来源：Python爬虫与数据挖掘

作者：霖hero

前言

关于Scrapy理论的知识，可以参考我的上一篇文章，这里不再赘述，直接上干货。

实战演练

爬取分析

首先我们进入北京新发地价格行情网页并打开开发者工具，如下图所示：

经过简单的查找，发现每个getPriceData.html存放着价格行情的数据，由此可得，我们可以通过getPriceData.html来进行数据的获取。

观察Headers请求，如下图所示：

发现它是POST请求，请求URL链接是
http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html，current是翻页的重要参数，limit是每页有多少行数据，我们可以构造消息体，代码如下所示：

data={
'limit': '20',
'current':page
}

通过scrapy.Request()方法将消息体传入到参数里面。

或者我们可以根据测试和观察规律，自己构造URL链接，通过观察分析，请求的URL链接可以为：

http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html?limit=20¤t=1
http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html?limit=20¤t=2
http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html?limit=20¤t=3

创建Spider爬虫

分析北京新发地价格行情后，接下来我们首先创建一个Scrapy项目，使用如下命令：

scrapy startproject Vegetables

这样我们就成功创建了一个Scrapy项目，项目文件如下所示：

接下来创建spider爬虫，使用如下命令：

scrapy genspider vegetables www.xinfadi.com.cn

创建后vegetables.py内容如下所示：

import scrapy


class VegetablesSpider(scrapy.Spider):
   name = 'vegetables'
   allowed_domains = ['www.xinfadi.com.cn']
   start_urls = ['https://www.xinfadi.com.cn']
   
   def parse(self, response):
       pass

提取数据

在提取数据前，我们首先把要爬取的数据字段在items.py文件中定义好，代码如下所示：

import scrapy


class VegetablesItem(scrapy.Item):
   # define the fields for your item here like:
   productName = scrapy.Field()
   lowPrice=scrapy.Field()
   highPrice=scrapy.Field()

这里我们定义了三个字段分别是productName、lowPrice、highPrice

定义好字段后，接下来将在创建的vegetables.py文件中进行数据的提取，具体代码如下

import scrapy
from Vegetables.items import VegetablesItem


class VegetablesSpider(scrapy.Spider):
   name = 'vegetables'
   allowed_domains = ['www.xinfadi.com.cn']
   def start_requests(self):
       for i in range(1, 3):
           url = f'http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html?limit=20¤t={i}'
           yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)


   def parse(self, response):
       html = response.json()
       fooddata = html.get('list')
       for i in fooddata:
           item=VegetablesItem()
           item['highPrice'] =i.get('highPrice'),
           item['lowPrice'] = i.get('lowPrice'),
           item['prodName'] = i.get('prodName'),
           yield item

首先我们导入vegetablesitem，使用start_requests函数实现翻页，大家可以使用刚才我们所讲的方法实现翻页，实现翻页后，我们通过编写parse()方法实现数据的获取，首先我们把引擎响应的数据以json()格式存放在html里面，调用get()方法来提取我们想要的数据，最后通过yield生成器返回给引擎。

最后我们在settings.py设置引擎的启动，代码如下所示：

ITEM_PIPELINES = {
  'Vegetables.pipelines.VegetablesPipeline': 300,
}

在这里我们就不保存数据在MongoDB数据库里面了，我们直接启动Spider爬虫并把数据以csv格式输出，使用如下命令：

scrapy crawl vegetables -o 11.c

运行结果如下：

好了，Scrapy框架爬取北京新发地就讲解到这里了，感谢观看！！！

总结

大家好，我是霖hero。这篇文章基于上篇理论文章，主要给大家分享了Scrapy爬虫框架的实战内容，Scrapy是一个基于Twisted的异步处理框架，是纯Python实现的爬虫框架，是提取结构性数据而编写的应用框架，其架构清晰，模块之间的耦合程度低，可扩展性极强。