使用scrapy爬取北京公交

环境

pycharm

安装好scrapy

创建一个scrapy项目

在pycharm中的命令行界面创建一个beijingbus的scrapy项目

D:\python\beibusTest>scrapy startproject beijingbus
#这里的D:\python\beibusTest>是我自己使用的路径，自己可以设置自己想要将项目保存的路径

切换到beijingbus目录，并使用genspider创建一个spider

D:\python\beibusTest>cd beijingbus

D:\python\beibusTest\beijingbus>scrapy genspider bei_bus beijing.8684.cn

使用pycharm打开我们创建的beijingbus项目

找到自己项目的路径（像我D:\python\beibusTest\beijingbus）

beijingbus/spiders/：放置spider代码的目录，用于编写用户自定义的爬虫

beijingbus/items.py：项目中的item文件，用于定义用户要抓取的字段

beijingbus/middlewares.py：主要是对功能的拓展，用于用户添加一些自定义的功能

beijingbus/pipelines.py：管道文件，当spider抓取到内容（item）以后，会被送到这里，这些信息在这里会被清洗，去重，保存到数据或者数据库

beijingbus/settings.py：项目的设置文件，用来设置爬虫的默认信息，及相关功能的开启与否，如是否遵循robots协议，设置默认的hesder等

开始编写代码：

进入settings.py将ROBOTSTXT_OBEY的参数改为False，使爬虫不遵循Robots协议

ROBOTSTXT_OBEY = False

将DEFAULT_REQUEST_HEADERS方法注释掉，添加User-Agent属性

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
   'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
   'Accept-Language': 'en',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 '
                 '(KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36'
}

User-Agent的获取方法（打开浏览器，右键检查（或者f12）——Network——Headers）

(此操作是为了实现模拟浏览器访问的效果)

进入bei_bus.py文件：

1.先爬取一级网页

代码：

进入bei_bus.py文件

#对自动生成的start_urls进行修改，改成如下
import scrapy

class BeiBusSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bei_bus'
    allowed_domains = ['beijing.8684.cn']
    start_urls = 'http://beijing.8684.cn/'

    def start_requests(self):
        for page in range(1):  #这里我只爬取了list1,可以自己选择加循环条件
            url = '{url}/list{page}'.format(url=self.start_urls, page=(page+1))  #是在构建一级网页的网址
            yield FormRequest(url, callback=self.parse_index)

    def parse(self, response):
        pass

在pycharm中的命令行界面（Terminal）执行’scrapy crawl bei_bus’可以实现一级网页的爬取：

2.再爬取二级网页

import scrapy
from scrapy import Spider, FormRequest, Request
from urllib.parse import urljoin

class BeiBusSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bei_bus'
    allowed_domains = ['beijing.8684.cn']
    start_urls = 'http://beijing.8684.cn/'

    def start_requests(self):  # start_requests方法固定
        for page in range(1):
            url = '{url}/list{page}'.format(url=self.start_urls, page=(page+1))
            yield FormRequest(url, callback=self.parse_index)

    def parse_index(self, response):
        beijingbus = response.xpath('//div[@class="list clearfix"]/a//@href').extract()  #爬取二级网页
        for href in beijingbus:
            url2 = urljoin(self.start_urls, href)  #拼接二级网页
            yield Request(url2, callback=self.parse_detail)

    def parse_detail(self, response):
        pass

    def parse(self, response):
        pass

在pycharm中的命令行界面（Terminal）执行’scrapy crawl bei_bus’可以实现二级网页的爬取：

3.再爬取详细信息

#这也是bei_bus.py中的完整代码

import scrapy
from scrapy import Spider, FormRequest, Request
from urllib.parse import urljoin
from ..items import BeijingbusItem

class BeiBusSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bei_bus'
    allowed_domains = ['beijing.8684.cn']
    start_urls = 'http://beijing.8684.cn/'

    # 一级网页
    def start_requests(self):
        for page in range(1):
            url = '{url}/list{page}'.format(url=self.start_urls, page=(page+1))
            yield FormRequest(url, callback=self.parse_index)

    # 二级网页
    def parse_index(self, response):
        #使用xpath寻找详细信息页面的url，具体用法可以搜索“xpath语法”
        beijingbus = response.xpath('//div[@class="list clearfix"]/a//@href').extract()  # extract()方法表示符合条件的所有文本
        for href in beijingbus:
            url2 = urljoin(self.start_urls, href)  # urljoin()方法拼接url
            # yield再次发起网页访问，callback后的方法用于回调函数，可以在回调函数中对网页进行处理
            yield Request(url2, callback=self.parse_detail)

下面是爬取详细页的代码：
    def parse_detail(self,response):
        bus_name = response.xpath('//div[@class="info"]/h1//text()').extract_first()  # extract_frist()方法用于返回符合条件的第一个数据
        bus_time = response.xpath('//div[@class="info"]/ul/li[1]//text()').extract_first()
        bus_type = response.xpath('//div[@class="info"]/ul/li[2]//text()').extract_first()
        #格式化数据
        bus_item = BeijingbusItem()
        for field in bus_item.fields:
            bus_item[field] = eval(field)  # eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值
        yield bus_item
        # pass

    def parse(self, response):
        pass

在pycharm中的命令行界面（Terminal）执行’scrapy crawl bei_bus’可以实现详细页面的爬取：

（上图只是一部分）

进入items.py文件，修改其中的class以格式化数据

import scrapy

class BeijingbusItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    bus_name = scrapy.Field()
    bus_type = scrapy.Field()
    bus_time = scrapy.Field()
    # pass

在数据库中创建数据表（shuju）并设置编码格式：

create table shuju(
bus_name varchar(100),
bus_time varchar(100),
bus_type varchar(100)
)CHARACTER SET utf8;

在settings.py中：

文末添加如下内容
DB_HOST = 'localhost'
DB_USER = 'root'
DB_PWD = '123456'
DB = 'test'  # 数据库　
DB_CHARSET = 'utf8'

将ITEM_PIPELINES 方法的注释去掉，并将其中的内容改为如下：
ITEM_PIPELINES = {
    'beijingbus.pipelines.BeijingbusPipeline': 300,  # 数字代表优先级，数字越小，优先级越高
}

在pipelines.py文件中：

from . import settings
import pymysql

#修改类为BeijingbusPipeline，添加初始化方法，将host,user,pwd,b,charset从settings中读取出来，并通过一个connect()方法建立与数据库的连接
class BeijingbusPipeline:
    # 初始化方法
    def __init__(self):
        self.host = settings.DB_HOST
        self.user = settings.DB_USER
        self.pwd = settings.DB_PWD
        self.db = settings.DB
        self.charset = settings.DB_CHARSET
        self.connect()

    # 建立与数据的连接
    def connect(self):
        # 连接数据库，创建一个数据库对象
        self.conn = pymysql.connect(host=self.host,
                                    user=self.user,
                                    password=self.pwd,
                                    db=self.db,
                                    charset=self.charset
                                    )
        # 开启游标功能，创建游标对象
        self.cursor = self.conn.cursor()  # 这里使用的是数据库对象self.conn中的cursor()方法

    # 实现process_item方法，用于完成向数据库中插入数据的操作
    def process_item(self, item, spider):
        sql = 'insert into shuju(bus_name,bus_time,bus_type) values ("%s","%s","%s")'%(item['bus_name'], item['bus_time'], item['bus_type'])
        # 执行SQL语句
        self.cursor.execute(sql)  # 使用execute方法执行SQL语句
        self.conn.commit()  # 提交到数据库执行
        return item

    # 用于关闭数据库的连接
    def close_spiders(self):
        self.conn.close()
        self.cursor.close()

关于更多的python操作mysql数据库(cursor（）游标讲解)可以参考下面这篇文章的讲解：

https://www.jb51.net/article/177865.htm

（转载别人的链接，如有侵权望作者告知，本人立即删除）

最后在pycharm中的命令行界面（Terminal）执行’scrapy crawl bei_bus’，再查看数据表：

Original: https://blog.csdn.net/qq_45925324/article/details/111763883
Author: 败北L
Title: 使用scrapy爬取北京公交