练习使用Scrapy爬取当当网商品数据

本文介绍了如何使用Scrapy爬虫框架抓取当当网的商品数据,包括商品标题、链接、价格和评论数,并实现自动翻页及将数据存入数据库。在编写过程中,重点涉及了XPath选择器以及数据库配置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

目标站点:”http://category.dangdang.com/pg1-cp01.54.04.00.00.00.html

需求数据:商品标题、链接、价格、评论数

要求:实现自动翻页并自动写如数据库

第一步 在项目文件夹下打开终端,使用一下命令创建项目。

scrapy startproject dangdang

第二部 创建爬虫文件

scrapy genspider -t basic ddts dangdang.com

第三步 在items文件下写入即将要爬的内容

title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
comment = scrapy.Field()

第四步 编写爬虫文件

首先我们打开网页,在源代码里面找到定位元素,然后编写爬取规则,下面是我的代码

item["title"] = response.xpath("//a[@name='itemlist-title']/@title").extract()
item["link"] = response.xpath("//a[@name='itemlist-title']/@href").extract()
item["price"] = response.xpath("//span[@class='search
Python中的Scrapy是一个强大的网络爬虫框架,可以方便地抓取网站数据,如当当网商品信息。以下是使用Scrapy抓取当当网数据的基本步骤: 1. 安装Scrapy:首先确保已安装Python,然后通过命令行运行`pip install scrapy`安装Scrapy及其依赖。 2. 创建项目:创建一个新的Scrapy项目,例如`cd ~ && scrapy startproject dangdang_spider`。 3. 创建spider:在`spiders`文件夹下新建一个Python文件,如`dangdang.py`,定义Spider类。需要设置`start_urls`属性,指定开始爬取的页面链接,通常是商品分类页。 ```python import scrapy class DangDangSpider(scrapy.Spider): name = 'dangdang' allowed_domains = ['dangdang.com'] start_urls = ['https://book.dangdang.com/'] def parse(self, response): # 使用XPath或CSS选择器提取感兴趣的数据,比如商品列表、链接等 product_links = response.css('a.product-title::attr(href)').getall() for link in product_links: yield {'link': link} # 访问详情页并递归解析 yield response.follow(link, self.parse_detail) def parse_detail(self, response): # 解析商品详细信息,如标题、价格、评论等 pass # 需要根据实际网页结构编写解析逻辑 ``` 4. 运行爬虫:在项目根目录下运行`scrapy crawl dangdang`启动爬虫。Scrapy会自动下载页面、提取数据,并存储到CSV、JSON或其他支持的格式中。 注意,为了保护网站服务器,遵守robots.txt协议,以及尊重网站的服务条款,实际使用时需确保合法合规。同时,网站可能会有反爬机制,如验证码、IP限制等,可能需要处理这些问题或使用代理IP。
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