12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
ADADADADAD
mysql数据库 时间:2024-12-25 09:58:00
作者:文/会员上传
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
12-09
前面已经安装了Scrapy,下面来实现第一个测试程序。概述Scrapy是一个爬虫框架,他的基本流程如下所示(下面截图来自互联网)简单的说,我们需要写一个item文件,定义返回的数据结构;写一
以下为本文的正文内容,内容仅供参考!本站为公益性网站,复制本文以及下载DOC文档全部免费。
前面已经安装了Scrapy,下面来实现第一个测试程序。
概述Scrapy是一个爬虫框架,他的基本流程如下所示(下面截图来自互联网)
简单的说,我们需要写一个item文件,定义返回的数据结构;写一个spider文件,具体爬取的数据程序,以及一个管道 pipeline 文件,作为后续操作,比如保存数据等等。
下面以当当网为例,看看怎么实现。
这个例子里面我想爬取的内容是前面20页的羽绒服产品,包括产品名字,链接和评论数。
scrapy startproject dangdang
2. 创建一个爬虫文件**scrapy genspider -t basic dd dangdang.com
这样他会自动创建一个爬虫文件,结构如下所示:
3. 编写items.pyitems.py
# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items## See documentation in:# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass DangdangItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()title=scrapy.Field()url=scrapy.Field()comment=scrapy.Field()
4. 编写爬虫文件dd.py前面第二步已经自动生成了一个模板,我们直接修改就行。
dd.py
# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom dangdang.items import DangdangItemfrom scrapy.http import Requestclass DdSpider(scrapy.Spider):name = 'dd'allowed_domains = ['dangdang.com']start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4010275.html']def parse(self, response):item=DangdangItem()item['title']=response.xpath(u"//a[@dd_name='单品标题']/text()").extract()item['url']=response.xpath("//a[@dd_name='单品标题']/@href").extract()item['comment']=response.xpath("//a[@dd_name='单品评论']/text()").extract()text = response.body# content_type = chardet.detect(text)# if content_type['encoding'] != 'UTF-8':# text = text.decode(content_type['encoding'])# text = text.encode('utf-8')# print(text)yield itemfor i in range(2,20):url='http://category.dangdang.com/pg%d-cid4010275.html'%iyield Request(url,callback=self.parse)
5. 编写pipelines.py为了使用pipeline,配置文件需要做个小修改,我顺便关掉了对robot文件的确认
settings.py
ROBOTSTXT_OBEY = FalseITEM_PIPELINES = { 'dangdang.pipelines.DangdangPipeline': 300,}
pipeline.py
# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here## Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlimport pymysqlclass DangdangPipeline(object):def process_item(self, item, spider):conn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='dangdang',use_unicode=True,charset='utf8')for i in range(0,len(item['title'])):title=item['title'][i]link=item['url'][i]comment=item['comment'][i]print(type(title))print(title)# sql="insert into dd(title,link,comment) values ('"+title+"','"+link+"','"+comment+"')"sql = "insert into dd(title,link,comment) values('" + title + "','" + link + "','" + comment + "')"try:conn.query(sql)except Exception as err:passconn.close()return item
6. 创建数据库和表我最后的数据要保存到mysql里面,python里面可以通过pymysql进行操作。我提前在mysql命令行界面里面创建了一个数据库和空表
mysql> create database dangdang;mysql> create table dd(id int auto_increment primary, title varchar(100), link varchar(100), comment varchar(32));
7. 执行scrapy crawl dd
如果不想看日志 可以使用
scrapy crawl dd --nolog
test.py
#!/usr/bin/env python#! -*- coding:utf-8 -*-# Author: Yuan Liimport pymysqlconn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='dangdang',use_unicode=True,charset='utf8')cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)#SQL查询cursor.execute("select * from dd")row=cursor.fetchall()for i in row:print(i)conn.close()
结果测试成功
11-20
11-19
11-20
11-20
11-20
11-19
11-20
11-20
11-19
11-20
11-19
11-19
11-19
11-19
11-19
11-19