爬取目标站点分析

本次采集的目标站点为：https://www.zaih.com/falcon/mentors，目标数据为在行高手数据。

本次数据保存到 MySQL 数据库中，基于目标数据，设计表结构如下所示。

对比表结构，可以直接将 scrapy 中的 items.py 文件编写完毕。

class ZaihangItem(scrapy.Item):
  # define the fields for your item here like:
  name = scrapy.Field()  # 姓名
  city = scrapy.Field()  # 城市
  industry = scrapy.Field()  # 行业
  price = scrapy.Field()  # 价格
  chat_nums = scrapy.Field()  # 聊天人数
  score = scrapy.Field()  # 评分

编码时间

项目的创建过程参考上一案例即可，本文直接从采集文件开发进行编写，该文件为 zh.py。
本次目标数据分页地址需要手动拼接，所以提前声明一个实例变量（字段），该字段为 page，每次响应之后，判断数据是否为空，如果不为空，则执行 +1 操作。

请求地址模板如下：

https://www.zaih.com/falcon/mentors?first_tag_id=479&first_tag_name=心理&page={}

当页码超过最大页数时，返回如下页面状态，所以数据为空状态，只需要判断 是否存在 class=empty 的 section 即可。

解析数据与数据清晰直接参考下述代码即可。

import scrapy
from zaihang_spider.items import ZaihangItem
class ZhSpider(scrapy.Spider):
  name = 'zh'
  allowed_domains = ['www.zaih.com']
  page = 1  # 起始页码
  url_format = 'https://www.zaih.com/falcon/mentors?first_tag_id=479&first_tag_name=%E5%BF%83%E7%90%86&page={}'  # 模板
  start_urls = [url_format.format(page)]
  def parse(self, response):
      empty = response.css("section.empty") # 判断数据是否为空
      if len(empty) > 0:
          return # 存在空标签，直接返回
      mentors = response.css(".mentor-board a") # 所有高手的超链接
      for m in mentors:
          item = ZaihangItem() # 实例化一个对象
          name = m.css(".mentor-card__name::text").extract_first()
          city = m.css(".mentor-card__location::text").extract_first()
          industry = m.css(".mentor-card__title::text").extract_first()
          price = self.replace_space(m.css(".mentor-card__price::text").extract_first())
          chat_nums = self.replace_space(m.css(".mentor-card__number::text").extract()[0])
          score = self.replace_space(m.css(".mentor-card__number::text").extract()[1])
          # 格式化数据
          item["name"] = name
          item["city"] = city
          item["industry"] = industry
          item["price"] = price
          item["chat_nums"] = chat_nums
          item["score"] = score
          yield item
      # 再次生成一个请求
      self.page += 1
      next_url = format(self.url_format.format(self.page))
      yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)
  def replace_space(self, in_str):
      in_str = in_str.replace("\n", "").replace("\r", "").replace("￥", "")
      return in_str.strip()

开启 settings.py 文件中的 ITEM_PIPELINES，注意类名有修改

ITEM_PIPELINES = {
 'zaihang_spider.pipelines.ZaihangMySQLPipeline': 300,
}

修改 pipelines.py 文件，使其能将数据保存到 MySQL 数据库中
在下述代码中，首先需要了解类方法 from_crawler，该方法是 __init__ 的一个代理，如果其存在，类被初始化时会被调用，并得到全局的 crawler，然后通过 crawler 就可以获取 settings.py 中的各个配置项。

除此之外，还存在一个 from_settings 方法，一般在官方插件中也有应用，示例如下所示。

@classmethod
def from_settings(cls, settings):
  host= settings.get('HOST')
  return cls(host)

@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# FIXME: for now, stats are only supported from this constructor
return cls.from_settings(crawler.settings)

在编写下述代码前，需要提前在 settings.py 中写好配置项。

settings.py 文件代码

HOST = "127.0.0.1"
PORT = 3306
USER = "root"
PASSWORD = "123456"
DB = "zaihang"

pipelines.py 文件代码

import pymysql
class ZaihangMySQLPipeline:
  def __init__(self, host, port, user, password, db):
      self.host = host
      self.port = port
      self.user = user
      self.password = password
      self.db = db
      self.conn = None
      self.cursor = None
  @classmethod
  def from_crawler(cls, crawler):
      return cls(
          host=crawler.settings.get('HOST'),
          port=crawler.settings.get('PORT'),
          user=crawler.settings.get('USER'),
          password=crawler.settings.get('PASSWORD'),
          db=crawler.settings.get('DB')
      )
  def open_spider(self, spider):
      self.conn = pymysql.connect(host=self.host, port=self.port, user=self.user, password=self.password, db=self.db)
  def process_item(self, item, spider):
      # print(item)
      # 存储到 MySQL
      name = item["name"]
      city = item["city"]
      industry = item["industry"]
      price = item["price"]
      chat_nums = item["chat_nums"]
      score = item["score"]
      sql = "insert into users(name,city,industry,price,chat_nums,score) values ('%s','%s','%s',%.1f,%d,%.1f)" % (
          name, city, industry, float(price), int(chat_nums), float(score))
      print(sql)
      self.cursor = self.conn.cursor()  # 设置游标
      try:
          self.cursor.execute(sql)  # 执行 sql
          self.conn.commit()
      except Exception as e:
          print(e)
          self.conn.rollback()
      return item
  def close_spider(self, spider):
      self.cursor.close()
      self.conn.close()

管道文件中三个重要函数，分别是 open_spider，process_item，close_spider。

# 爬虫开启时执行，只执行一次
def open_spider(self, spider):
  # spider.name = "橡皮擦"  # spider对象动态添加实例变量，可以在spider模块中获取该变量值，比如在 parse(self, response) 函数中通过self 获取属性
  # 一些初始化动作
  pass

# 处理提取的数据，数据保存代码编写位置
def process_item(self, item, spider):
  pass

# 爬虫关闭时执行，只执行一次，如果爬虫运行过程中发生异常崩溃，close_spider 不会执行
def close_spider(self, spider):
  # 关闭数据库，释放资源
  pass

爬取结果展示

以以上就是python实战项目scrapy管道学习爬取在行高手数据的详细内容，更多关于python scrapy管道学习爬取在行的资料请关注服务器之家其它相关文章！

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