爬虫 scrapy ——scrapy shell调试及下载当当网数据（十一）

发布时间：2023年12月17日

一、scrapy shell

1.什么是scrapy shell？

?2.安装 ipython

一、scrapy shell

1.什么是scrapy shell？

什么是scrapy shell？

? ? ? ? scrapy终端，是一个交互终端，供您在未启动spider的情况下尝试及调试您的爬取代码。其本意是用来测试提取数据的代码，不过您可以将其作为正常的python终端，在上面测任何的python代码。该终端是用来测试Xpath或css表达式，查看他们的工作方式及从爬取的网页中提取的数据。在编写您的spider时，一旦熟悉了scrapy终端后，您会发现其在开发和调试spider时发挥的最大作用。

?2.安装 ipython

安装ipython

? ? ? ? pip install ipython?

? ? ? ? 安装ipython后，scrapy终端将使用ipython代替python终端，ipython终端与其他相比更为强大，提供智能的自动补全，高亮输出及其他特性。

3.使用scrapy shell

在终端输入以下命令

scrapy shell 域名

eg：scrapy shell www.baidu.com

输出：进入到ipython

以上命令返回了一个response，可以直接使用

如下所示：可以调试返回的结果

二、当当网案例

目标：爬取当当网目标图书类目的所有图片、书名和价格，实现三者并行下载。

1.在items.py中定义数据结构

定义要获取的图片、书名和价格

class Scrapy095Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 通俗地讲就是你下载的数据都有什么

    # 爬取图片
    img = scrapy.Field()
    # 爬取书名
    name = scrapy.Field()
    # 爬取价格
    price = scrapy.Field()

    pass

2.在dang.py中解析数据

同时下载书名、图片和价格，找到三者共在的标签 ‘ul’

定位Xpath路径，我们之前是这样写的，获取了每个内容的列表，但是我们想要的是书名、图片和价格相对应的结果。

# 找到三者共同所在的标签
img = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li//img/@src')
name = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li//img/@alt')
response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li//p[@class="price"]/span[1]/text()')

所以我们现在这样写：

调用selector下的Xpath，可以同时获取一个 li 中的三个内容。

# 所有selector对象可以在此调用 Xpath方法
li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li')
for li in li_list:
    img = li.xpath('.//img/@src').extract_first()
    name = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
    price = li.xpath('.//p[@class="price"]/span[1]/text()').extract_first()
    print(img,name,price)

这样就获取到了。?

但是发现，图片全都为 “none”，这是因为网页的懒加载造成的，避免网页一下子加载太多数据。

所以我们要找到真正的图片链接，即 ‘data-original’，而不是‘src’。

然后我们修改路径，得到下面结果。

又发现了问题，我们并没有拿到第一个数据的链接，因为第一个数据没有‘data-original’属性。

修改为以下代码

 # 所有selector对象可以在此调用 Xpath方法
li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li')
for li in li_list:
    # 第一章图片的链接在 src 里
    # 其余图片的链接在 data-original 里
    img = li.xpath('.//img/@data-original').extract_first()
    if img:
         img = img
    else:
         img = li.xpath('.//img/@src').extract_first()

     name = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
     price = li.xpath('.//p[@class="price"]/span[1]/text()').extract_first()
     print(img,name,price)

?这样我们就获取到了所有数据

3.使用pipeline保存

将数据交给 pipeline，添加最后两行代码。

调用 items.py 中的 Scrapy095Item 类。其中img=，name=和price=为 items.py中定义的变量。

# 所有selector对象可以在此调用 Xpath方法
li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li')
for li in li_list:
    # 第一章图片的链接在 src 里
    # 其余图片的链接在 data-original 里
    img = li.xpath('.//img/@data-original').extract_first()
    if img:
       img = img
    else:
       img = li.xpath('.//img/@src').extract_first()

    name = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
    price = li.xpath('.//p[@class="price"]/span[1]/text()').extract_first()
    print(img,name,price)

    book = Scrapy095Item(img=img,name=name,price=price)

    # 将 book 交给 pipeline 下载
    yield book

什么是yield？? ? ? ??

????????带有yield的函数可以视作一个生成器generator，可用于迭代。yield是一个类似于return的关键字，迭代一个遇到yield时就返回yield后面的值。重点是：下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行。

????????也就是说，yield会不断把book传递给pipeline。

如果要使用管道的话，就要在 settings.py 中开启管道，解开注释。

在 pipelines.py 中保存数据

# 如果要使用管道的话，就要在 settings.py 中开启管道
class Scrapy095Pipeline:
    # item 就是 yield 的返回值
    def process_item(self, item, spider):
        # 保存数据
        with open('book.json','a', encoding='utf-8') as file:
            # 存在的问题
            # item 是一个对象，需要将其转换为 str
            # 写文件的方式要改为 ‘a’ 追加模式，而不是 ‘w’覆盖模式。
            file.write(str(item))

        return item

需要注意的是：

????????item 是一个对象，需要将其转换为 str

????????写文件的方式要改为 ‘a’ 追加模式，而不是 ‘w’覆盖模式。

这样就把内容保存下载来了

但是这样写文件的缺点是，写数据时需要频繁的打开关闭文件，对文件的操作过于频繁。

所以我们只要打开并关闭一次文件

定义两个函数 open_spider 和 close_spider ，这两个函数是 scrapy的内置函数，可以操作文件只打开或者关闭一次。

# 如果要使用管道的话，就要在 settings.py 中开启管道
class Scrapy095Pipeline:
    # 在爬虫文件开始之前就执行的一个文件
    def open_spider(self, spider):
        print('++++++++++++++++++++++++++')
        self.fp = open('book.json','w',encoding='utf-8')

    # item 就是 yield 的返回值
    def process_item(self, item, spider):
        # 我们不这样保存
        # # 保存数据
        # with open('book.json','a', encoding='utf-8') as file:
        #     # 存在的问题
        #     # item 是一个对象，需要将其转换为 str
        #     # 写文件的方式要改为 ‘a’ 追加模式，而不是 ‘w’覆盖模式。
        #     file.write(str(item))

        self.fp.write(str(item))

        return item

    # 在爬虫文件执行完之后再执行的方法
    def close_spider(self, spider):
        print('----------------------')
        self.fp.close()

4.多条管道的使用

在 pipelines.py 中添加一个类，模仿上一个类写，用来下载图片，注意，这个类中定义的方法要与上一个类相同，然后我们在这个类中写下载图片的代码，最后返回?item

import urllib.request
# 多条管道开启
# (1)定义管道类
# (2)在settings中开启管道
class Scrapy095_download_Pipeline:
    def process_item(self, item, spider):

        url = 'http:' + item.get('img')
        filename = './books/' + item.get('name') + '.jpg'
        urllib.request.urlretrieve(url=url, filename=filename)
        return item

重要的是，我们要为下图片创建一个新管道，才能实现JSON数据保存和图片下载的同时进行。

在 settings.py 中新添加一个管道，修改的名字就是我们定义的类名。

这样再运行爬虫文件，就可以得到JSON文件和所有的图片了。

5.多页下载

找一下每一页的url之间的规律

# http://category.dangdang.com/pg2-cp01.36.04.00.00.00.html

# http://category.dangdang.com/pg3-cp01.36.04.00.00.00.html

# http://category.dangdang.com/pg4-cp01.36.04.00.00.00.html

可以看到，只有page不一样

所以我们可以在 dang.py 的类中定义一个url_base。

url_base = 'http://category.dangdang.com/pg'
page = 1

然后在?parse方法中添加以下代码

使用 yield 将新的url再传递给 parse() 方法。

# 多个页面的请求
# 每一页爬取的业务逻辑都是一样的，所以我们只需要将执行的那个页的请求再次调用parse方法
# http://category.dangdang.com/pg2-cp01.36.04.00.00.00.html
# http://category.dangdang.com/pg3-cp01.36.04.00.00.00.html
# http://category.dangdang.com/pg4-cp01.36.04.00.00.00.html

if self.page < 10:
     self.page = self.page + 1
     url = self.url_base + str(self.page) + '-cp01.36.04.00.00.00.html'

     # 怎么调用 parse 方法
     # scrapy.Request 就是scrapy的get请求
     # url 就是请求地址，callback就是你要执行的那个函数，不需要加‘ () ’
     yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

完整代码：

dang.py

import scrapy
from ..items import Scrapy095Item

class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dang'
    # 如果是多页下载，allowed_domains只保留域名，去掉协议和地址，为的是扩大允许范围
    allowed_domains = ['category.dangdang.com']
    start_urls = ['http://category.dangdang.com/cp01.36.04.00.00.00.html']

    url_base = 'http://category.dangdang.com/pg'
    page = 1

    def parse(self, response):
        print('=============================')
        # pipeline  下载数据
        # items     定义数据结构

        # 找到三者共同所在的标签
        # img = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li//img/@data-original')
        # name = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li//img/@alt')
        # price = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li//p[@class="price"]/span[1]/text()')

        # 所有selector对象可以在此调用 Xpath方法
        li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li')
        for li in li_list:
            # 第一章图片的链接在 src 里
            # 其余图片的链接在 data-original 里
            img = li.xpath('.//img/@data-original').extract_first()
            if img:
                img = img
            else:
                img = li.xpath('.//img/@src').extract_first()

            name = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
            price = li.xpath('.//p[@class="price"]/span[1]/text()').extract_first()
            print(img,name,price)

            book = Scrapy095Item(img=img,name=name,price=price)

            # 将 book 交给 pipeline 下载
            yield book


        # 多个页面的请求
        # 每一页爬取的业务逻辑都是一样的，所以我们只需要将执行的那个页的请求再次调用parse方法
        # http://category.dangdang.com/pg2-cp01.36.04.00.00.00.html
        # http://category.dangdang.com/pg3-cp01.36.04.00.00.00.html
        # http://category.dangdang.com/pg4-cp01.36.04.00.00.00.html

        if self.page < 10:
            self.page = self.page + 1
            url = self.url_base + str(self.page) + '-cp01.36.04.00.00.00.html'

            # 怎么调用 parse 方法
            # scrapy.Request 就是scrapy的get请求
            # url 就是请求地址，callback就是你要执行的那个函数，不需要加‘ () ’
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

        print('=============================')

items.py

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class Scrapy095Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 通俗地讲就是你下载的数据都有什么

    # 爬取图片
    img = scrapy.Field()
    # 爬取书名
    name = scrapy.Field()
    # 爬取价格
    price = scrapy.Field()

    pass

pipelines.py

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter

# 如果要使用管道的话，就要在 settings.py 中开启管道
class Scrapy095Pipeline:
    # 在爬虫文件开始之前就执行的一个文件
    def open_spider(self, spider):
        print('++++++++++++++++++++++++++')
        self.fp = open('book.json', 'w', encoding='utf-8')

    # item 就是 yield 的返回值
    def process_item(self, item, spider):
        # 我们不这样保存
        # # 保存数据
        # with open('book.json','a', encoding='utf-8') as file:
        #     # 存在的问题
        #     # item 是一个对象，需要将其转换为 str
        #     # 写文件的方式要改为 ‘a’ 追加模式，而不是 ‘w’覆盖模式。
        #     file.write(str(item))

        self.fp.write(str(item))

        return item

    # 在爬虫文件执行完之后再执行的方法
    def close_spider(self, spider):
        print('----------------------')
        self.fp.close()


import urllib.request
# 多条管道开启
# (1)定义管道类
# (2)在settings中开启管道
class Scrapy095_download_Pipeline:
    def process_item(self, item, spider):

        url = 'http:' + item.get('img')
        filename = './books/' + item.get('name') + '.jpg'
        urllib.request.urlretrieve(url=url, filename=filename)
        return item

settings.py 中只取消ROBOTSTXT_OBEY的注释，并添加下面的管道。

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    # 管道可以有很多个，但管道是有优先级的，优先级范围是 1-1000， 值越小，优先级越高。
   'scrapy_095.pipelines.Scrapy095Pipeline': 300,
   'scrapy_095.pipelines.Scrapy095_download_Pipeline': 301,
}

参考

尚硅谷Python爬虫教程小白零基础速通（含python基础+爬虫案例）

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/134433781
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