怎样用dw做网站导航条/新闻头条免费下载安装

一个比较基础且常见的爬虫，写下来用于记录和巩固相关知识。

一、前置条件

本项目采用scrapy框架进行爬取，需要提前安装

pip install scrapy# 国内镜像
pip install scrapy -i https://pypi.douban.com/simple

由于需要保存数据到数据库，因此需要下载pymysql进行数据库相关的操作

pip install pymysql# 国内镜像
pip install pymysql -i https://pypi.douban.com/simple

同时在数据库中创立对应的表

create database spider01 charset utf8;use spider01;# 这里简单创建name和src
create table book(id int primary key auto_increment,name varchar(188),src varchar(188) 
);

二、项目创建

在终端进入准备存放项目的文件夹中

1、创建项目

scrapy startproject scrapy_book

创建成功后，结构如下：

2、跳转到spiders路径

cd scrapy_book\scrapy_book\spiders

3、生成爬虫文件

由于涉及链接的提取，这里生成CrawlSpider文件

scrapy genspider -t crawl read Www.dushu.com

注意：先将第11行中follow的值改为False，否则会跟随从当前页面提取的链接继续爬取，避免过度下载

4、项目结构说明

接下来我们一共要修改4个文件完成爬取功能：

• read.py: 自定义的爬虫文件，完成爬取的功能
• items.py： 定义数据结构的地方，是一个继承自scrapy.Item的类
• pipelines.py： 管道文件，里面只有一个类，用于处理下载数据的后续处理
• setings.py： 配置文件 比如：是否遵循robots协议，User-Agent协议

三、网页分析

1、图书分析

读书网主页：

在读书网中，随便选取一个分类，这里以外国小说为例进行分析

这里我们简单爬取它的图片和书名，当然也可扩展

使用xpath语法对第一页的图片进行分析

由上图可以知道

书名：//div[@class="bookslist"]//img/@alt

书图片地址：//div[@class="bookslist"]//img/@data-original 不是src属性是因为页面图片使用懒加载

2、页码分析

第一页：外国小说 - 读书网|dushu.com 或 https://www.dushu.com/book/1176_1.html

第二页：外国小说 - 读书网|dushu.com

第三页：外国小说 - 读书网|dushu.com

发现规律，满足表达式：r"/book/1176_\d+\.html"

四、项目完成

1、修改items.py文件

自己定义下载数据的结构

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass ScrapyBookItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()# 书名name = scrapy.Field()# 图片地址src = scrapy.Field()

2、修改settings.py文件

将第65行的ITEM_PIPELINES的注释去掉，并在下面新增自己数据库的相关配置

3、修改pipnelines.py文件

进行下载数据的相关处理

# 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# 加载settings文件
from scrapy.utils.project import get_project_settings
import pymysqlclass ScrapyBookPipeline:# 最开始执行def open_spider(self,spider):settings = get_project_settings()# 获取配置信息self.host = settings['DB_HOST']self.port = settings['DB_PORT']self.user = settings['DB_USER']self.password = settings['DB_PASSWROD']self.name = settings['DB_NAME']self.charset = settings['DB_CHARSET']self.connect()def connect(self):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()# 执行中def process_item(self, item, spider):# 根据自己的表结构进行修改，我的是book表sql = 'insert into book(name,src) values("{}","{}")'.format(item['name'], item['src'])# 执行sql语句self.cursor.execute(sql)# 提交self.conn.commit()# 结尾执行def close_spider(self, spider):self.cursor.close()self.conn.close()

4、修改read.py

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule# 导入时可能有下划线报错，是编译器问题，可以正常使用
from scrapy_book.items import ScrapyBookItemclass ReadSpider(CrawlSpider):name = "read"allowed_domains = ["www.dushu.com"]# 改为第一页的网址,这样都能满足allow的规则，不遗漏start_urls = ["https://www.dushu.com/book/1176_1.html"]# allow属性提取指定链接，下面是正则表达式    callback回调函数   follow是否跟进就是按照提取连接规则进行提取这里选择Falserules = (Rule(LinkExtractor(allow=r"/book/1176_\d+\.html"), callback="parse_item", follow=False),)def parse_item(self, response):item = {}# item["domain_id"] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').get()# item["name"] = response.xpath('//div[@id="name"]').get()# item["description"] = response.xpath('//div[@id="description"]').get()# 获取当前页面的所有图片img_list = response.xpath('//div[@class="bookslist"]//img')for img in img_list:name = img.xpath('./@alt').extract_first()src = img.xpath('./@data-original').extract_first()book = ScrapyBookItem(name=name, src=src)# 进入pipelines管道进行下载yield book

5、下载

终端进入spiders文件夹，运行命令：scrapy crawl read

其中read是spiders文件夹下read.py中name的值

6、结果

一共下载了40(每一页的数据) * 13(页) = 520条数据

将read.py中的follow改为True即可下载该类书籍的全部数据，总共有100页，如果用流量的话谨慎下载，预防话费不足。

5、结语

这个爬虫项目应该可以适用于挺多场景的，不是特别多， 跟着写一下也没啥坏处。如果有代码的需求的话，日后会把项目的代码地址给出。因为自己学爬虫没多久，记录一下梳理下思路，也可以为以后有需要的时候做参考。