Scrapy实战篇（八）之Scrapy对接selenium爬取京东商城商品数据

 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

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lxbmaomao/p/10344191.html