Python实战案例分享：爬取当当网商品数据

​​作者：韦玮

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 目前，网络爬虫应用领域非常广，在搜索引擎、大数据分析、客户挖掘中均可以用到。在本篇博文中，韦玮老师会以当当网爬虫为例，为大家讲解如何编写一个自动爬虫将当当网的商品数据都爬取下来。

首先，需要创建一个名为dangdang的爬虫项目，如下所示：

D:\Python35\myweb>scrapy startproject dangdang

New Scrapy project 'dangdang', using template directory 'd:\\python35\\lib\\site-packages\\scrapy\\templates\\project', created in:

    D:\Python35\myweb\dangdang

You can start your first spider with:

    cd dangdang

    scrapy genspider example example.com

创建好了爬虫项目之后，我们需要进入该爬虫项目，然后在爬虫项目中创建一个爬虫，如下所示：

D:\Python35\myweb>cd .\dangdang\

D:\Python35\myweb\dangdang>scrapy genspider -t basic dangspd dangdang.com

Created spider 'dangspd' using template 'basic' in module:

  Dangdang.spiders.dangspd

爬虫和爬虫项目是不一样的，一个爬虫项目中可以有1个或多个爬虫文件。

随后，我们需要编写items.py文件，在该文件中定义好需要爬取的内容，我们将items.py文件修改为如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items

#

# See documentation in:

# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

class DangdangItem(scrapy.Item):

    # define the fields for your item here like:

    # name = scrapy.Field()

    #商品标题

    title=scrapy.Field()

    #商品评论数

    num=scrapy.Field()

随后，需要编写pipelines.py文件，在pipelines.py文件中，我们一般会编写一些爬取后数据处理的代码，我们需要将爬取到的信息依次展现到屏幕上（当然你也可以将爬取到的信息写进文件或数据库中），我们将pipelines.py文件修改为如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here

#

# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting

# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

class DangdangPipeline(object):

    def process_item(self, item, spider):

        #item=dict(item)

        #print(len(item["name"]))

        for j in range(0,len(item["title"])):

            print(j)

            title=item["title"][j]

            num=item["num"][j]

            print("商品名："+title)

            print("商品评论数："+num)

            print("--------")

        return item

随后，接下来我们还需要编写配置文件settings.py，编写配置文件的目的有两个：

1）、启用刚刚编写的pipelines，因为默认是不启用的。

2）、设置不遵循robots协议爬行，因为该协议对我们的爬虫有相关限制，遵循该协议，可能会无法爬取到结果。

我们可以将配置文件settings.py的robots协议配置部分修改为如下所示，此时值设置为False，代表让爬虫不遵循当当网的robots协议爬行，当然我们不要利用这些技术做违法事项。

# Obey robots.txt rules

ROBOTSTXT_OBEY = False

然后，我们再将配置文件settings.py的pipelines配置部分设置为如下所示，开启对应的pipelines:

# Configure item pipelines

# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

ITEM_PIPELINES = {

    'dangdang.pipelines.DangdangPipeline': 300,

}

随后，我们需要分析当当网的网页结构，总结出信息提取的规则以及自动爬行的规律。

我们打开某一个频道页，各页对应的网址如下所示：

http://category.dangdang.com/pg1-cid4002644.html

http://category.dangdang.com/pg2-cid4002644.html

http://category.dangdang.com/pg3-cid4002644.html

……

此时，我们会发现，网页的格式形如：http://category.dangdang.com/pg[页码]-cid4002644.html

有了该规律之后，我们可以将页码位置设置为变量，通过for循环就可以构造出一个频道中所有的商品页，也就通过这种方式实现了自动爬取。

然后，我们再分析商品信息的提取规律。

我们打开任意一个频道页http://category.dangdang.com/pg1-cid4002644.html，然后可以看到如下界面：

此时我们需要提取该页面中所有的商品标题和商品评论信息，将其他无关信息过滤掉。所以，我们可以查看该网页源代码，以第一个商品为例进行分析，然后总结出所有商品的提取规律。我们可以右键--查看源代码，然后通过ctrl+find快速定位源码中该商品的对应源代码部分，如下所示：

​

对应源代码复制出来如下所示：

……

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……

所以，我们可以得到提取商品标题和商品评论的Xpath表达式，如下所示：

#提取商品标题

"//a[@class='pic']/@title"

#提取商品评论

"//a[@name='P_pl']/text()"

在这里时间有限，无法详细讲解Xpath表达式基础，没有Xpath表达式基础的朋友可以参考下方作者的书籍或者百度自行补充，XPath基础部分知识不属于本篇博文范畴。

此时，我们已经总结出了信息提取的对应的Xpath表达式，然后我们可以编写刚才最开始的时候创建的爬虫文件dangspd.py了，我们将爬虫文件编写修改为如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

import re

from dangdang.items import DangdangItem

from scrapy.http import Request

class DangspdSpider(scrapy.Spider):

    name = "dangspd"

    allowed_domains = ["dangdang.com"]

    start_urls = (

        'http://category.dangdang.com/pg1-cid4002644.html',

    )

    def parse(self, response):

        item=DangdangItem()

        item["title"]=response.xpath("//a[@class='pic']/@title").extract()

        item["num"]=response.xpath("//a[@name='P_pl']/text()").extract()

        yield item

        for i in range(2,101):

            url="http://category.dangdang.com/pg"+str(i)+"-cid4002644.html"

            yield Request(url, callback=self.parse) 

这样，就可以实现爬虫的编写了。

随后，我们可以进入调试和运行阶段。

我们进入cmd界面，运行该爬虫，出现如下所示结果，中间结果太长，省略了部分：

D:\Python35\myweb\dangdang>scrapy crawl dangspd --nolog

……

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可以看到，此时一共输出了19K多行，将近2万行数据，如下所示：

捕获3.PNG

每个数据占4行，所以将近爬取了19210/4=4802.5条数据，当然这个是估算，因为中间可能会有极少量的数据抓取异常等情况，这是正常的。目前已经抓取了将近100页的数据，而爬虫中设置爬取100页，所以结果属于正常的。

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