一、项目需求
爬取排行榜小说的作者,书名,分类以及完结或连载
二、项目分析
目标url:“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=1”
通过控制台搜索发现相应信息均存在于html静态网页中,所以此次爬虫难度较低。
通过控制台观察发现,需要的内容都在一个个li列表中,每一个列表代表一本书的内容。
在li中找到所需的内容
找到第两页的url
“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=1”
“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=2”
对比找到页数变化
开始编写scrapy程序。
三、程序编写
创建项目太简单,不说了
1.编写item(数据存储)
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import scrapy class qidianhotitem(scrapy.item): name = scrapy.field() #名称 author = scrapy.field() #作者 type = scrapy.field() #类型 form = scrapy.field() #是否完载 |
2.编写spider(数据抓取(核心代码))
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#coding:utf-8 from scrapy import request from scrapy.spiders import spider from ..items import qidianhotitem #导入下需要的库 class hotsalesspider(spider): #设置spider的类 name = "hot" #爬虫的名称 qidian_header = { "user-agent" : "mozilla/5.0 (x11; linux x86_64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/90.0.4430.93 safari/537.36" } #设置header current_page = 1 #爬虫起始页 def start_requests( self ): #重写第一次请求 url = "https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=1" yield request(url,headers = self .qidian_header,callback = self .hot_parse) #request发起链接请求 #url:目标url #header:设置头部(模拟浏览器) #callback:设置页面抓起方式(空默认为parse) def hot_parse( self , response): #数据解析 #xpath定位 list_selector = response.xpath( "//div[@class='book-mid-info']" ) #获取所有小说 for one_selector in list_selector: #获取小说信息 name = one_selector.xpath( "h4/a/text()" ).extract()[ 0 ] #获取作者 author = one_selector.xpath( "p[1]/a[1]/text()" ).extract()[ 0 ] #获取类型 type = one_selector.xpath( "p[1]/a[2]/text()" ).extract()[ 0 ] # 获取形式 form = one_selector.xpath( "p[1]/span/text()" ).extract()[ 0 ] item = qidianhotitem() #生产存储器,进行信息存储 item[ 'name' ] = name item[ 'author' ] = author item[ 'type' ] = type item[ 'form' ] = form yield item #送出信息 # 获取下一页url,并生成一个request请求 self .current_page + = 1 if self .current_page < = 10 : #爬取前10页 next_url = "https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=" + str ( self .current_page) yield request(url = next_url,headers = self .qidian_header,callback = self .hot_parse) def css_parse( self ,response): #css定位 list_selector = response.css( "[class='book-mid-info']" ) for one_selector in list_selector: # 获取小说信息 name = one_selector.css( "h4>a::text" ).extract()[ 0 ] # 获取作者 author = one_selector.css( ".author a::text" ).extract()[ 0 ] # 获取类型 type = one_selector.css( ".author a::text" ).extract()[ 1 ] # 获取形式 form = one_selector.css( ".author span::text" ).extract()[ 0 ] # 定义字典 item = qidianhotitem() item[ 'name' ] = name item[ 'author' ] = author item[ 'type' ] = type item[ 'form' ] = form yield item |
3.start.py(代替命令行)
在爬虫项目文件夹下创建start.py。
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from scrapy import cmdline #导入cmd命令窗口 cmdline.execute( "scrapy crawl hot -o hot.csv" .split()) #运行爬虫并生产csv文件 |
出现类似的过程代表爬取成功。
hot.csv
总结
本次爬虫内容还是十分简单的因为只用了spider和item,这几乎是所有scrapy都必须调用的文件,后期还会有middlewarse.py,pipelines.py,setting.py需要编写和配置,以及从javascript和json中提取数据,难度较大。
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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_50835854/article/details/117783644