Scrapy爬取淘宝网数据的尝试

因为想学习数据库，想要获取较大量的数据，第一个想到的自然就是淘宝。。。。其中有大量的商品信息，淘宝网反爬措施还是比较多，特别是详情页面还有恶心的动态内容

该例子中使用Scrapy框架中的基础爬虫(CrawlSpider还有点没搞清楚= = b)

先贴上整体代码

import scrapy
import re
import csv
import pymongo
from tmail.items import TmailItem
class WeisuenSpider(scrapy.Spider):
    name = 'weisuen'
    start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E5%B8%BD%E5%AD%90&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.50862.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170817&s=300'
    detail_urls=[]
    data=[]
    client=pymongo.MongoClient("localhost",27017)
    db=client.taobao
    db=db.items
    def start_requests(self):
        for i in range(30):#爬31页数据差不多了
            url=self.start_url+'&s='+str(i*44)
            yield scrapy.FormRequest(url=url,callback=self.parse)
    def url_decode(self,temp):
        while '\\' in temp:
            index=temp.find('\\')
            st=temp[index:index+7]
            temp=temp.replace(st,'')

        index=temp.find('id')
        temp=temp[:index+2]+'='+temp[index+2:]
        index=temp.find('ns')
        temp=temp[:index]+'&'+'ns='+temp[index+2:]
        index=temp.find('abbucket')
        temp='https:'+temp[:index]+'&'+'abbucket='+temp[index+8:]
        return temp
    def parse(self, response):
        item=response.xpath('//script/text()').extract()
        pat='"raw_title":"(.*?)","pic_url".*?,"detail_url":"(.*?)","view_price":"(.*?)"'
        urls=re.findall(pat,str(item))
        urls.pop(0)
        row={}.fromkeys(['name','price','link'])
        for url in urls:#解析url并放入数组中
            weburl=self.url_decode(temp=url[1])
            item=TmailItem()
            item['name']=url[0]
            item['link']=weburl
            item['price']=url[2]
            row['name']=item['name']
            row['price']=item['price']
            row['link']=item['link']
            self.db.insert(row)
            row={}.fromkeys(['name','price','link'])
            self.detail_urls.append(weburl)
            self.data.append(item)
        return item
        for item in self.detail_urls:#这个可以抓取评论等更多相关信息
            yield scrapy.FormRequest(url=item,callback=self.detail)
    def detail(self,response):
        print(response.url)
        #首先判断url来自天猫还是淘宝
        if 'tmall' in str(response.url):
            pass
        else:
            pass

items.py中定义3个属性：name，price，link

起始网页为淘宝的搜索地址，关键字我设置为“帽子”，当然修改关键字就只需要修改一下url中的q=后面的值就可以了

因为该类型商品信息量很大，有很多页所以重写start_requests(self)方法，获取前31页的内容

首先

name = 'weisuen'
    start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E5%B8%BD%E5%AD%90&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.50862.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170817&s=300'
    detail_urls=[]
    data=[]
    client=pymongo.MongoClient("localhost",27017)
    db=client.taobao
    db=db.items

先在定义中打开mongodb数据库 当然我最初使用txt文本和CSV文件看结果，成功后再使用数据库

def start_requests(self):
        for i in range(30):#爬31页数据差不多了
            url=self.start_url+'&s='+str(i*44)
            yield scrapy.FormRequest(url=url,callback=self.parse)

通过观察发现页数由url后的s=xx决定 且这个值等于页数*44 

def parse(self, response):
        item=response.xpath('//script/text()').extract()
        pat='"raw_title":"(.*?)","pic_url".*?,"detail_url":"(.*?)","view_price":"(.*?)"'
        urls=re.findall(pat,str(item))
        urls.pop(0)
        row={}.fromkeys(['name','price','link'])
        for url in urls:#解析url并放入数组中
            weburl=self.url_decode(temp=url[1])
            item=TmailItem()
            item['name']=url[0]
            item['link']=weburl
            item['price']=url[2]
            row['name']=item['name']
            row['price']=item['price']
            row['link']=item['link']
            self.db.insert(row)
            row={}.fromkeys(['name','price','link'])
            self.detail_urls.append(weburl)
            self.data.append(item)
        return item
        for item in self.detail_urls:#这个可以抓取评论等更多相关信息
            yield scrapy.FormRequest(url=item,callback=self.detail)

在回调函数中对获取的网页数据进行解析，这里遇到的麻烦就是response.text会报错‘GBK xxxxx’因为淘宝网页不仅仅由UTF-8编码还有其他编码格式所以这样解码就会出现问题，我这里采取的是先使用xpath获取所有相关类容，再使用正则表达式对相关信息进行提取。其中每件商品的url都有动态类容需要去掉，这个使用了一个url_decode()方法去掉其中的动态类容。解码方法代码如下：

def url_decode(self,temp):
        while '\\' in temp:
            index=temp.find('\\')
            st=temp[index:index+7]
            temp=temp.replace(st,'')

        index=temp.find('id')
        temp=temp[:index+2]+'='+temp[index+2:]
        index=temp.find('ns')
        temp=temp[:index]+'&'+'ns='+temp[index+2:]
        index=temp.find('abbucket')
        temp='https:'+temp[:index]+'&'+'abbucket='+temp[index+8:]
        return temp

最后返回的url是可以直接打开的，在回调函数parse中将相关类容写入了数据库中，为了便于扩展，parse中生成了对于详情页面的请求，可以之后进行评论，评分等相关信息的抓取

数据库内容：

之前生成的CSV文件