家，一个面试求职学习的好项目~

我们先看看最后部分数据截图吧，对啦，爬取的数据全部保存为了json 数据，方便各处使用。

最后得到了几十万条数据，然后全部导入了 ElasticSearch 构建了强大的搜索系统与推荐中心。

在此期间，遇到很多问题，也学到很多新知识。我认为，不是你主要从事Java就只会Java相关，语言只是工具，是为了方便我们自身，所以具体应用场景使用什么方便就怎么来吧。当然，Java也可以爬虫，但是我个人感觉没有python强大与方便。

本文记录了我整个过程的所思所想，从开始到结束所有想法思路的产生与遇到的各种问题，然后是怎样去解决问题的以及自己的一些看法与总结，希望给读者带来新的理解与感悟（无论是从技术还是解决问题的思路）。

补充一句：小龙 python 也不太会，若有不足，欢迎大家留言指正，也可以技术交流大家一起学习讨论进步。

废话不多说，跟着小龙的思路，一步一步来看看吧！！

数据库设计

分类信息表(product_category)

CREATE TABLE product_category(
  category_id SMALLINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL COMMENT '分类ID',
  category_name VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '分类名称',
  img  VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '分类图片logo',
  parent_id SMALLINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '父分类ID--若为0则该层为父类',
  category_level TINYINT NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '分类层级--该层为该分类第几层',
  category_status TINYINT NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '分类状态--是否还可继续往下分，是1否0',
  PRIMARY KEY pk_categoryid(category_id)
)ENGINE=innodb COMMENT '商品分类表'

商品信息表(product_info)

CREATE TABLE product_info(
  sku_id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL COMMENT '商品ID',
  product_name VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '商品名称',
  category_id1 SMALLINT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '一级分类ID',
  category_id2 SMALLINT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '二级分类ID',
  category_id3 SMALLINT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '三级分类ID',
  price FLOAT NOT NULL COMMENT '商品销售价格',
  publish_status TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '上下架状态：0下架1上架',
  descript VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '商品描述',
  spec_param VARCHAR(10000) NOT NULL COMMENT '商品规格参数',
  title VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '商品标题',
  PRIMARY KEY pk_productid(product_id)
) ENGINE = innodb COMMENT '商品信息表';

商品图片表(product_pic_info)

CREATE TABLE product_pic_info(
  product_pic_id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL COMMENT '商品图片ID',
  product_id INT UNSIGNED NOT NULL COMMENT '商品ID',
  pic_desc VARCHAR(50) COMMENT '图片描述',
  pic_url VARCHAR(200) NOT NULL COMMENT '图片URL',
  is_master TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '是否主图：0.非主图1.主图',
  pic_status TINYINT NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '图片是否有效：0无效 1有效',
  PRIMARY KEY pk_picid(product_pic_id)
)ENGINE=innodb COMMENT '商品图片信息表';

分析

3.1、页面分析

每个大类下又分多个2级与3级分类

3.2、页面元素审查

解决：

1.实现思路

第一层获取 category1（手机数码，家用电器…），第二层爬取 categeoy2 (热门分类，手机通讯…),第三层爬取 categeoy3 (小米，华为，荣耀…)

2.数据请求

网页用 Ajaxs 请求数据每选择一次 category1，下层数据重新加载一次，所以选取 selenium 模拟浏览器自动爬取。

# 总枢纽，控制每一级分类，详情爬取
def spider(driver):
    # 得到ul列表
    # 显示等待
    wait(driver, '//*[@id="category2"]//li')
    html = etree.HTML(driver.page_source)
    lis = html.xpath('//*[@id="category2"]//li')
    # 解析每个li标签
    # or
    for i, li in enumerate(lis):
        # 分类太多，爬取时间太长，选取有用类爬取
        if ( i == 1 or i == 3 or i == 8 or i == 26):
            # 保存一级分类
            category_id1 = li.xpath('./@id')[0]
            category_name1 = li.xpath('.//text()')[0]
            category_level1 = 1
            category_status1 = 1
            parent_id1 = 0
            # path = 'category%s' %str(i+6)
            path = '//*[@id="category%s"]/a' % str(i+6)
            # driver.find_element_by_xpath('//*[@id="category18"]/a').click()
            # time.sleep(2)
            # driver.find_element_by_xpath('//*[@id="category27"]/a').click()
            # time.sleep(2)
            item = driver.find_element_by_xpath(path)
            item.click()
            time.sleep(3)
            phone_html = etree.HTML(driver.page_source)
            branchList = phone_html.xpath('//*[@id="branchList"]/div')
            for j, item in enumerate(branchList):
                # 一个item就是一个div
                # 获取二级分类
                print(j)
                if(i == 14 and j == 0):
                    continue
                category_name2 = (item.xpath('./h4/text()'))[0]
                category_id2 = 'SecCategory'+str(category_id1).split('y')[1]
                category_level2 = 2
                category_status2 = 1
                parent_id2 = category_id1
                lis = item.xpath('./ul/li')
                for k, li in enumerate(lis):
                #这是由于数据太多，我控制category3只要6个就够了
                    if(k>5):
                        break
                    category_id3 = (li.xpath('./a/@id'))[0]
                    img = li.xpath('./a/img/@src')[0]
                    href = li.xpath('./a/@href')[0]
                    # 解析详情页
                    # ****detail(page_source)****
                    category_name3 = (li.xpath('.//span/text()'))[0]
                    category_level3 = 3
                    category_status3 = 0
                    parent_id3 = category_id2
                    print("进入第%s页爬取......" % (k+1))
                    detail_href = li.xpath('./a/@href')[0]
                    # 打开商品详情页，另开窗口
                    driver.execute_script("window.open ('%s')" % detail_href)
                    driver.switch_to.window(driver.window_handles[1])
                    time.sleep(2)
                    flag = isElementExist(driver, '//*[@id="pcprompt-viewpc"]')
                    if flag:
                        start = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="pcprompt-viewpc"]')
                        start.click()
                    print('开始爬取第三级分类商品.....')
                    # driver.execute_script("arguments[0].click();", li)
                    # start = time.clock()
                    # 爬取详情信息
                    getList(driver, category_id1, category_id2, category_id3)
                    # end = time.clock()
                    print("爬取第三级分类商品完成.....")
                    driver.close()
                    driver.switch_to.window(driver.window_handles[0])
                    # 解析详情页
                    # time.sleep(2)
                    # 三级
                    category3 = {
                        "category_id": category_id3,
                        "category_name": category_name3,
                        "category_level": category_level3,
                        'category_status': category_status3,
                        "parent_id": parent_id3,
                        'img': img,
                        'href': href
                    }
                    list.append(category3)
                #     二级
                category2 = {
                    "category_id": category_id2,
                    "category_name": category_name2,
                    "category_level": category_level2,
                    'category_status': category_status2,
                    "parent_id": parent_id2
                }
                list.append(category2)
            #     一级
            category1 = {
                "category_id": category_id1,
                "category_name": category_name1,
                "category_level": category_level1,
                'category_status': category_status1,
                "parent_id": parent_id1
                }
            list.append(category1)
            with open('categoryList.json', 'w', encoding='utf-8') as fp:
                json.dump(list, fp, ensure_ascii=False)
?
?

3.弹窗问题

由于我开始进入该网站，它跳一个弹窗（类似我下面图）出来覆盖页面，无法用 selenium 进行页面元素获取并点击，然后又有些时候又没得，郁闷，于是，我加了一个函数判断它究竟有没得

# 判断某元素是否存在
def isElementExist(driver, path):
    flag = True
    try:
        driver.find_element_by_xpath(path)
        return flag
    except:
        flag = False
        return flag

4.获取 categoryList

分析页面。找到需要的相关信息、

category[
category3 = {
“category_id”: category_id3,
“category_name”: category_name3,
“category_level”: category_level3,
‘category_status’: category_status3,
“parent_id”: parent_id3,
‘img’: img,
‘href’: href
}
]

经过分析，发现三级分类商品a标签超链接即是进去商品列表的入口，通过 href 进入 goods_list。

                for k, li in enumerate(lis):
                    if(k>5):
                        break
                    category_id3 = (li.xpath('./a/@id'))[0]
                    img = li.xpath('./a/img/@src')[0]
                    href = li.xpath('./a/@href')[0]
                    # 解析详情页
                    # ****detail(page_source)****
                    category_name3 = (li.xpath('.//span/text()'))[0]
                    category_level3 = 3
                    category_status3 = 0
                    parent_id3 = category_id2
                    print("进入第%s页爬取......" % (k+1))
                    detail_href = li.xpath('./a/@href')[0]
                    driver.execute_script("window.open ('%s')" % detail_href)
                    driver.switch_to.window(driver.window_handles[1])
                    time.sleep(2)
                    flag = isElementExist(driver, '//*[@id="pcprompt-viewpc"]')
                    if flag:
                        start = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="pcprompt-viewpc"]')
                        start.click()
                    print('开始爬取第三级分类商品.....')
                    # driver.execute_script("arguments[0].click();", li)
                    # start = time.clock()
                    getList(driver, category_id1, category_id2, category_id3)
                    # end = time.clock()
                    print("爬取第三级分类商品完成.....")
?

5.进入category4列表

分析页面，找到相关信息 我们需要他的

{
skuid
price
title
url
img 图片到详情页与海报图一起获取
}

经分析发现用他的超链接–tourl要重定向到pc端页面

于是又经分析每个商品进入的地址

1）item.m.jd.com/product/100…

2）item.m.jd.com/product/100…

。。。。。。。

发现每个链接就只有他的 skuid ，和 price 不一样，可以一试，但是偶尔又有其他小变化，我觉得很麻烦，于是，经研究js与链接 提取出一个

通用地址item.m.jd.com/product/（skuid）.html?m2wq_ismiao=1。那么只要我得到他的skuid就可以顺利进入他的详情页。

收集 sku 部分数据code：

print('开始爬取商品详情页.....')
    loadPage(driver, 1)
    html = etree.HTML(driver.page_source)
    wait(driver, "//*[@id='itemList']/div[@class='search_prolist_item']//div[@class='search_prolist_price']//span")
    divs = html.xpath("//*[@id='itemList']/div[@class='search_prolist_item']")
    skus = []
    for i, div in enumerate(divs):
        try:
            skuid = div.xpath('./@skuid')[0]
        except:
            skuid = 0
        try:
            title = div.xpath(".//div[@class='search_prolist_title']/text()")[0].strip()
        except:
            title = ""
        try:
            price = div.xpath(".//div[@class='search_prolist_price']//span/text()")[0].strip()
        except:
            price = 0
        #     这是当时写了个判断，但是出错，又嫌代码缩进不好处理，就改了个1
        if (1):
            sku = {
                'skuid': skuid,
                'title': title,
                'price': price,
                "category_id1": category_id1,
                'category_id2': category_id2,
                'category_id3': category_id3,
                'url': "https://item.m.jd.com/product/%s.html?m2wq_ismiao=1" % skuid,
            }
            skus.append(sku)

sku = {
‘skuid’: skuid,
‘title’: title,
‘price’: price,
“category_id1”: category_id1,
‘category_id2’: category_id2,
‘category_id3’: category_id3,
‘url’: “https://item.m.jd.com/product/%s.html?m2wq_ismiao=1” % skuid,
}

3.3、详情页解析

获取商品轮播图，商品海报图，商品铺信息，商品介绍，规格参数

1、解析图片（商品轮播图，海报图）

图片的id由于它没有提供，而且简单重复，于是，我在以他图片名字结尾作为id，那么现在自己封装函数解析img_id。

解析img_id code：

# 根据图片地址截取图片名称划取img的id（主键）
def splitImgId(src):
    img_id = ''
    list = src.split('/')
    for i, li in enumerate(list):
        if(li.find('.jpg', 0, len(li)) !=-1 or li.find('.png', 0, len(li)) != -1):
            for key in li:
                if(key == '.'):
                    break
                img_id = img_id + key
    return img_id

获取商品海报图–商品介绍：

注：这个太挫了，找了多久也没见它图片在哪里渲染上去的，后来还是终于被我发现他是在style上拿的url

那么接下来自己封装个函数得到他的 background-url：

# 获取海报图imgList
def HB(html, driver):
    imgs = []
    img = ''
    wait(driver, '//*[@id="detail"]')
    style = str(html.xpath('//*[@id="commDesc"]/style/text()'))
    style = style.split('background-image:url(')
    for item in style:
        for i, key in enumerate(item):
            if (item[0] == '/' and item[1] == '/'):
                if (item[i] == ')'):
                    if (img != ''):
                        imgs.append(img)
                        img = ''
                    break
                img = img + item[i]
    return imgs

解析图片 code：

# 1.解析图片（包括商品的轮播图，海报图）
def detail_img(html, goods_id, driver):
    # 解析商品轮播图
    imgs = []
    flag = wait(driver, '//*[@id="loopImgUl"]/li')
    if(flag == 1):
        return imgs
    lis = html.xpath('//*[@id="loopImgUl"]/li')
    product_id = goods_id
    is_master = 0
    for i, li in enumerate(lis):
        pic_url = li.xpath('./img/@src')[0]
        product_pic_id = splitImgId(pic_url)
        pic_desc = '商品轮播图'
        pic_status = 1
        # 主图，爬取的第一个为
        if (i == 0):
            is_master = 1
        img = {
            'product_id': product_id,
            'is_master': is_master,
            'pic_url': pic_url,
            'pic_status': pic_status,
            'product_pic_id': product_pic_id
        }
        imgs.append(img)
    # 解析商品海报图
    for item in HB(html, driver):
        pic_url = item
        product_pic_id = splitImgId(item)
        pic_status = 1
        pic_desc = "商品海报图"
        img = {
            'product_id': product_id,
            'is_master': is_master,
            'pic_url': pic_url,
            'pic_status': pic_status,
            'product_pic_id': product_pic_id
        }
        imgs.append(img)
    return imgs

2、获取商铺信息

这个没有啥说头，简单，唯一就是在实践中发现有一些没得店铺得，会导致程序出错，于是我加了一个显示等待,等他20s，没找到那个商铺得元素则说明可能不是网速原因，是没有这个店铺

 shop = {}
 # 显示等待---封装函数
    flag = wait(driver, '//*[@id="shopBaseInfo"]/div[2]/p[1]')
    if(flag == 1):
        return shop
    try:
        img = html.xpath('//*[@id="shopLogoInfo"]/span/img/@src')[0]
        shop_name = html.xpath('//*[@id="shopInfo"]/p/span/text()')[0]
        fan = html.xpath('//*[@id="shopBaseInfo"]/div[1]/p[1]/text()')[0]
        goods_num = html.xpath('//*[@id="shopBaseInfo"]/div[2]/p[1]/text()')[0]
    except:
        return {}
    shop = {
        'img': img,
        'shop_name': shop_name,

3、获取规格参数

这个也没说头，就是把他数据保存就是，一般不遇到错，不过可以加一个捕获异常

# 有问题，就返回空字符串，程序继续执行
    try:
        specification = {'specification': spec_param(driver)}
    except:
        specification = {'specification': ''}
    try:
        sub_title = {'sub_title': html.xpath('//*[@id="itemName"]/text()')[0]}
    except:
        sub_title = {'sub_title': ''}

剩下就是把解析得到得数据进行整合处理，保存，这就不过多介绍了。

部分成果展示

1.我 category1 一级分类只选了 5 个大类，每个3级分类只抓了14个商品用了7个多小时，深深体会了这痛苦，开始只想快点抓到数据，没考虑代码写的好规范，结果出现很多漏洞，额外反而花了很多时间，接下来项目做完决定优化一下代码，考虑用多线程爬取估计最多1.5 个小时就可以爬完。

2.虽然这段代码我从分析，写，改bug，运行，又错又改花了3天吃了很多苦头，但是最终还是成功了。学到很多，有哪里可以更好解决，可以私聊一起探讨。

如果你对Python感兴趣，想要学习python，这里给大家分享一份Python全套学习资料，都是我自己学习时整理的，希望可以帮到你，一起加油！

😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓

?

1??零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~

③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！

2??国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

3??Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！

②Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！

③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！

4??Python面试题

我们学会了Python之后，有了技能就可以出去找工作啦！下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

上述所有资料 ?? ，朋友们如果有需要的，可以扫描下方👇👇👇二维码免费领取🆓
?