使用Scrapy框架爬取网页并保存到Mysql的实现

大家好，这一期阿彬给大家分享Scrapy爬虫框架与本地Mysql的使用。今天阿彬爬取的网页是虎扑体育网。

（1）打开虎扑体育网，分析一下网页的数据，使用xpath定位元素。

 （2）在第一部分析网页之后就开始创建一个scrapy爬虫工程，在终端执行以下命令：
“scrapy  startproject  huty（注：‘hpty’是爬虫项目名称）”,得到了下图所示的工程包：
 

 （3）进入到“hpty/hpty/spiders”目录下创建一个爬虫文件叫‘“sww”，在终端执行以下命令： “scrapy genspider  sww” （4）在前两步做好之后，对整个爬虫工程相关的爬虫文件进行编辑。 1、setting文件的编辑：

把君子协议原本是True改为False。

  再把这行原本被注释掉的代码把它打开。

 2、对item文件进行编辑，这个文件是用来定义数据类型，代码如下：

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
 
import scrapy
 
 
class HptyItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
 
    球员 = scrapy.Field()
    球队 = scrapy.Field()
    排名 = scrapy.Field()
    场均得分 = scrapy.Field()
    命中率 = scrapy.Field()
    三分命中率 = scrapy.Field()
    罚球命中率 = scrapy.Field()

3、对最重要的爬虫文件进行编辑（即“hpty”文件），代码如下：

import scrapy
from ..items import HptyItem
 
 
class SwwSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sww'
    allowed_domains = ['https://nba.hupu.com/stats/players']
    start_urls = ['https://nba.hupu.com/stats/players']
 
    def parse(self, response):
        whh = response.xpath('//tbody/tr[not(@class)]')
        for i in whh:
            排名 = i.xpath(
                './td[1]/text()').extract()# 排名
            球员 = i.xpath(
                './td[2]/a/text()').extract()  # 球员
            球队 = i.xpath(
                './td[3]/a/text()').extract()  # 球队
            场均得分 = i.xpath(
                './td[4]/text()').extract()  # 得分
 
            命中率 = i.xpath(
                './td[6]/text()').extract()  # 命中率
            三分命中率 = i.xpath(
                './td[8]/text()').extract()  # 三分命中率
            罚球命中率 = i.xpath(
                './td[10]/text()').extract()  # 罚球命中率
 
            data = HptyItem(球员=球员, 球队=球队, 排名=排名, 场均得分=场均得分, 命中率=命中率, 三分命中率=三分命中率, 罚球命中率=罚球命中率)
            yield data

4、对pipelines文件进行编辑，代码如下：

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
 
 
# useful for handling different item types with a single interface
from cursor import cursor
from itemadapter import ItemAdapter
import pymysql
 
 
class HptyPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        db = pymysql.connect(host="Localhost", user="root", passwd="root", db="sww", charset="utf8")
        cursor = db.cursor()
        球员 = item["球员"][0]
        球队 = item["球队"][0]
        排名 = item["排名"][0]
        场均得分 = item["场均得分"][0]
        命中率 = item["命中率"]
        三分命中率 = item["三分命中率"][0]
        罚球命中率 = item["罚球命中率"][0]
        # 三分命中率 = item["三分命中率"][0].strip('%')
        # 罚球命中率 = item["罚球命中率"][0].strip('%')
 
        cursor.execute(
            'INSERT INTO nba(球员,球队,排名,场均得分,命中率,三分命中率,罚球命中率) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)',
            (球员, 球队, 排名, 场均得分, 命中率, 三分命中率, 罚球命中率)
        )
        # 对事务操作进行提交
        db.commit()
        # 关闭游标
        cursor.close()
        db.close()
        return item

（5）在scrapy框架设计好了之后，先到mysql创建一个名为“sww”的数据库，在该数据库下创建名为“nba”的数据表，代码如下： 1、创建数据库

create database sww;

2、创建数据表

create table nba (球员 char(20),球队 char(10),排名 char(10),场均得分 char(25),命中率 char(20),三分命中率 char(20),罚球命中率 char(20));

3、通过创建数据库和数据表可以看到该表的结构：

 （6）在mysql创建数据表之后，再次回到终端，输入如下命令：“scrapy crawl sww”，得到的结果

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