python基于scrapy框架爬取数据并写入到MySQL和本地

目录

1.安装scrapy

2.创建项目

3.工程目录结构

 4.工程目录结构详情

5.创建爬虫文件

6.编写对应的代码在爬虫文件中

 7.执行工程

8.scrapy数据解析

9.持久化存储

10.管道完整代码

1.安装scrapy

pip install scrapy

2.创建项目

scrapy startproject proname #proname就是你的项目名称

3.工程目录结构

 4.工程目录结构详情

spiders：存放爬虫代码目录。

__init__.py：爬虫项目的初始化文件，用来对项目做初始化工作。

items.py：爬虫项目的数据容器文件，用来定义要获取的数据、保存数据。

pipelines.py：爬虫项目的管道文件，用来对items中的数据进行进一步的加工处理。

settings.py：爬虫项目的设置文件，包含了爬虫项目的设置信息。

middlewares.py：爬虫项目的中间件文件。

scrapy.cfg：爬虫项目的配置文件

5.创建爬虫文件

1. cd duanziPro  # 进入项目

2. 创建爬虫源文件：scrapy genspider duanzi www.xxx.com # 后面这个域名随便写，可更改

6.编写对应的代码在爬虫文件中

import scrapy
from duanziPro.items import DuanziproItem

class DuanziSpider(scrapy.Spider):
    name = 'duanzi'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://duanzixing.com/']

    # 基于管道的持久化存储
    def parse(self, response):  # 基于终端指令的持久化存储
        all_data = []
        # 数据解析名称内容
        article_list = response.xpath('/html/body/section/div/div/article')
        for article in article_list:
            # extract_first():将列表中的第一个列表元素表示的selector对象中的data元素取出
            title = article.xpath('./header/h2/a/text()').extract_first()
            content = article.xpath('./p[2]/text()').extract_first()
            # 实例化一个item类型的对象，将解析到的数据存储到该对象当中
            item = DuanziproItem()
            # 不可以通过.的形式调用属性
            item['title'] = title
            item['content'] = content
            # 将item对象提交给管道
            yield item

 7.执行工程

scrapy crawl duanzi # 这里这个duanzi是爬虫源文件的名字 

执行工程后，默认会输出工程所有的日志信息，我们可以指定类型日志输出，多数情况我们只看报错，在seethings.py中加上 LOG_LEVEL = 'ERROR'。为了避免后续出问题,我们把seethings里面的ROBOTSTXT_OBEY = TRUE （robots协议默认是true我们把它改为false），seethings里还有一个 USER_AGENT（也就是 我们的UA伪装，给他加上 ）

8.scrapy数据解析

在爬虫文件中使用response.xpath('xpath表达式')

scrapy封装的xpath和etree中的xpath的区别：scrapy中的xpath直接将定位到的标签中存储的值或属性取出，返回的是selector对象，且相关的数据值是存储在selector对象的data属性当中，需要调用extract(),extract_first()去除字符串数据。

9.持久化存储

1.基于终端指令的持久化存储（该种方法只可以将parse方法的返回值存储到本地指定后缀的文件中）

scrapy crawl spidername -o filePath

2.基于管道的持久化存储

- 在爬虫文件中进行数据解析

- 在items.py中定义相关属性（在爬虫文件中解析出几个字段的数据，就在此定义几个属性 ）

import scrapy

class DuanziproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # Filed()定义好的属性当作一个万能类型的属性
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

- 在爬虫文件中将解析到的数据存储封装到Item类型的对象中

- 将Item类型的对象提交给管道

- 在管道文件（pipelins.py）中，接收爬虫文件提交过来的Item对象，且对其进行任意形式的持久化存储

- 在seethings.py 中开启管道机制

10.管道完整代码 

       - 保存到本地 

class DuanziproPipeline:
    fp = None

    # 重写父类的两个方法
    def open_spider(self, spider):
        self.fp = open('duanzi.txt', 'w', encoding='utf-8')
        print('我是open_spider()，我只会在爬虫开始的时候执行一次！')

    def close_spider(self, spider):
        print('我是close_spider()，我自会在爬虫结束的时候执行一次！')
        self.fp.close()

    # 该方法是用来接收item对象的
    # 参数item：就是接收到item对象,一次只能接收一个item，说明该方法会被调用多次
    def process_item(self, item, spider):
        # print(item)  # item是一个字典
        # 将item存储到文本文件
        self.fp.write(item['title'] + '--------' + item['content'] + '\n')
        return item

         - 保存到mysql

                - 首先要导入pymysql（import pymysql）

# 将数据存储到MySQL中
class MysqlPileLine(object):
    conn = None
    cursor = None

    def open_spider(self, spider):
        self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='******', db='naruto',
                                    charset='utf8')
        print(self.conn)

    def process_item(self, item, spider):
        self.cursor = self.conn.cursor()
        sql = 'insert into duanziwang1 values ("%s", "%s")' % (item['title'], item['content'])
        # 事务处理
        try:
            self.cursor.execute(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()

 补充：一个管道内对应一种形式的持久化存储操作，如果将数据存储到不同的载体中就要使用多个管道类，item不会依次提交给三个管道，爬虫文件中的item只会被提交给优先级最高的那个管道类，所以优先级高的管道类需要在process_item中实现return item，这样一来就将item传递给下一个即将被执行的管道类。