本篇目标：我们以爬取京东商城商品数据为例，展示Scrapy框架对接selenium爬取京东商城商品数据。
背景：
京东商城页面为js动态加载页面，直接使用request请求，无法得到我们想要的商品数据，故需要借助于selenium模拟人的行为发起请求，输出源代码，然后解析源代码，得到我们想要的数据。
第一步：设置我们需要提取的字段，也就是在Scrapy框架中设置Item.py文件。
class ProductItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
dp = Field()
title = Field()
price = Field()
comment=Field()
url=Field()
type=Field()
这里我们需提取上面几个字段，依次为店铺名称，商品名称，商品价格，评论数，商品url，类型（区分是什么类型的商品） 第二步：
设置我们需要从哪个页面开始爬起，也就是开发scrapy框架中的spider文件，代码如下
class JingdongSpider(scrapy.Spider):
name = 'jingdong'
allowed_domains = ['www.jingdong.com']
base_url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=' def start_requests(self):
for keyword in self.settings.get('KEYWORDS'):
for page in range(1,self.settings.get('MAX_PAGE') + 1):
url = self.base_url + quote(keyword)
#dont_filter = True 不去重
yield Request(url = url ,callback = self.parse,meta = {'page':page},dont_filter=True)
我们设置初始url为京东商城搜索商品的页面链接，其中搜索的商品用KEYWORDS表示，在settings文件中以列表的形式设置，因为搜索出来的页数可能很多，所有我们需要爬取的页数页用MAX_PAGE变量
在settings文件中设置。
KEYWORDS=['iPad']
MAX_PAGE=2
如果此时运行项目，链接会直接发送给下载器进行下载，无法得到我们想要的数据，所以我们在下载器中间件中对该请求进行处理。 第三步：
在下载器中间件中对接selenium，直接输出源代码并返回，不在下载器中下载页面。
class SeleniumMiddleware(object):
# Not all methods need to be defined. If a method is not defined,
# scrapy acts as if the downloader middleware does not modify the
# passed objects. def __init__(self,timeout=None):
self.logger=getLogger(__name__)
self.timeout = timeout
self.browser = webdriver.Chrome()
self.browser.set_window_size(1400,700)
self.browser.set_page_load_timeout(self.timeout)
self.wait = WebDriverWait(self.browser,self.timeout) def __del__(self):
self.browser.close() @classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# This method is used by Scrapy to create your spiders.
return cls(timeout=crawler.settings.get('SELENIUM_TIMEOUT')) def process_request(self, request, spider):
'''
在下载器中间件中对接使用selenium，输出源代码之后，构造htmlresponse对象，直接返回
给spider解析页面，提取数据
并且也不在执行下载器下载页面动作
htmlresponse对象的文档：
:param request:
:param spider:
:return:
''' print('Chorme is Starting')
page = request.meta.get('page', 1)
self.wait = WebDriverWait(self.browser, self.timeout)
try:
self.browser.get(request.url)
if page > 1:
input = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#J_bottomPage > span.p-skip > input')))
input.clear()
input.send_keys(page)
time.sleep(5) # 将网页中输入跳转页的输入框赋值给input变量 EC.presence_of_element_located，判断输入框已经被加载出来
input = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#J_bottomPage > span.p-skip > input')))
# 将网页中调准页面的确定按钮赋值给submit变量，EC.element_to_be_clickable 判断此按钮是可点击的
submit = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '#J_bottomPage > span.p-skip > a')))
input.clear()
input.send_keys(page)
submit.click() # 点击按钮
time.sleep(5) # 判断当前页码出现在了输入的页面中，EC.text_to_be_present_in_element 判断元素在指定字符串中出现
self.wait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '#J_bottomPage > span.p-num > a.curr'),str(page)))
# 等待 #J_goodsList 加载出来，为页面数据，加载出来之后，在返回网页源代码
self.wait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '#J_bottomPage > span.p-num > a.curr'),str(page)))
return HtmlResponse(url=request.url, body=self.browser.page_source, request=request, encoding='utf-8',status=200)
except TimeoutException:
return HtmlResponse(url=request.url, status=500, request=request)
__init__和类函数都执行一些初始化操作，无需多说，我们主要看process_request()方法
首先我们这是浏览器的等待时长，然后我们见输入页码的输入框赋值给input变量，在将翻页的点击按钮框赋值给submit变量，然后在数据框中输入页码，等待页面加载，直接返回
htmlresponse给spider解析，这里我们没有经过下载器下载，直接构造response的子类htmlresponse返回。(当下载器中间件返回response对象时，更低优先级的process_request将不在执行，转而
执行其他的process_response()方法，本例中没有其他的process_response(),所以直接将结果返回给spider解析。) 第四步：
开发第二步中Request对象中的回调函数，解析页面数据，提取我们想要的数据。这里我们采用BeautifulSoup进行解析，代码如下：
def parse(self, response):
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
lis = soup.find_all(name='li', class_="gl-item")
for li in lis:
proc_dict = {}
dp = li.find(name='span', class_="J_im_icon")
if dp:
proc_dict['dp'] = dp.get_text().strip()
else:
continue
id = li.attrs['data-sku']
title = li.find(name='div', class_="p-name p-name-type-2")
proc_dict['title'] = title.get_text().strip()
price = li.find(name='strong', class_="J_" + id)
proc_dict['price'] = price.get_text()
comment = li.find(name='a', id="J_comment_" + id)
proc_dict['comment'] = comment.get_text() + '条评论'
url = 'https://item.jd.com/' + id + '.html'
proc_dict['url'] = url
proc_dict['type'] = 'JINGDONG'
yield proc_dict
第五步：
提取完页面数据之后，数据会发送到item pipeline处进行数据处理，清洗，入库等操作，所以我们此时当然需要定义项目管道了，在此我们将数据存储在mongodb数据库中。
class MongoPipeline(object):
def __init__(self,mongo_url,mongo_db,collection):
self.mongo_url = mongo_url
self.mongo_db = mongo_db
self.collection = collection
@classmethod
def from_crawler(cls,crawler):
return cls(
mongo_url=crawler.settings.get('MONGO_URL'),
mongo_db = crawler.settings.get('MONGO_DB'),
collection = crawler.settings.get('COLLECTION')
)
def open_spider(self,spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_url)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def process_item(self,item, spider):
# name = item.__class__.collection
name = self.collection
self.db[name].insert(dict(item))
return item
def close_spider(self,spider):
self.client.close()
我们使用类方法from_crawler从settings文件中获取mongodb数据库的配置信息，在__init__中进行初始化，在process_item中将数据存储到mongodb中。 第六步
1、配置settings文件，将项目中使用到的配置项在settings文件中配置，本项目中使用到了KEYWORDS,MAX_PAGE,SELENIUM_TIMEOUT(页面加载超时时间)，MONGOURL,MONGODB,COLLECTION;
2、修改配置项，激活下载器中间件和item pipeline。
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapyseleniumtest.middlewares.SeleniumMiddleware': 543,
}
ITEM_PIPELINES = {
'scrapyseleniumtest.pipelines.MongoPipeline': 300,
}
至此，项目中所有需要开发的代码和配置项开发完成，运行项目之后，在mongodb中查看数据，应该已经执行成功。
本项目完整代码：
https://gitee.com/liangxinbin/Scrpay/tree/master/scrapyseleniumtest