Python爬取机车网车型数据并存入Mysql数据库

结果展示（文末附完整代码）：

一、引言

        在当今数字化时代，数据对于各个领域的重要性不言而喻。对于机车行业而言，获取丰富的机车品牌、车型及详细信息数据，能够为市场分析、消费者研究等提供有力支持。本文将详细介绍一个使用 Python 编写的机车数据爬虫项目，该爬虫能够从特定机车网站抓取机车品牌、车型及其详细信息，并将数据存储到 MySQL 数据库中（同时也提供了 MongoDB 存储的部分代码示例）。

二、项目概述

        本项目旨在实现一个自动化的机车数据采集工具，通过对具体机车网站的爬取，获取机车品牌列表，进一步深入到每个品牌的车型页面，最终抓取车型的详细信息页面数据。整个过程涵盖了页面请求、数据解析以及数据存储等关键环节，下面将逐步展开介绍。

三、代码实现细节

（一）类的初始化（__init__方法）

        在JiChe类的初始化方法中，首先设定了要爬取的基础 URL，即http://www.jiche.com/pinpai/，这是整个爬虫的起始点。同时，定义了请求头信息，模拟浏览器发送请求，避免被网站识别为爬虫而拒绝访问。在本次代码中，使用的是常见的 Chrome 浏览器的 User-Agent 信息。

        对于数据库连接部分，代码中连接到了本地的 MySQL 数据库。设置了主机地址为127.0.0.1，端口号3306，用户名root，密码921108，数据库名称为fjj，并创建了数据库游标，以便后续执行 SQL 语句操作数据库。虽然代码中也包含了连接 MongoDB 的部分注释代码，但本文主要聚焦于 MySQL 数据库的操作与讲解。

class JiChe(object):def __init__(self):"""初始化 JiChe 类的实例。在这里设置了要爬取的基础 URL、请求头信息，以及连接到 MySQL 数据库所需的参数，并创建了数据库游标。"""self.url = 'http://www.jiche.com/pinpai/'self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ""Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36 Edg/106.0.1370.37 "}# # 连接 MongoDB# self.mongo_client = MongoClient('localhost', 27017)# self.mongo_db = self.mongo_client['your_database_name']# self.mongo_collection = self.mongo_db['your_collection_name']self.db = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='921108',db='fjj')self.cursor = self.db.cursor()

（二）获取页面内容（get_page_content方法）

   get_page_content方法负责发送 HTTP GET 请求获取指定 URL 的页面内容。它接收一个url参数，即要请求的页面地址。在方法内部，使用requests库发送请求，并根据请求头信息进行伪装。同时，为了确保正确解析页面中的中文等字符，将响应的编码设置为utf8。如果请求过程中出现异常，如网络连接问题或页面不存在等，将捕获requests.RequestException异常，并打印错误信息，同时返回None表示获取页面内容失败。

def get_page_content(self, url):"""发送 HTTP GET 请求获取指定 URL 的页面内容，并设置正确的编码。:param url: 要请求的 URL 地址:return: 返回获取到的页面文本内容，如果请求失败则返回 None"""try:response = requests.get(url, headers=self.headers)response.encoding = 'utf8'return response.textexcept requests.RequestException as e:print(f"请求页面时出错: {e}")return None

（三）解析品牌页面（parse_brand_page方法）

   parse_brand_page方法用于解析品牌页面。它接收品牌页面的文本内容作为参数resp。在方法内部，首先使用lxml库的etree模块将页面内容解析为 HTML 元素树。然后，通过特定的 XPath 表达式/html/body/div[2]/div[3]/div/div/div[1]/div/div[2]/ul/li找到页面中品牌列表所在的ul标签下的所有li标签。这里的 XPath 表达式是根据目标网站的页面结构确定的，如果网站页面结构发生变化，可能需要相应调整。

        对于每个品牌的li标签，进一步提取品牌标题和链接。品牌标题通过title = data.xpath("./p/a/@title")[0]获取，链接通过href = data.xpath("./p/a/@href")[0]获取。获取到品牌标题和链接后，调用parse_model_page方法对每个品牌的车型页面进行进一步解析。如果在提取数据过程中出现索引错误，例如 XPath 表达式找不到对应的元素，将打印错误信息提示页面结构可能发生变化。

def parse_brand_page(self, resp):"""解析品牌页面，提取品牌列表中的每个品牌的标题和链接，然后对每个品牌进一步解析。:param resp: 品牌页面的文本内容"""html = etree.HTML(resp)try:# 通过 XPath 找到 ul 标签下的所有 li 标签，这里的 XPath 表达式可能需要根据实际页面结构调整data_list = html.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/div/div/div[1]/div/div[2]/ul/li')for data in data_list:title = data.xpath("./p/a/@title")[0]  # 获取品牌标题href = data.xpath("./p/a/@href")[0]  # 获取品牌链接self.parse_model_page(title, href)except IndexError:print("在解析品牌页面时，提取数据出现索引错误，可能页面结构发生变化。")

（四）解析车型页面（parse_model_page方法）

   parse_model_page方法用于解析车型页面。它接收品牌标题title和品牌链接href作为参数。在方法内部，首先构建车型页面的 URL，即品牌链接加上chexing.html。然后，调用get_page_content方法获取车型页面的文本内容。如果获取成功，同样使用etree将页面解析为 HTML 元素树。

        通过 XPath 表达式//*[@id="j-model-list"]/li找到车型列表所在的li标签。对于每个车型的li标签，提取车型标题、链接和型号。车型标题通过title = data.xpath("./a/@title")[0]获取，链接通过href = data.xpath("./a/@href")[0]获取，型号通过type_ = data.xpath("./a/text()")[0]获取。获取到车型信息后，调用parse_detail_page方法对车型的详细信息页面进行解析。如果在提取数据过程中出现索引错误，将打印错误信息提示页面结构可能发生变化。

def parse_model_page(self, title, href):"""解析车型页面，提取车型列表中的每个车型的标题、链接和型号，然后对每个车型进一步解析。:param title: 品牌标题:param href: 品牌链接"""url = href + 'chexing.html'response_text = self.get_page_content(url)if response_text:html = etree.HTML(response_text)try:# 通过 XPath 找到特定 id 的 ul 标签下的所有 li 标签，这里的 XPath 表达式可能需要根据实际页面结构调整data_list = html.xpath('//*[@id="j-model-list"]/li')for data in data_list:title = data.xpath("./a/@title")[0]  # 获取车型标题href = data.xpath("./a/@href")[0]  # 获取车型链接type_ = data.xpath("./a/text()")[0]  # 获取车型型号self.parse_detail_page(title, type_, href)except IndexError:print("在解析车型页面时，提取数据出现索引错误，可能页面结构发生变化。")

（五）解析车型详细页面（parse_detail_page方法）

   parse_detail_page方法用于解析车型详细页面。它接收车型标题title、车型型号type_和车型链接href作为参数。在方法内部，首先调用get_page_content方法获取车型详细页面的文本内容。如果获取成功，使用BeautifulSoup库将页面解析为 BeautifulSoup 对象，以便更方便地提取页面中的表格数据。

        通过find_all('table')方法找到页面中的所有表格标签。对于每个表格，首先提取表格的id属性的后四位并加上款字作为一个标识信息kuan，然后遍历表格中的每个td标签。对于每个td标签，提取其中的文本信息。如果td标签中没有img标签，将td标签中的普通文本、span标签中的文本和b标签中的文本进行组合，去除首尾空白字符后添加到td_texts列表中。最后，将kuan和td_texts列表作为一个子列表添加到detail列表中，形成车型详细信息的列表结构。

        提取完数据后，将数据插入到 MySQL 数据库中。构建 SQL 插入语句sql = "INSERT INTO 机车 (title, type_, href, detail) VALUES (%s, %s, %s, %s)"，并设置插入参数params = (title, type_, href, str(detail))，然后使用数据库游标执行插入操作，并提交事务。如果在提取数据过程中出现异常，将打印错误信息提示页面结构可能发生变化。

def parse_detail_page(self, title, type_, href):"""解析车型详细页面，提取页面中的表格数据，整理成详细信息列表。:param title: 车型标题:param type_: 车型型号:param href: 车型链接"""response_text = self.get_page_content(href)if response_text:soup = BeautifulSoup(response_text, 'html.parser')table_tags = soup.find_all('table')detail = []try:for table in table_tags:kuan = table['id'][-4:] + '款'td_texts = []td_texts.append(kuan)for td in table.find_all('td'):if td.find('img') is None:other_text = td.find(string=True, recursive=False).strip() if td.find(string=True,recursive=False) else ""span_text = td.find('span').get_text(strip=True) if td.find('span') else ""if span_text == '价格':span_text = span_text + '：'b_text = td.find('b').get_text(strip=True) if td.find('b') else ""td_texts.append(span_text + other_text + b_text)detail.append(td_texts)print(title, type_, href, detail)# 将数据插入到 MySQL 数据库sql = "INSERT INTO 机车 (title, type_, href, detail) VALUES (%s, %s, %s, %s)"params = (title, type_, href, str(detail))self.cursor.execute(sql, params)self.db.commit()# # 将数据存入 MongoDB# data_to_insert = {#     "title": title,#     "type": type_,#     "href": href,#     "detail": detail# }# self.mongo_collection.insert_one(data_to_insert)except Exception:print("在解析车型详细页面时，提取数据出现索引错误，可能页面结构发生变化。")

（六）启动爬虫（run方法）

   run方法是整个爬虫的启动入口。在该方法中，首先调用get_page_content方法获取品牌页面的内容。如果获取成功，即品牌页面内容不为None，则调用parse_brand_page方法开始解析品牌页面，从而启动整个爬虫的流程，后续将依次解析车型页面和车型详细页面，直到完成所有数据的抓取和存储。

def run(self):"""启动整个爬虫流程，先获取品牌页面内容，然后依次进行解析。"""brand_page_content = self.get_page_content(self.url)if brand_page_content:self.parse_brand_page(brand_page_content)

四、项目总结

全部代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etreeclass JiChe(object):def __init__(self):"""初始化JiChe类的实例。在这里设置了要爬取的基础URL、请求头信息，以及连接到MySQL数据库所需的参数，并创建了数据库游标。"""self.url = 'http://www.jiche.com/pinpai/'self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ""Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36 Edg/106.0.1370.37 "}# # 连接MongoDB# self.mongo_client = MongoClient('localhost', 27017)# self.mongo_db = self.mongo_client['your_database_name']# self.mongo_collection = self.mongo_db['your_collection_name']self.db = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='921108',db='fjj')self.cursor = self.db.cursor()def get_page_content(self, url):"""发送HTTP GET请求获取指定URL的页面内容，并设置正确的编码。:param url: 要请求的URL地址:return: 返回获取到的页面文本内容，如果请求失败则返回None"""try:response = requests.get(url, headers=self.headers)response.encoding = 'utf8'return response.textexcept requests.RequestException as e:print(f"请求页面时出错: {e}")return Nonedef parse_brand_page(self, resp):"""解析品牌页面，提取品牌列表中的每个品牌的标题和链接，然后对每个品牌进一步解析。:param resp: 品牌页面的文本内容"""html = etree.HTML(resp)try:# 通过XPath找到ul标签下的所有li标签，这里的XPath表达式可能需要根据实际页面结构调整data_list = html.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/div/div/div[1]/div/div[2]/ul/li')for data in data_list:title = data.xpath("./p/a/@title")[0]  # 获取品牌标题href = data.xpath("./p/a/@href")[0]  # 获取品牌链接self.parse_model_page(title, href)except IndexError:print("在解析品牌页面时，提取数据出现索引错误，可能页面结构发生变化。")def parse_model_page(self, title, href):"""解析车型页面，提取车型列表中的每个车型的标题、链接和型号，然后对每个车型进一步解析。:param title: 品牌标题:param href: 品牌链接"""url = href + 'chexing.html'response_text = self.get_page_content(url)if response_text:html = etree.HTML(response_text)try:# 通过XPath找到特定id的ul标签下的所有li标签，这里的XPath表达式可能需要根据实际页面结构调整data_list = html.xpath('//*[@id="j-model-list"]/li')for data in data_list:title = data.xpath("./a/@title")[0]  # 获取车型标题href = data.xpath("./a/@href")[0]  # 获取车型链接type_ = data.xpath("./a/text()")[0]  # 获取车型型号self.parse_detail_page(title, type_, href)except IndexError:print("在解析车型页面时，提取数据出现索引错误，可能页面结构发生变化。")def parse_detail_page(self, title, type_, href):"""解析车型详细页面，提取页面中的表格数据，整理成详细信息列表。:param title: 车型标题:param type_: 车型型号:param href: 车型链接"""response_text = self.get_page_content(href)if response_text:soup = BeautifulSoup(response_text, 'html.parser')table_tags = soup.find_all('table')detail = []try:for table in table_tags:kuan = table['id'][-4:] + '款'td_texts = []td_texts.append(kuan)for td in table.find_all('td'):if td.find('img') is None:other_text = td.find(string=True, recursive=False).strip() if td.find(string=True,recursive=False) else ""span_text = td.find('span').get_text(strip=True) if td.find('span') else ""if span_text == '价格':span_text = span_text + '：'b_text = td.find('b').get_text(strip=True) if td.find('b') else ""td_texts.append(span_text + other_text + b_text)detail.append(td_texts)print(title, type_, href, detail)# 将数据插入到MySQL数据库sql = "INSERT INTO 机车 (title, type_, href, detail) VALUES (%s, %s, %s, %s)"params = (title, type_, href, str(detail))self.cursor.execute(sql, params)self.db.commit()# # 将数据存入MongoDB# data_to_insert = {#     "title": title,#     "type": type_,#     "href": href,#     "detail": detail# }# self.mongo_collection.insert_one(data_to_insert)except Exception:print("在解析车型详细页面时，提取数据出现索引错误，可能页面结构发生变化。")def run(self):"""启动整个爬虫流程，先获取品牌页面内容，然后依次进行解析。"""brand_page_content = self.get_page_content(self.url)if brand_page_content:self.parse_brand_page(brand_page_content)if __name__ == '__main__':spider = JiChe()spider.run()

        通过以上代码实现，我们成功构建了一个机车数据爬虫。它能够从指定的机车网站抓取品牌、车型及详细信息，并存储到 MySQL 数据库中，为后续的数据分析和应用提供了数据基础。然而，在实际应用中，还需要考虑一些问题。例如，网站的页面结构可能会发生变化，这就需要定期检查和调整 XPath 表达式等解析代码，以确保爬虫的稳定性和准确性。同时，为了避免对目标网站造成过大的访问压力，还可以考虑设置合理的爬取间隔时间，遵循网站的 robots.txt 规则等。

        此外，在数据存储方面，虽然本文主要介绍了 MySQL 数据库的使用，但 MongoDB 等非关系型数据库也有其优势，如更好的扩展性和对复杂数据结构的支持。可以根据实际需求进一步优化数据存储方案，或者考虑结合使用多种数据库技术。总之，机车数据爬虫项目具有很大的应用潜力和拓展空间，通过不断地优化和完善，可以为机车行业相关研究和业务提供更强大的数据支持工具。

        希望本文能够帮助读者理解机车数据爬虫的基本原理和实现方法，读者可以根据自己的需求进一步修改和扩展代码，以适应不同的应用场景。

        请注意，在实际使用中，如果涉及到对网站数据的获取，需要确保遵守相关网站的使用条款和法律法规，避免未经授权的访问和数据滥用等问题，本文仅供交流学习，请勿滥用。