1.高考派大学数据----写在前面
写到终于了scrapy爬虫框架了，这个框架可以说是蟒爬虫框架里面出镜率最高的一个了，我们接下来重点研究一下它的使用规则。
安装过程自己百度一下，就能找到3种以上的安装手法，一个哪都可以安装上
可以参考https://scrapy-chs./zh_CN/0.24/intro/install.html官方说明进行安装。
2.高考派大学数据----创建scrapy项目
通用使用下面的命令，创建即可
scrapy startproject mySpider
完成之后，你的项目的目录结构为
每个文件对应的意思为
- scrapy.cfg项目的配置文件
- mySpider /根目录
- mySpider / items.py项目的目标文件，规范数据格式，用来定义解析对象对应的属性或字段。
- mySpider / pipelines.py项目的管道文件，负责处理被蜘蛛提取出来的项目。典型的处理有清理，验证及持久化（例如存取到数据库）
- mySpider / settings.py项目的设置文件
- mySpider / spiders /爬虫主目录
- * Spider中间件是在引擎及Spider之间的特定钩子（具体钩子），处理蜘蛛的输入（响应）和输出（items及requests）。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。*本篇文章没有涉及
高考派大学数据----创建Scrapy爬虫
通过命令行进入到mySpider / spiders /目录，然后执行如下命令
scrapy genspider 高考 “ www. ”
打开mySpider / spiders /目录里面的高考，默认增加了下列代码
import scrapy
class GaoKaoSpider(scrapy.Spider):
name = "GaoKao"
allowed_domains = ["www."]
start_urls = ['http://www./']
def parse(self, response):
pass
默认生成的代码，一个所有游戏GaoKaoSpider的类，这个并且类的英文用scrapy.Spider继承来的
而且默认实现了三个属性状语从句：一个方法
name =“”这个是爬虫的名字，必须唯一，在不同的爬虫需要定义不同的名字
allowed_domains = []域名范围，限制爬虫爬取当前域名下的网页
start_urls = []爬取的URL元组/列表。爬虫从这里开始爬取数据，第一次爬取的页面就是从这里开始，其他的URL将会从这些起始的URL爬取的结果中生成
解析（self，response）解析网页的方法， -个初始网址完成下载后将调用，调用的时候传入每一个初始URL返回的响应对象作为唯一参数，主要作用1、负责解析返回的网页数据，response.body 2、生成下一页的URL请求
高考派大学数据----第一个案例
要我们爬取的的英文高考派大学数据数据为http://www./rank-index.html
页面下部有一个加载更多，点击抓取链接
尴尬的事情发生了，竟然是一个POST请求，本打算实现一个GET的，这回代码量有点大了〜
scrapy模式是GET请求的，如果我们需要修改成POST，那么需要重写Spider类的start_requests（self）方法，并且不再调用start_urls里面的url了，所以，咱对代码进行一些修改。重写代码之后，注意下面这段代码
request = FormRequest(self.start_url,headers=self.headers,formdata=form_data,callback=self.parse)
FormRequest需要引入模块from scrapy import FormRequest
self.start_url写上帖请求的地址即可formdata
用来提交表单数据
callback调用网页解析参数
最后的yield请求表示这个函数是一个生成器
import scrapy
from scrapy import FormRequest
import json
from items import MyspiderItem
class GaokaoSpider(scrapy.Spider):
name = 'GaoKao'
allowed_domains = ['']
start_url = 'http://www./rank-index.html'
def __init__(self):
self.headers = {
"User-Agent":"自己找个UA",
"X-Requested-With":"XMLHttpRequest"
}
# 需要重写start_requests() 方法
def start_requests(self):
for page in range(0,7):
form_data = {
"otype": "4",
"city":"",
"start":str(25*page),
"amount": "25"
}
request = FormRequest(self.start_url,headers=self.headers,formdata=form_data,callback=self.parse)
yield request
def parse(self, response):
print(response.body)
print(response.url)
print(response.body_as_unicode())
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在我们def parse(self, response):函数里面，输出一下网页内容，这个地方，需要用到1个知识点是
获取网页内容 response.body response.body_as_unicode()
- response.url获取抓取的RUL
- response.body获取网页内容字节类型
- response.body_as_unicode（）获取网站内容字符串类型
我们接下来就可以运行一下爬虫程序了
项目在根目录创建³³一个begin.py文件，里面写入如下代码
from scrapy import cmdline
cmdline.execute(("scrapy crawl GaoKao").split())
运行该文件，记住在scrapy中的其他py文件中，运行是不会显示相应的结果的，每次测试的时候，都需要运行begin.py当然，你可起一个其他的名字。
如果你不这么干的，那么你只能采用下面的操作，就是比较麻烦。
cd到爬虫目录里执行scrapy crawl GaoKao--nolog命令
说明：scrapy crawl GaoKao(GaoKao表示爬虫名称) --nolog(--nolog表示不显示日志)
运行起来，就在控制台打印数据了，测试方便，可以把上述代码中那个数字7，修改成2，有心人能看到我这个小文字
pycharm在运行过程中，会在控制台打印很多红色的字，没事，那不是BUG
一定要在红色的字中间找到黑色的字，黑色的字才是你打印出来的数据，如下，得到这样的内容，就成功一大半了。
但是这个地方有个小坑，就是，你会发现返回的数据不一致，这个我测试了一下，是因为第一页的数据返回的不是JSON格式的，而是普通的网页，那么我们需要针对性处理一下，这个先不用管，把我们items.py进行完善
import scrapy
class MyspiderItem(scrapy.Item):
# 学校名称
uni_name = scrapy.Field()
uni_id = scrapy.Field()
city_code = scrapy.Field()
uni_type = scrapy.Field()
slogo = scrapy.Field()
# 录取难度
safehard = scrapy.Field()
# 院校所在地
rank = scrapy.Field()
然后在刚才的GaokaoSpider类中，继续完善解析函数，判断通过response.headers["Content-Type"]去确定本。页面的英文HTML格式，还是JSON格式。
if(content_type.find("text/html")>0):
# print(response.body_as_unicode())
trs = response.xpath("//table[@id='results']//tr")[1:]
for item in trs:
school = MyspiderItem()
rank = item.xpath("td[1]/span/text()").extract()[0]
uni_name = item.xpath("td[2]/a/text()").extract()[0]
safehard = item.xpath("td[3]/text()").extract()[0]
city_code = item.xpath("td[4]/text()").extract()[0]
uni_type = item.xpath("td[6]/text()").extract()[0]
school["uni_name"] = uni_name
school["uni_id"] = ""
school["city_code"] = city_code
school["uni_type"] = uni_type
school["slogo"] = ""
school["rank"] = rank
school["safehard"] = safehard
yield school
else:
data = json.loads(response.body_as_unicode())
data = data["data"]["ranks"] # 获取数据
for item in data:
school = MyspiderItem()
school["uni_name"] = item["uni_name"]
school["uni_id"] = item["uni_id"]
school["city_code"] = item["city_code"]
school["uni_type"] = item["uni_type"]
school["slogo"] = item["slogo"]
school["rank"] = item["rank"]
school["safehard"] = item["safehard"]
# 将获取的数据交给pipelines，pipelines在settings.py中定义
yield school
parse（）方法的执行机制
- 使用产量返回数据，不要使用收益。这样子的解析就会被当做一个生成器.scarpy将解析生成的数据，逐一返回
- 如果返回值是请求则加入爬取队列，如果是项目类型，则交给管道出来，其他类型报错
到这里，如果想要数据准备的进入到管道中，你需要在setting.py中将配置开启
# See https://doc./en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
'mySpider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
}
关系编写同时pipeline.py文件
import os
import csv
class MyspiderPipeline(object):
def __init__(self):
# csv 文件
store_file = os.path.dirname(__file__) "/spiders/school1.csv"
self.file = open(store_file,"a ",newline='',encoding="utf-8")
self.writer = csv.writer(self.file)
def process_item(self, item, spider):
try:
self.writer.writerow((
item["uni_name"],
item["uni_id"],
item["city_code"],
item["uni_type"],
item["slogo"],
item["rank"],
item["safehard"]
))
except Exception as e:
print(e.args)
def close_spider(self,spider):
self.file.close()
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好了，代码全部编写完毕，还是比较简单的吧，把上面的数字在修改成图7，为啥是7，因为只能获取到前面150条数据
来源：https://www./content-1-349351.html
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