Python爬虫的scrapy的学习（学习于b站尚硅谷）

  说明：该文章是学习 尚硅谷在B站上分享的视频 Python爬虫教程小白零基础速通的 p51-104而记录的笔记，笔记来源于本人，关于python基础可以去CSDN上阅读本人学习黑马程序员的笔记。 若有侵权，请联系本人删除。笔记难免可能出现错误或笔误，若读者发现笔记有错误，欢迎在评论里批评指正。 请合法合理使用爬虫，不爬取任何涉密以及涉及隐私的内容，合理控制请求次数，爬取的内容未经授权请不要用于商用，保护自己，免受牢狱之灾。


  本章将介绍scrapy，它是爬虫在企业级研发中用得最多的技术，由于scrapy使用框架，故具有编程更简单、爬取速度更快、更好地进行爬虫的开发。
  注：由于本人是先做word，再将代码复制到CSDN中的，代码可能会出现类似下图的情况，多几个“-”号的问题。代码太多，根本改不完，难免有没改到的。

一、scrapy

  1. scrapy的安装

  （1）什么是scrapy

  scray是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
  什么是结构性数据？结构性就是类似的具有相同特征的东西，里面的数据就是结构性数据。
  下面将举一个具体例子进行说明。打开读书网，点击“计算机/网络”。假如我们想采取这个网站中所有书的信息，包括名字、作者、简介、图片等。

  如下图，选中一本书进行定位（即在某本书处打开检查），发现这些书的信息有一个相同的结构，比如书名都在结构“/html/body/div[6]/div/div[2]/div[2]/ul/li/div/h3/a”下，它们具有相同的结构，这就是结构性的例子。至于结构性数据，比如书名就是该结构下的数据。

  （2）scrapy的安装

  安装命令：pip install scrapy -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
  安装具体步骤：如下图，先打开“命令提示符”。

  然后在命令提示符里安装scrapy。

  2. scrapy的基本使用

  （1）scrap的使用步骤

1. 创建爬虫的项目     
    scrapy startproject 项目名字
    注意：项目的名字不允许使用数字开头   也不能包含中文
2. 创建爬虫文件
    要在spiders文件夹中去创建爬虫文件

    进入spiders文件夹：cd 项目的名字\项目的名字\spiders，
    - 本次演示使用的命令为    cd scrapy_baidu_091\scrapy_baidu_091\spiders

    创建爬虫文件
    scrapy genspider 爬虫的名字 要爬取的网页
    eg:scrapy genspider baidu http://www.baidu.com
3. 运行爬虫代码
    scrapy crawl 爬虫的名字
    eg:scrapy crawl baidu
   注：在运行爬虫程序时，需注释掉文件“setting.py”中的“ROBOTSTXT_OBEY = True”,  
       即不遵守君子协议

  注意，对于请求的地址，如果含有符号&，则需改成”&”或’&’，不然会报错。

  （2）代码的演示

  本次演示的目的就是使用scrapy让百度打印一句话，进而熟悉scrapy的基本使用。如下图，创建文件夹“爬虫的scrapy”。

  如下图所示，找到新建的文件夹，在命令提示符窗口中将路径切换到这个文件夹。


  输入命令“scrapy startproject scrapy_baidu_091”来创建一个名为“scrapy_baidu_091”的项目。可以到PyCharm中去查看是否有对应的项目文件。


  再在项目文件夹里创建一个test文件，用来记笔记。然后如下所示，将本次演示的思路进行记录。（其实这个test里面记的笔记是随着程序的编写而记录的，但是本人直接放在此处，以便对整个演示有个指导作用。）

1. 创建爬虫的项目
    scrapy startproject 项目名字
    注意：项目的名字不允许使用数字开头   也不能包含中文
2. 创建爬虫文件
    要在spiders文件夹中去创建爬虫文件

    进入spiders文件夹：cd 项目的名字\项目的名字\spiders，
    - 本次演示使用的命令为    cd scrapy_baidu_091\scrapy_baidu_091\spiders

    创建爬虫文件
    scrapy genspider 爬虫的名字 要爬取的网页
    eg:scrapy genspider baidu http://www.baidu.com
3. 运行爬虫代码
    scrapy crawl 爬虫的名字
    eg:scrapy crawl baidu
   注：在运行爬虫程序时，需注释掉文件“setting.py”中的“ROBOTSTXT_OBEY = True”,
       即不遵守君子协议

  然后使用命令“cd scrapy_baidu_091\scrapy_baidu_091\spiders”切换到文件夹spiders下，使用命令“scrapy genspider baidu http://www.baidu.com”创建爬虫文件（即“baidu.py”）。


  需要知道的是，爬虫的名字一般用于运行爬虫的时候使用的值。

  如下，对文件“baidu.py”进行编程，然后再在“命令提示符”窗口中输入“scrapy crawl baidu”运行爬虫代码，发现并没有"苍茫的天涯是我的爱"。说明存在反爬手段。

import scrapy


class BaiduSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名字     用于运行爬虫的时候使用的值
    name = "baidu"
    # 允许访问的域名
    allowed_domains = ["www.baidu.com"]

    # 起始的url地址     指的是第一次要访问的域名
    # start_urls
    start_urls = ["http://www.baidu.com"]

    # 下面是执行start_urls之后执行的的方法  方法中的response就是返回的那个对象，
    # 相当于    response = urllib.request.uropen()
    #          response = requests.get()

    def parse(self, response):
        print("苍茫的天涯是我的爱")

  第一个需要解决的是所谓的君子协议，故去文件“setting.py”中注释掉图中所示的代码，即不遵守该协议。（注：scrapy一看就是爬虫程序，理论上得遵守君子协议。但有时仅仅是为了爬取网页上公开的不涉及隐私的、且不会对网站造成任何危害的、不用作商业用途、不损害他人利益、合理合法的使用，一般也没人管，也不会出现问题。）

  然后再次运行程序，发现“苍茫的天涯是我的爱”已经成功被打印。

  3. scrapy之58同城项目结构和基本方法（注：58同城的数据不是公开数据，不能爬取；本次代码也爬取不到相应的数据）

  （1）scrapy项目的组成

项目名字
    项目名字
        spiders文件夹（存储的是爬虫文件）
            init
            自定义的爬虫文件    核心功能文件  ********
    init
    items           定义数据结构的地方 即爬取的数据都包含哪些
    middlewares     称为中间件   用来设置代理机制
    pipelines        称为管道     用来处理下载的数据
    settings         称为配置文件  robots协议、UA定义的地方

  （2）scrapy爬虫文件的组成以及响应response的属性和方法

response.text            获取的是响应的字符串
response.body            获取的是二进制数据
response.xpath           可以直接是xpath方法来解析response中的内容
response.extract()       提取seletor对象的data属性值
response.extract_first() 提取的seletor列表的第一个数据

  （3）代码演示

  本次将通过58同城（“https://cn.58.com/”）来介绍response的属性和方法。如下图，打开58同城，搜索前端开发。

  然后寻找该网页的接口。打开检查，点击网络，清空一下接口，再刷新，很容易就找到了接口。

  然后去命令提示符创建项目，其实PyCharm终端也可以，本次以终端进行演示。如下图所示，成功创建名为“scrapy_58tc_092”的项目（命令依次为“cd 爬虫的scrapy”、“scrapy startproject scrapy_58tc_092”）。

  接着复制接口的请求地址，再在PyCharm的终端中进入文件夹“spiders”（命令为“cd .\scrapy_58tc_092\scrapy_58tc_092\spiders\”），再使用命令“scrapy genspider tc 接口请求的地址”创建爬虫文件。（注意：对于请求的地址，如果含有符号&，则需改成”&”或’&’，不然会报错）


  如下图，注释掉遵守君子协议（即图中所示代码）。

  然后回到爬虫文件，然后如下图所示修改一句代码，运行一下代码文件（指令为“scrapy crawl tc”），验证是否能够成功运行。


  然后创建一个名为“test”的文件，用来说明scrapy项目的结构以及response的属性和方法，具体如下。（所记内容应该随着演示的进度边做边记录，但为了起指导作用，个人直接听完了然后再来写的笔记）

1. scrapy项目的结构
    项目名字
        项目名字
            spiders文件夹（存储的是爬虫文件）
                init
                自定义的爬虫文件    核心功能文件  ********
        init
        items           定义数据结构的地方 即爬取的数据都包含哪些
        middlewares     称为中间件   用来设置代理机制
        pipelines       称为管道     用来处理下载的数据
        settings        称为配置文件  robots协议、UA定义的地方

2. response的属性和方法
    response.text            获取的是响应的字符串
    response.body            获取的是二进制数据
    response.xpath           可以直接是xpath方法来解析response中的内容
    response.extract()       提取seletor对象的data属性值
    response.extract_first() 提取的seletor列表的第一个数据

  然后爬虫文件“tc.py”中进行如下编程运行（运行指令“scrapy crawl tc”），验证是否能获取网页源码。发现网页需要进行58同城的验证。

import scrapy


class TcSpider(scrapy.Spider):
    name = "tc"
    allowed_domains = ["cn.58.com"]
    start_urls = [
        "https://cn.58.com/sou/?key=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91&classpoli-cy=uuid_TNcWRNaySTeW63QGr4FnmMaRrMFXfR6e%2Cclassify_B&search_uuid=TNcWRNaySTeW63QGr4FnmMaRrMFXfR6e&search_type=history"]

    def parse(self, response):
        content = response.text  # 获取网页源码
        print('=================================')  # 打印此行，便于寻找代码的执行结果
        print(content)

  试了一会不会获取，想要研究的自己去搞。而且去网上查了下，还有人因为爬取58同城的数据而犯法的，吓得赶紧上网查了查关于爬虫的法律法规。

  下面的话仅为个人观点：由上图可见单纯的抓取公开数据、仅仅违背robots君子协议都不是违法行为。相反，爬虫技术的发展在一定程度上促进了反爬技术的发展。另外，58同城那些数据，确实属于他们的商业信息，不属于公开信息，不应该被随便爬取。不得不说的是，58同城的一些数据通过鼠标点击就能查看到，如果58同城如果没有设立反爬机制，让爬虫轻松爬取到了信息，那样的话自身也有一定责任，信息保护不到位，未成功让爬虫行为人知道这个不是公开信息，不应该爬取58同城的信息。另外，爬虫行为人也应当思考，58同城是靠一些数据信息营业的，不应该去获取他们的数据。还有那几个违法的过分了，绕开反爬机制来爬取非法数据就存在问题了，还用去盈利，错上加错啊。
  因此，我们就不要想着突破58同城，去获取任何数据了。不能突破验证码的代码如下。

import scrapy


class TcSpider(scrapy.Spider):
    name = "tc"
    allowed_domains = ["cn.58.com"]
    start_urls = [
        "https://cn.58.com/sou/?key=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91&classpoli-cy=uuid_TNcWRNaySTeW63QGr4FnmMaRrMFXfR6e%2Cclassify_B&search_uuid=TNcWRNaySTeW63QGr4FnmMaRrMFXfR6e&search_type=history"]

    # 请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'ozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; Hot Lingo 2.0)'
    }

    def parse(self, response):
        # 1.字符串
        content = response.text  # 获取网页源码
        # 2.二进制数据
        # content = response.body
        # print('=================================')  # 打印此行，便于寻找代码的执行结果
        # print(content)

        span = response.xpath('xpath路径[0]')
        print('=================================')  # 打印此行，便于寻找代码的执行结果
        print(span.extract())

  4. 汽车之家scrapy工作原理

  （1）scrapy架构组成

  （2）scrapy的工作原理

  scrapy的工作原理如上图所示，观察绿色的箭头、红色的箭头回路后发现，爬虫spiders先发送一个url给引擎，引擎再将这个url送给调度器。之后，调度器就会生成一个请求对象并发送给引擎，引擎再将这个请求送给下载器，下载器再去向互联网下载数据，并将数据送回引擎，引擎再将数据送给spiders，这个数据就是scrapy爬虫文件中的response，然后spiders再根据需要使用xpath路径来解析数据得到一个解析结果。如果这个解析结果是url，它就会将刚刚的过程再执行一遍；如果这个解析结果是数据，它就被管道下载并保存了。

  （3）代码演示

  本次将演示如何获取汽车之家中，爬取我们感兴趣的数据，这里具体爬取了热门宝马汽车的名字和价格。
  如下图，搜索“汽车之家”（其官网链接为汽车之家），搜索“宝马 热门车”，进入宝马热门车的页面。然后打开检查，点击网络，刷新页面，找到页面的接口。然后复制该接口的请求地址。


  使用指令进入文件夹“爬虫的scrapy”（“cd .\爬虫的scrapy\”），创建名为“scrapy_carhome_093”的项目（“scrapy startproject scrapy_carhome_093”）。

  如下图所示，进入文件夹spiders（“cd .\scrapy_carhome_093\scrapy_carhome_093\spiders\”）中创建爬虫文件“car.py”（“scrapy genspider car 接口的请求地址”）。

  如下图所示，仅修改一句代码，验证在该网站上能否执行程序。


  如下图所示，找到各个图片的名字的xpath路径，然后再复制（记得加上“/text（）”）。


  然后编写代码，验证获取的数据是否包含车名。然后思考怎么获取车名的数据。

import scrapy


class CarSpider(scrapy.Spider):
    name = "car"
    allowed_domains = ["car.autohome.com.cn"]
    start_urls = ["https://car.autohome.com.cn/price/brand-15.html"]

    def parse(self, response):
        name_list = response.xpath('//div[@class="list-cont"]/div/div[2]/div[1]/a/text()')

        for name in name_list:
            print(name)

  此时我们想到获取标签的属性值需使用extract，故继续编写代码，获取车名。


  如果我们对车的价格比较感兴趣，可与获取车名的方法一样，找到它们的xpath路径，然后继续编程，获取到对应的数据。

import scrapy


class CarSpider(scrapy.Spider):
    name = "car"
    allowed_domains = ["car.autohome.com.cn"]
    start_urls = ["https://car.autohome.com.cn/price/brand-15.html"]

    def parse(self, response):
        name_list = response.xpath('//div[@class="list-cont"]/div/div[2]/div[1]/a/text()')
        price_list = response.xpath('//*[@id="brandtab-1"]/div/div/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/span/span/text()')

        for i in range(len(name_list)):
            name = name_list[i].extract()
            price = price_list[i].extract()
            print(name, price)

  5.调试工具scrapy shell

  （1）什么是scrapy shell

  （2）安装ipython

  具体安装步骤如下：使用快捷键Win+R打开运行窗口,输入cmd并按Enter键打开命令提示符窗口。

  在命令提示符窗口中将目录切换到scripts文件夹中，再使用命令“pip install ipython -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/”安装。

  （3）ipython的使用方法

# 进入到scrapy shell的终端    直接在windows的终端中输入scrapy shell 域名
# 如果想看到一些高亮 或者 自动补全 那么可以安装ipython 安装命令：pip install ipython

# scrapy shellI www.baidu.com

  如下图所示，在终端中使用scrapy shell进入百度，然后就会返回一堆对象。


  之后就可以按照scrapy的语法正常使用了，可见scrapy shell对于调试、获取复杂网页的数据来说，十分便利。

  6. scrapy之当当网爬取数据（本节获取数据失败，已在第9节成功解决，不想再改动本节内容了）

  （1）yied

  （2）本节的演示

  本次将演示如何下载当当网中的10页数据。（原视频讲解了如何爬取某个分类的所以有数据，我们就是学习使用而已，爬两页就够了，别人维护网站也不容易。再次强调，爬取数据仅供学习使用，千万别商用。）
如下图，进入到当当网（“http://www.dangdang.com/”）的“爱情/情感”的电子书的网页中。


  如下图，使用命令“scrapy startproject scrapy_dangdang_095”创建项目文件。

  再使用指令“cd scrapy_dangdang_095/scrapy_dangdang_095/spiders”进入文件夹“spiders”中，使用指令“scrapy genspider dang 域名”创建爬虫文件“dang.py”（其中域名为刚刚复制的网址，另外，网址中含有&，需要变成‘&’或”&”）。


  然后尝试打印一行数据，判断是否含有反爬手段。结果发现没有。

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class ScrapyDangdang095Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()

    # 数据结构，通俗地说就是你要下载的数据都有什么
    # 图片
    src = scrapy.Field()
    # 名字
    name = scrapy.Field()
    # 价格
    price = scrapy.Field()

  然后去文件“items.py”中定义本次演示的数据结构。数据结构，通俗地说就是你要下载的数据都有什么。

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class ScrapyDangdang095Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()

    # 数据结构，通俗地说就是你要下载的数据都有什么
    # 图片
    src = scrapy.Field()
    # 名字
    name = scrapy.Field()
    # 价格
    price = scrapy.Field()

  如下图，寻找到图片、书名、价格的xpath路径，然后复制到PyCharm中。



  观察这几个数据的xpath路径，发现都在一个a标签下。于是继续编写程序。

  编写程序并执行，猜测当当网可能加入了君子协议（robots协议）,得去注释君子协议后在来运行，还是没有返回数据。

import scrapy


class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"
    allowed_domains = ["e.dangdang.com"]
    start_urls = ["http://e.dangdang.com/classification_list_page.html?category=AQQG&dimension=dd_sale&order=0"]

    def parse(self, response):
        # pipelines     管道用于下载数据
        # items         定义数据结构

        # 数据的xpath路径
        # src="//div[@id="book_list"]/a/span/img[2]/@src"
        # alt="//div[@id="book_list"]/a/span/img[2]/@alt"
        # price"//div[@id="book_list"]/a/div/div[4]/span[@class="now"]/text()"
        # 所有的selector的对象 都可以再次调用xpath方法

        a_list = response.xpath('//div[@id="book_list"]/a')
        print(a_list)

        for a in a_list:
            src = a.xpath('.//span/img[2]/@src').extract_first()  # 注意“.”表示当前路径下的意思，"./"不能省
            name = a.xpath('.//span/img[2]/@alt').extract()
            price = a.xpath('.//div/div[4]/span[@class="now"]/text()').extract().strip()
            print(src, name, price)

  暂时不会了，于是听完视频后发现代码不用变（本次没有发现懒加载导致数据的xpath路径不一样的问题）。注意，在第九节中该问题已经被解决。

  7.scrapy_当当网管道封装（本节获取数据失败，已在第9节成功解决，不想再改动本节内容了）

  紧接着上一讲的继续。如下代码所示，将爬取的数据交给管道。

import scrapy
from ..items import ScrapyDangdang095Item


class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"
    allowed_domains = ["e.dangdang.com"]
    start_urls = ["http://e.dangdang.com/classification_list_page.html?category=AQQG&dimension=dd_sale&order=0"]

    def parse(self, response):
        # pipelines     管道用于下载数据
        # items         定义数据结构

        # 数据的xpath路径
        # src="//div[@id="book_list"]/a/span/img[2]/@src"
        # alt="//div[@id="book_list"]/a/span/img[2]/@alt"
        # price"//div[@id="book_list"]/a/div/div[4]/span[@class="now"]/text()"
        # 所有的selector的对象 都可以再次调用xpath方法
        print('==========================================')

        a_list = response.xpath('//div[@id="book_list"]/a')
        print(a_list)

        for a in a_list:
            src = a.xpath('.//span/img[2]/@src').extract_first()  # 注意“.”表示当前路径下的意思，"./"不能省
            name = a.xpath('.//span/img[2]/@alt').extract()
            price = a.xpath('.//div/div[4]/span[@class="now"]/text()').extract().strip()
            # print(src, name, price)  测试代码，验证数据是否获取成功

            book = ScrapyDangdang095Item(src=src, name=name, price=price)

            # 需要将book(即ScrapyDangdang095Item对象)交给pipeline下载
            yield book  # 获取一个book就将book交给管道pipeline

  如下图，去文件“settings.py”中开启管道。（注：管道可以有很多个，那么管道是有优先级的。优先级的范围是1-1000，值越小，优先级越高。）

  然后去管道文件“pipelines.py”中封装管道。

# 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 itemadapter import ItemAdapter


# 如果想使用管道的话 那么必须在settings中开启管道
class ScrapyDangdang095Pipeline:
    # 在爬虫文件开始之前 执行的方法
    def open_spider(self, spider):
        self.fp = open('book.json', 'w', encoding='UTF-8')

    # item就是yield后面的book对象
    def process_item(self, item, spider):
        # 以下这种模式不推荐  因为每传递过来一个对象就打开一次文件  对文件的操作过于频繁
        # 因此定义了方法open_spider()、close_spider()
        # with open('book.json', 'a', encoding="UTF-8") as fp:
        #     # 存在两个坑
        #     # （1）write方法里的内容必须是字符串
        #     # （2）w模式下，每个对象都会打开一次文件  会覆盖之前的内容
        #     #      故改成 a追加模式
        #     fp.write(item)

        self.fp.write(str(item))
        return item

    # 在爬虫文件执行完成之后 执行的方法
    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()

  8.scrapy_当当网开启多条管道下载（本节获取数据失败，已在第9节成功解决，不想再改动本节内容了）

  紧接着上一节，本节将演示当当网开启多条管道下载，具体为设两条管道，一边下载json数据，一边下载图片。
  创建名为“books”的文件夹用来存储图片。

  去管道文件“pipelines.py”中定义新的管道类。

# 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 itemadapter import ItemAdapter


# 如果想使用管道的话 那么必须在settings中开启管道
class ScrapyDangdang095Pipeline:
    # 在爬虫文件开始之前 执行的方法
    def open_spider(self, spider):
        self.fp = open('book.json', 'w', encoding='UTF-8')

    # item就是yield后面的book对象
    def process_item(self, item, spider):
        # 以下这种模式不推荐  因为每传递过来一个对象就打开一次文件  对文件的操作过于频繁
        # 因此定义了方法open_spider()、close_spider()
        # with open('book.json', 'a', encoding="UTF-8") as fp:
        #     # 存在两个坑
        #     # （1）write方法里的内容必须是字符串
        #     # （2）w模式下，每个对象都会打开一次文件  会覆盖之前的内容
        #     #      故改成 a追加模式
        #     fp.write(item)

        self.fp.write(str(item))
        return item

    # 在爬虫文件执行完成之后 执行的方法
    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()


import urllib.request

# 第二条管道   下载图片
# 多条管道开启  模仿前面的管道进行编写
"""
步骤：（1）定义管道类
     （2）在settings中开启管道

"""
class DangDangDownloadPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        url = 'http:' + item.get('src')
        filename = './books/' + item.get('name') + '.jpg'
        urllib.request.urlretrieve(url=url, filename=filename)

        return item

  在文件“settings.py”中开启新管道。

ITEM_PIPELINES = {
    # 管道可以有很多个 那么管道是有优先级的 优先级的范围是1-1000 值越小，优先级越高
    "scrapy_dangdang_095.pipelines.ScrapyDangdang095Pipeline": 300,

    # DangDangDownloadPipeline
    "scrapy_dangdang_095.pipelines.DangDangDownloadPipeline": 301,
}

  9.scrapy_当当网多页下载

  紧接着上一节，本节将演示多页的下载。首先我们需要知道，每一页的爬取的业务逻辑全都是一样的，所以只需要将执行的那个页的请求再次调用parse方法就可以了。
  去观察网络的接口，找到了存储数据的接口，并将接口的请求地址复制到PyCharm中，成功解决前面几节没有返回数据的问题。


  然后编写“dang.py”的代码。

import scrapy
from ..items import ScrapyDangdang095Item
import jsonpath
import json


class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"
    allowed_domains = ["e.dangdang.com"]
    start_urls = [
        "http://e.dangdang.com/media/api.go?action=mediaCategoryLeaf&promotionType=1&deviceSerial-No=html5&macAddr=html5&channelType=html5&permanentId=20230814120937742356681582820154551&returnType=json&channelId=70000&clientVersionNo=6.8.0&platformSource=DDDS-P&fromPlatform=106&deviceType=pconline&token=&start=0&end=20&category=AQQG&dimension=dd_sale"]

    def parse(self, response):
        # pipelines     管道用于下载数据
        # items         定义数据结构

        print('==========================================')

        # print(response.text) # 发现获取的是json数据
        # with open('网页源码.json','w',encoding='UTF-8') as fp:
        #     fp.write(response.text)

        # 观察数据后直接使用jsonpath进行解析
        obj = json.loads(response.text)
        # 图片地址的列表
        src_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.data.saleList.*.mediaList[0].coverPic')
        # 书名的列表
        name_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.data.saleList.*.mediaList[0].title')
        # 价格的列表
        price_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.data.saleList.*.mediaList[0].salePrice')
        # print(src_list)
        # print(name_list)
        # print(price_list)
        for i in range(len(src_list)):
            src = src_list[i]
            # 替换特殊字符为下划线
            name = name_list[i].strip().replace('/', '_')\
                .replace('\\', '_').replace(':', '_').replace('【','(').replace('】',')')
            price = str(price_list[i])+'元'
            # print(src, name, price)  # 测试代码，验证数据是否获取成功

            book = ScrapyDangdang095Item(src=src, name=name, price=price)

            # 需要将book(即ScrapyDangdang095Item对象)交给pipeline下载
            yield book  # 获取一个book就将book交给管道pipeline

  修改文件“pipelines.py”的代码，再次运行，发现第6、7、8节的功能都已实现。




  同理，将连续几页接口的请求地址复制到PyCharm中，观察不同页码的请求地址的变化，根据请求地址的不同观察出其中的规律。

  如下图所示，继续编写文件“dang.py”的代码（在下载10页图片时具体解决的问题：如何让不规范的文件名字变成合法的文件名字、如何处理相同的文件名字，请自行阅读代码进行理解）。

import scrapy
from ..items import ScrapyDangdang095Item
import jsonpath
import json


# import os  # 用于判断哪些文件未成功下载，进而分析原因


class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"
    # 如果是多页下载，allowed_domains的范围需要调整，‘http://’以及更改的部分不能留
    allowed_domains = ["e.dangdang.com"]
    start_urls = [
        "http://e.dangdang.com/media/api.go?action=mediaCategoryLeaf&promotionType=1&deviceSerial-No=html5&macAddr=html5&channelType=html5&permanentId=20230814120937742356681582820154551&returnType=json&channelId=70000&clientVersionNo=6.8.0&platformSource=DDDS-P&fromPlatform=106&deviceType=pconline&token=&start=0&end=20&category=AQQG&dimension=dd_sale"]

    # 前三页的接口地址
    # http://e.dangdang.com/media/api.go?action=mediaCategoryLeaf&promotionType=1&deviceSerial-No=html5&macAddr=html5&channelType=html5&permanentId=20230814120937742356681582820154551&returnType=json&channelId=70000&clientVersionNo=6.8.0&platformSource=DDDS-P&fromPlatform=106&deviceType=pconline&token=&start=0&end=20&category=AQQG&dimension=dd_sale
    # http://e.dangdang.com/media/api.go?action=mediaCategoryLeaf&promotionType=1&deviceSerial-No=html5&macAddr=html5&channelType=html5&permanentId=20230814120937742356681582820154551&returnType=json&channelId=70000&clientVersionNo=6.8.0&platformSource=DDDS-P&fromPlatform=106&deviceType=pconline&token=&start=21&end=41&category=AQQG&dimension=dd_sale
    # http://e.dangdang.com/media/api.go?action=mediaCategoryLeaf&promotionType=1&deviceSerial-No=html5&macAddr=html5&channelType=html5&permanentId=20230814120937742356681582820154551&returnType=json&channelId=70000&clientVersionNo=6.8.0&platformSource=DDDS-P&fromPlatform=106&deviceType=pconline&token=&start=42&end=62&category=AQQG&dimension=dd_sale

    base_url = 'http://e.dangdang.com/media/api.go?action=mediaCategoryLeaf&promotionType=1&deviceSerial-No=html5&macAddr=html5&channelType=html5&permanentId=20230814120937742356681582820154551&returnType=json&channelId=70000&clientVersionNo=6.8.0&platformSource=DDDS-P&fromPlatform=106&deviceType=pconline&token=&'
    page = 1
    all_name_list = []  # 所有名字的列表，用于判断哪些文件未成功被下载

    def parse(self, response):
        # pipelines     管道用于下载数据
        # items         定义数据结构

        print('==========================================')

        # print(response.text) # 发现获取的是json数据
        # with open('网页源码.json','w',encoding='UTF-8') as fp:
        #     fp.write(response.text)

        # 观察数据后直接使用jsonpath进行解析
        obj = json.loads(response.text)
        # 图片地址的列表
        src_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.data.saleList.*.mediaList[0].coverPic')
        # 书名的列表
        name_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.data.saleList.*.mediaList[0].title')
        # 价格的列表
        price_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.data.saleList.*.mediaList[0].salePrice')
        # print(src_list)
        # print(name_list)
        # print(price_list)
        for i in range(len(src_list)):
            src = src_list[i]
            # 替换特殊字符为下划线
            name = name_list[i].strip().replace('/', '_') \
                .replace('\\', '_').replace(':', '_').replace('【', '(').replace('】', ')') \
                .replace('?', '_').replace('*', '_')
            # 防止出现相同的名字
            name_count = 0
            while name in self.all_name_list:
                name_count += 1
                name = f"{name}_{name_count}"  # 在元素后面添加计数

            self.all_name_list.append(name)
            price = str(price_list[i]) + '元'
            # print(src, name, price)  # 测试代码，验证数据是否获取成功

            book = ScrapyDangdang095Item(src=src, name=name, price=price)

            # 需要将book(即ScrapyDangdang095Item对象)交给pipeline下载
            yield book  # 获取一个book就将book交给管道pipeline

        # 每一页的爬取的业务逻辑全都是一样的，所以只需要将执行的那个页的请求再次调用parse方法就可以了
        if self.page < 10:
            self.page += 1
            url = self.base_url + f"start={(self.page - 1) * 21}&end={self.page * 21 - 1}&category=AQQG&dimension=dd_sale"

            # 怎么调用parse方法
            # scrapy.Request就是scrapy的get请求
            # - url就是请求地址、callback就是需要执行的函数、parse不能加括号
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

        # # 找到未被下载的图片
        #     print(len(self.all_name_list))
        #     print(self.all_name_list)
        #     for name in self.all_name_list:
        #         if not os.path.exists(f'./books/{name}.jpg'):
        #             print(f"未被下载的图片:{name}.jpg")

  10.scrapy_电影天堂多页数据下载

  打开电影天堂（网站链接为电影天堂，其实本网站已不再更新，网站已经更换域名，但为了和视频讲解尽量一致，本次演示所选的还是原来的网站），选择国内电影。然后点击“世界上最爱我的人”，发现该电影对应的封面。本次需求是在“items.py”定义本次的数据结构，然后将标题“世界上最爱我的人”和对应图片的地址定义为一个item对象进行下载，最终得到的数据是含标题和图片地址的json文件。如果还想下载图片，请参考上一节的“pipelines.py”的代码。




  如下图，创建一个名为“scrapy_movie_099”的项目（“scrapy startproject scrapy_movie_099”）。

  如下图所示，寻找含有电影名字的接口，并复制其请求地址。


  然后进入文件夹spiders中（“cd scrapy_movie_099\scrapy_movie_099\spiders”），创建爬虫文件“mv.py”（“scrapy genspider mv 域名”）。

  然后看看程序是否能正常打印，如果能正常打印则说明不存在反爬。


  先去“items.py”中定义本次下载的数据结构。

# 电影的名字
name = scrapy.Field()
# 电影的图片的请求地址
src = scrapy.Field()

  如下图，找到了电影题目的位置和第二页的地址。


  如下图，找到电影电影题目和第二页的地址的xpath路径。


  后面发现实际的xpath路径和浏览器里寻找的不一致，故将网页源码写到文件中，根据网页源码手动编写xpath路径，然后运行程序，发现能够获取到电影名字以及第二页的地址。

import scrapy


class MvSpider(scrapy.Spider):
    name = "mv"
    allowed_domains = ["www.dytt.to"]
    start_urls = ["https://www.dytt.to/html/gndy/china/index.html"]

    def parse(self, response):
        # 要第一页的名字 和 第二页的图片的地址
        # 对应的xpath路径
        # '//table/tr[2]/td[2]/b/a[2]/text()'
        # '//table/tr[2]/td[2]/b/a[2]/@href'
        # 将网页源码写进一个文件中
        with open('mv.html', 'w', encoding='UTF-8') as fp:
            fp.write(response.text)

        # a_list:含电影名字以及第二页的地址的标签的列表
        a_list = response.xpath('//table/tr[2]/td[2]/b/a[2]')
        for a in a_list:
            name = a.xpath('./text()').extract_first()
            href = a.xpath('./@href').extract_first()
            print(name, href)  # 测试代码，验证是否成功获取电影名字以及第二页的地址

  经观察，实际的链接比herf多“https://www.dytt.to/”。

  与前面同理，找到第二页图片的请求地址的xpath路径，后面实际上运行后与浏览器找的不一样，是把实际的网页源码写成文件找的，此处是span标签和浏览器中不一样（截图已省）。

  编写“mv.py”代码（注意学会：将name传到meta,以便在定义到的parse方法中收到该参数），在“setting.py”中打开管道，在“pipelines.py”中封装管道，然后运行。

import scrapy
from ..items import ScrapyMovie099Item


class MvSpider(scrapy.Spider):
    name = "mv"
    # 范围可以设大一点
    allowed_domains = ["www.dytt.to"]
    start_urls = ["https://www.dytt.to/html/gndy/china/index.html"]

    def parse(self, response):
        # 要第一页的名字 和 第二页的图片的地址
        # 对应的xpath路径
        # '//table/tr[2]/td[2]/b/a[2]/text()'
        # '//table/tr[2]/td[2]/b/a[2]/@href'

        # # 将网页源码写进一个文件中
        # with open('mv.html', 'w', encoding='UTF-8') as fp:
        #     fp.write(response.text)

        # a_list:含电影名字以及第二页的地址的标签的列表
        a_list = response.xpath('//table/tr[2]/td[2]/b/a[2]')
        for a in a_list:
            # 获取第一页的name和要点击的链接href
            name = a.xpath('./text()').extract_first()
            href = a.xpath('./@href').extract_first()
            # print(name, href)  # 测试代码，验证是否成功获取电影名字以及第二页的地址

            # 第二页的地址
            # 实际的链接比herf多“https://www.dytt.to/”
            url = 'https://www.dytt.to/' + href
            # print(name, url)  # 测试代码，验证是否是电影名字以及第二页的地址

            # 对第二页的链接发起访问  将name传到meta,以便在方法parse_second中收到该参数
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_second, meta={'name': name})

    def parse_second(self, response):
        # print('1234567890')  # 验证是否会执行本方法

        # # 将网页源码写进一个文件中
        # with open('mv_picture.html', 'w', encoding='UTF-8') as fp:
        #     fp.write(response.text)

        # 第二页图片的请求地址
        src = response.xpath('//div[@id="Zoom"]//img/@src').extract_first()
        # print(src)  # 测试代码，验证是否获取到第二页图片的请求地址

        # 接收到请求的meta参数的值   实际就是电影名字
        name = response.meta['name']

        movie = ScrapyMovie099Item(src=src, name=name)
        # 将movie返回给管道
        yield movie

# 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 itemadapter import ItemAdapter


class ScrapyMovie099Pipeline:
    # 打开管道
    def open_spider(self, spider):
        self.fp = open('movie.json', 'w', encoding='UTF-8')

    def process_item(self, item, spider):
        self.fp.write(str(item))
        return item

    # 关闭管道
    def close_spider(self,spider):
        self.fp.close()

  11. scrapy_链接提取器CrawlSpider的使用（含MySql、pymysql的使用）

  本节将使用CrawlSpider简单地爬取数据，熟悉CrawlSpider的链接提取器的语法，然后下下一节将使用MySql、pymysql将数据放入数据库中。

  （1）MySQL的安装和初级使用

  关于MySQL的安装和初级使用，请参考本人的笔记：第二阶段-第二章 SQL入门和实战。

  （2）CrawlSpider的作用

  比如，我们可以设定一个规则，然后把当前页面所有符合这个规则的链接提取出来，然后对这些链接进行解析就可以了。

  （3）CrawlSpider的使用方法

  对于链接提取器而言，常用的是正则表达式、xpath、css，即allow=()、restrict_xpaths =()、restrict_css =()。

  （4）代码演示

  本次将以读书网进行演示，使用正则表达式和xpath来提取页码的链接。如下图，打开读书网，选择“当代小说”，然后在检查中找到页码的链接。然后，复制读书网的当代小说的第一页的链接。



  如下图所示，使用scrapy shell进入读书网的当代小说的第一页的页面，输入“from scrapy.linkextractors import LinkExtractor”导入链接提取器。

  首先使用正则表达式提取页码的链接(“link = LinkExtrac-tor(allow=r’/book/1188_\d+.html’)”)，“\d”表示一个数字，“\d+”表示可以有一到多个数字，然后打印一下验证正则表达式是否书写正确(“link.extract_links(response)”)。

  然后再使用xpath路径提取页码的链接(“link1 = LinkExtrac-tor(restrict_xpaths=r’//div[@class=“pages”]/a’)”，别加“@href”,否则提取不了)，然后打印一下验证正则表达式是否书写正确(“link1.extract_links(response)”)。

  12.scrapy_crawlspider读书网获取图片的封面地址和名字

  紧跟着上一节，本节继续。

  （1）CrawlSpider的使用步骤

  （2）代码演示

  本节紧接着上一节，使用CrawlSpider爬取读书网中当代小说的书名和书的封面的地址，下一节使用MySql、pymysql将数据放入数据库中。
  首先，创建一个名为“scrapy_readbook_101”的项目（“scrapy startproject scrapy_readbook_101”）。

  先去复制读书网当代小说第一页的地址，然后回到PyCharm终端，进入文件夹“spiders”(“cd scrapy_readbook_101\scrapy_readbook_101\spiders”)，创建爬虫文件”read.py”（指令为“scrapy genspider -t crawl read 域名”，与之前创建的scrapy爬虫文件的指令有所不同）。


  创建一个名为“test”的文件，用来记录本次案例的流程。

1. 创建项目 scrapy startproject 项目的名字
2. 跳转到spiders文件夹的目录下
   cd 项目名字\项目名字\spiders
3. 创建爬虫文件
   scrapy genspider -t crawl 爬虫文件的名字 爬取的域名

  如下图，根据页码的链接的变化规律在代码相应的地方编写正则表达式（注：在正则表达式中，“.”是通配符，故特指点需要使用反斜杠来转义，即“.”）。

  然后去“items.py”中定义本次下载的数据的结构。

# 书名
name = scrapy.Field()
# 书的封面的地址
src = scrapy.Field()

  然后去寻找书名和封面地址的xpath路径，看到“data-original”就想到懒加载，即封面地址是属性“data-original”里的内容。发现有本书由于缺少封面，导致data-original获取的内容少一项，少的那一项需要通过属性src来获取标有读书网的图片的地址。


  如下编写爬虫文件“read.py”的代码。

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from ..items import ScrapyReadbook101Item

class ReadSpider(CrawlSpider):
    name = "read"
    # 范围设大点,得包含其他页
    allowed_domains = ["www.dushu.com"]
    start_urls = ["https://www.dushu.com/book/1188.html"]

    rules = (Rule(
        LinkExtractor(allow=r"/book/1188_\d+\.html"),
        callback="parse_item",
        follow=False),)

    def parse_item(self, response):
        # 书名和封面的xpath路径
        # //li/div/div/a/img/@alt
        # //li/div/div/a/img/@data-original
        # 发现有本书由于缺少封面，导致data-original获取的内容少一项，
        # 少的那一项需要通过属性src来获取标有读书网的图片的地址。
        img_list = response.xpath('//li/div/div/a/img')
        for img in img_list:
            name = img.xpath('./@alt').extract_first()
            src = img.xpath('./@data-original').extract_first()
            if not src:
                src = img.xpath('./@src').extract_first()

            # print(name, src)  # 测试代码，验证是否拿到书名和封面链接

            book = ScrapyReadbook101Item(name=name, src=src)
            yield book

  如下去文件“pipelines.py”封装管道。

# 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 itemadapter import ItemAdapter


class ScrapyReadbook101Pipeline:
    def open_spider(self, spider):
        self.fp = open('book.json', 'w', encoding='UTF-8')

    def process_item(self, item, spider):
        self.fp.write(str(item))
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()

  去文件“setting.py”中打开管道。

  运行代码，发现数据不够。

  由于520-480=40，猜测少了一页数据。注意此处有一个坑，首页并不在我们所设的正则表达式的规则里。

  尝试将链接“https://www.dushu.com/book/1188.html”改成“https://www.dushu.com/book/1188_1.html”后发现这还是第一页，故去修改“read.py”的起始链接，然后再运行（“scrapy crawl read”），去文件“book.json”发现数据不再缺少。

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from ..items import ScrapyReadbook101Item

class ReadSpider(CrawlSpider):
    name = "read"
    # 范围设大点,得包含其他页
    allowed_domains = ["www.dushu.com"]
    start_urls = ["https://www.dushu.com/book/1188_1.html"]

    rules = (Rule(
        LinkExtractor(allow=r"/book/1188_\d+\.html"),
        callback="parse_item",
        follow=False),)

    def parse_item(self, response):
        # 书名和封面的xpath路径
        # //li/div/div/a/img/@alt
        # //li/div/div/a/img/@data-original
        # 发现有本书由于缺少封面，导致data-original获取的内容少一项，
        # 少的那一项需要通过属性src来获取标有读书网的图片的地址。
        img_list = response.xpath('//li/div/div/a/img')
        for img in img_list:
            name = img.xpath('./@alt').extract_first()
            src = img.xpath('./@data-original').extract_first()
            if not src:
                src = img.xpath('./@src').extract_first()

            # print(name, src)  # 测试代码，验证是否拿到书名和封面链接

            book = ScrapyReadbook101Item(name=name, src=src)
            yield book

  13.scrapy_读书网数据入库和链接跟进（失败，卡在最后的“由于日标计算机积极拒绝”，没有系统学过MySQL,卡住了）

  紧跟着上一节，本节继续。接下来我们需要将爬取的数据存储到数据库中。为了模拟干活时使用的数据库，本次使用了VMware上的虚拟机Ubuntu。

  （1）准备工作（安装Ubuntu、在Ubuntu上安装mysql中途含出现的两个问题的解决办法、Windows上安装pymysql）

  安装带有Ubuntu的VMware虚拟机，而且Ubuntu中还需要安装mysql，在Windows上安装pymysql。
  至于如何安装VMware、如何在VMware上安装Ubuntu，请参考本人的笔记“第一章 初识Linux（含VMware安装Ubuntu、CentOS、Windows、快照）”进行安装。
  至于MySql的使用方法，对与初级使用而言，本人的CSDN笔记足以应对：第二阶段-第二章 SQL入门和实战。
  至于如何在Ubuntu上安装mysql，本人参考如下连接进行安装的：Ubuntu下安装MySQL数据库，具体步骤如下：
  在FinalShell（直接在VMware中的Ubuntu界面也是一样）输入命令更新一下软件包，然后安装MySQL数据库。（视频里能正常安装，本人的却出现了问题）

sudo apt update    # 更新软件包
sudo apt install mysql-server    # 安装MySQL数据库

  然后如下图所示，输入一堆命令后成功解决该问题。（这个报错需要根据提示解决。起初没注意看，直接网上查，查到的一堆博客没有一个能解决该问题，后面才看到这句提示，大意了）

sudo apt install mysql-server    # 安装MySQL数据库
apt --fix-broken install
sudo su       # 进入管理员模式
exit          # 如果在root状态，退出管理员模式

  然后就是配置安全设置。

sudo mysql_secure_installation    # 配置安全设置

  然后检查mysql server是否正在运行（如果出现“lines 1-14/14 (END”，需按Ctr+C结束）。

systemctl status mysql.service    # 检查mysql server是否正在运行

  连接mysql时报错“ERROR 1045 (28000): Access denied for user ‘-root’@‘localhost’ (using password: YES)”或者“ERROR 1698 (28000): Access denied for user ‘root’@‘localhost’”，找了半天终于按照链接mysqlERROR1698(28000):Access denied for user root@localhost错误解决方法中的STEP1成功解决问题,如下一堆图所示。到此，Ubuntu上已经成功安装pymysql。

sudo mysql -u -root -p    # 连接mysql，sudo是使用root权限的意思，下图中有一处没加sudo一样可以连接mysql
sudo vim /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf    # 编辑文件
service mysql restart    # 重启mysql
show schemas;      # 在mysql里输入表示查询自带的数据库
exit       # 在mysql里输入表示退出mysql

  至于如何在Windows上安装pymysql，如下图所示，打开命令提示符，然后输入一堆指令完成安装（本人之前装过，就直接截的视频的图）。

cd python的安装目录/Scripts      # 进入python的库文件夹
pip install pymysql  # 安装库pymysql  如果安装太慢，在该条指令后面加上“-i 镜像源的网址”

  （2）pymysql的使用步骤

# 具体如何使用请看演示
pip install pymysql  # 安装pymysql
self.conn=pymysql.connect(host, port, user, password, db, charset) # 连接mysql
self.cursor=self.conn.cursor()
cursor.execute()   # 执行mysql代码

  （3）本次的演示（失败，卡在最后的“由于日标计算机积极拒绝”）

  本次需要使用Ubuntu去数据库中创建一个和上一节爬取到的数据的结构一样的表，然后将爬取的数据插入表中。
  双击打开VMware，然后选择Ubuntu进行登录。


  打开终端，连接mysql，创建数据库spider01。

sudo mysql -u -root -p    # 连接mysql
create database spider01 charset utf8;    # 创建数据库spider01
show schemas;      # 在mysql里输入表示查询自带的数据库

  然后使用刚刚创建的数据库，创建一张表。

use spider01;       # 使用数据库spider01
create table book(id int primary key auto_increment,name varchar(128),src varchar(128));     # 在当前使用的库中创建一张表book，包含id、name和src三列，id列将作为自增的主键，其他两列字符长度最大均为128
select * from book;     # 查询表book的内容

  表创建成功后，接下来需要将爬取的数据插入这个表中。首先，打开新的终端来查询Ubuntu的ip地址。

ip address show     # 查询ip

  打开PyCharm，在文件“setting.py”中配置几个参数，即随便找个位置输入下面几行代码(参数请根据自己的情况进行修改)。

DB_HOST = '192.168.13.129'   # 根据刚刚查询的ip设置主机的ip地址
DB_PORT = 3306           # 端口号是一个整数
DB_USER = 'jane'          # Ubuntu的用户名
DB_PASSWORD = '12345'   # Ubuntu的密码
DB_NAME = 'spider01'      # 数据库的名字
DB_CHARSET = 'UTF-8'    # 指定字符集

    再去“pipelines.py”中造一个管道，以便传到Ubuntu。

# 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 itemadapter import ItemAdapter


class ScrapyReadbook101Pipeline:
    def open_spider(self, spider):
        self.fp = open('book.json', 'w', encoding='UTF-8')

    def process_item(self, item, spider):
        self.fp.write(str(item))
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()


# 导入setting文件
from scrapy.utils.project import get_project_settings
import pymysql


# 将数据传输给Ubuntu的管道
class MysqlPipeline:
    # 连接MySql
    def open_spider(self, spider):
        settings = get_project_settings()  # 加载setting文件
        self.host = settings['DB_HOST']
        self.port = settings['DB_PORT']
        self.user = settings['DB_USER']
        self.password = settings['DB_PASSWORD']
        self.name = settings['DB_NAME']
        self.charset = settings['DB_CHARSET']

        # 调用coonnect()连接musql
        self.coonnect()

    def coonnect(self):
        """
        连接MySql的函数
        """
        self.conn = pymysql.connect(
            host=self.host,
            port=self.port,
            user=self.user,
            password=self.password,
            db=self.name,
            charset=self.charset
        )
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def process_item(self, item, spider):
        # MySQL语句，将数据传入表book中
        sql = 'insert into book(name,src) values("{}","{}")'.format(item['name'], item['src'])
        self.cursor.execute(sql)  # 执行mysql语句
        self.conn.commit() # 确认提交

        return item

    # 断开MySql的连接
    def close_spider(self, spider):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

  在文件“setting.py”中打开管道。

    # MysqlPipeline
    "scrapy_readbook_101.pipelines.MysqlPipeline": 301

  运行程序，发现有“encoding”报错。

cd 爬虫的scrapy
cd scrapy_readbook_101\scrapy_readbook_101\spiders
scrapy crawl read

  然后进行如下修改，另外为了爬取所有所有数据（页数不局限于13页），故去修改“read.py”中的一个参数，然后再运行程序。

scrapy crawl read

  查了一堆还是不会解决这个问题，希望有成功解决的兄弟分享一下方法。
  比如下面的方法连个截图都没有，真抽象，没有解决问题。按照“https://blog.csdn.net/wangshuminjava/article/details/79310086”的提示，去ping一下Ubuntu的ip，telnet一下Ubuntu的端口（如果提示’telnet’ 不是内部或外部命令，请参考“https://blog.csdn.net/qq_36292543/article/details/119645130”去打开telnet）。

ping 192.168.13.129    # 验证是否能连通Ubuntu的ip
telnet 192.168.13.129 3306  # 验证是否能使用3306端口连接到Ubuntu

  修改防火墙允许3306也不行（方法来源于“https://blog.csdn.net/qq_43567345/article/details/105323795”）。改权限grant还失效，好多给出的解决办法都是针对的5.7，新版的较少。就算有，没有系统学过MySQL的东西暂时看不明白。
已放弃，一时半会是解决不了的。

  注：由于本节内容因为卡在最后一步不能正常运行，需要将本节新添的代码注释掉。

  14. scrapy_日志信息以及日志级别

  （1）日志信息的定义、等级、如何设置日志

  如下图所示，运行第12节的代码后会出现很多信息，这些都是scrapy的日志信息。对我们而言，不需要看浏览这么多信息。

  （2）代码演示

  如下图，创建项目和爬虫文件。

cd 爬虫的scrapy      # 进入文件夹“爬虫的scrapy”
scrapy startproject scrapy_log_103     # 创建项目“scrapy_log_103”
cd scrapy_log_103\scrapy_log_103\spiders    # 进入爬虫文件所在的文件夹
scrapy genspider log www.baidu.com       # 创建爬虫文件“log.py”

  如下图，尝试打印一条信息，结果没有打印。

scrapy crawl log    # 执行程序

  如下图，注释robots协议即可正常打印。

scrapy crawl log    # 执行程序

  加一行代码后，可以看到日志信息被屏蔽。

# 指定日志的级别
LOG_LEVEL = 'WARNING'

  但是如果按照上图来设置后，当报错时，会看不到调试信息。为了规避这个问题，写成如下图所示的代码即可，如果代码报错，去查看日志文件即可。

# # 指定日志的级别
# LOG_LEVEL = 'WARNING'
LOG_FILE = 'logdemo.log'

  15.scrapy_百度翻译post请求

  （1）scrapy 下的post请求的用法

  （2）代码演示

  如下图，去百度翻译中打开检查，选择网络，随便输一个英文单词，然后找到它的接口并复制请求地址。


  如下图所示，创建项目和爬虫文件。
cd 爬虫的scrapy # 进入文件夹“爬虫的scrapy”

scrapy startproject scrapy_post_104   # 创建项目“scrapy_post_104”
cd scrapy_post_104\scrapy_post_104\spiders    # 进入文件夹“spiders”
scrapy genspider test_post https://fanyi.baidu.com/sug     # 创建爬虫文件“test_post.py”

  目前有一个问题，这个post请求会查询单词，而在代码文件“test_post.py”中看不出来它所携带的参数（即所查的单词）在什么位置。我们要知道，不含参数的post请请求是没有意义的，即start_urls没有用。由于start_urls决定着parse的执行，故方法parse也没有用。
  故在文件“test_post.py”如下编写代码。

import scrapy


class TestPostSpider(scrapy.Spider):
    name = "test_post"
    allowed_domains = ["fanyi.baidu.com"]

    # # post请求 如果没有参数 那么这个请求将没有任何意义
    # # 所以start_urls  也没有用了
    # # parse方法也没有用了
    # start_urls = ["https://fanyi.baidu.com/sug"]
    #
    # def parse(self, response):
    #     pass

    def start_requests(self):
        url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'

        data = {
            'kw': 'final'  # 参数可在浏览器的检查里的接口的负载中查到
        }
        yield scrapy.FormRequest(url=url, formdata=data, callback=self.parse_second)

    def parse_second(self, response):
        content = response.text
        print(content)

  去“setting.py”中设置日志信息，然后再运行程序。

# 保存日志文件
LOG_FILE = 'test_post.log'

  由上图知，存在编码问题。故继续在文件“test_post.py”编写代码，并运行。

import scrapy
import json


class TestPostSpider(scrapy.Spider):
    name = "test_post"
    allowed_domains = ["fanyi.baidu.com"]

    # # post请求 如果没有参数 那么这个请求将没有任何意义
    # # 所以start_urls  也没有用了
    # # parse方法也没有用了
    # start_urls = ["https://fanyi.baidu.com/sug"]
    #
    # def parse(self, response):
    #     pass

    def start_requests(self):
        url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'

        data = {
            'kw': 'final'  # 参数可在浏览器的检查里的接口的负载中查到
        }
        yield scrapy.FormRequest(url=url, formdata=data, callback=self.parse_second)

    def parse_second(self, response):
        content = response.text
        obj = json.loads(content)
        print(obj)

  好了，本章的笔记到此结束，谢谢大家阅读。写完本章博客，人都快废了。