对于动态数据的爬取,可以选择selenium
和PhantomJS
两种方式,本文选择的是PhantomJS。
网址:
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< a href = "https://s.taobao.com/search?q=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306" rel = "external nofollow" >https://s.taobao.com/search?q=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306</ a >
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1.首先第一步,对中间件的设置。
进入pipelines.py
文件中:
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from selenium import webdriver
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
from scrapy.http.response import Response
class SeleniumSpiderMiddleware( object ):
def __init__( self ):
self .driver = webdriver.PhantomJS()
def process_request( self ,request ,spider):
# 当引擎从调度器中取出request进行请求发送下载器之前
# 会先执行当前的爬虫中间件 ,在中间件里面使用selenium
# 请求这个request ,拿到动态网站的数据 然后将请求
# 返回给spider爬虫对象
if spider.name = = 'taobao' :
# 使用爬虫文件的url地址
spider.driver.get(request.url)
for x in range ( 1 , 12 , 2 ):
i = float (x) / 11
# scrollTop 从上往下的滑动距离
js = 'document.body.scrollTop=document.body.scrollHeight * %f' % i
spider.driver.execute_script(js)
response = HtmlResponse(url = request.url,
body = spider.driver.page_source,
encoding = 'utf-8' ,
request = request)
# 这个地方只能返回response对象,当返回了response对象,那么可以直接跳过下载中间件,将response的值传递给引擎,引擎又传递给 spider进行解析
return response
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在设置中,要将middlewares
设置打开。
进入settings.py
文件中,将
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DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'taobaoSpider.middlewares.SeleniumSpiderMiddleware' : 543 ,
}
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打开。
2.第二步,爬取数据
回到spider爬虫文件中。
引入:
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from selenium import webdriver
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自定义属性:
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def __init__( self ):
self .driver = webdriver.PhantomJS()
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查找数据和分析数据:
- def parse(self, response):
- div_info = response.xpath('//div[@class="info-cont"]')
- print(div_info)
- for div in div_info:
- title = div.xpath('.//div[@class="title-row "]/a/text()').extract_first('')
- # title = self.driver.find_element_by_class_name("title-row").text
- print('名称:', title)
- price = div.xpath('.//div[@class="sale-row row"]/div/span[2]/strong/text()').extract_first('')
3.第三步,传送数据到item中:
在item.py
文件中:
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name = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
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回到spider.py
爬虫文件中:
引入:
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from ..items import TaobaospiderItem
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传送数据:
#创建实例化对象。
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item = TaobaospiderItem()
item[ 'name' ] = title
item[ 'price' ] = price
yield item
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在设置中,打开:
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ITEM_PIPELINES = {
'taobaoSpider.pipelines.TaobaospiderPipeline' : 300 ,
}
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4.第四步,写入数据库:
进入管道文件中。
引入
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import sqlite3
写入数据库的代码如下:
class TaobaospiderPipeline( object ):
def __init__( self ):
self .connect = sqlite3.connect( 'taobaoDB' )
self .cursor = self .connect.cursor()
self .cursor.execute( 'create table if not exists taobaoTable (name text,price text)' )
def process_item( self , item, spider):
self .cursor.execute( 'insert into taobaoTable (name,price)VALUES ("{}","{}")' . format (item[ 'name' ],item[ 'price' ]))
self .connect.commit()
return item
def close_spider( self ):
self .cursor.close()
self .connect.close()
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在设置中打开:
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ITEM_PIPELINES = {
'taobaoSpider.pipelines.TaobaospiderPipeline' : 300 ,
}
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因为在上一步,我们已经将管道传送设置打开,所以这一步可以不用重复操作。
然后运行程序,打开数据库查看数据。
至此,程序结束。
下附spider爬虫文件所有代码:
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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from selenium import webdriver
from ..items import TaobaospiderItem
class TaobaoSpider(scrapy.Spider):
name = 'taobao'
allowed_domains = [ 'taobao.com' ]
start_urls = [ 'https://s.taobao.com/search?q=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306' ]
def __init__( self ):
self .driver = webdriver.PhantomJS()
def parse( self , response):
div_info = response.xpath( '//div[@class="info-cont"]' )
print (div_info)
for div in div_info:
title = div.xpath( './/div[@class="title-row "]/a/text()' ).extract_first('')
print ( '名称:' , title)
price = div.xpath( './/div[@class="sale-row row"]/div/span[2]/strong/text()' ).extract_first('')
item = TaobaospiderItem()
item[ 'name' ] = title
item[ 'price' ] = price
yield item
def close( self ,reason):
print ( '结束了' ,reason)
self .driver.quit()
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关于scrapy的中文文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/faq.html
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39138295/article/details/81662144