Scrapy爬取银行理财产品信息(共12多万条)并存入MongoDB

本文介绍使用Scrapy爬虫从“融360”网站抓取12万多条银行理财产品信息,并存储至MongoDB的过程。文章详细展示了items.py、bankSpider.py及pipelines.py的代码配置,最终成功实现高效数据爬取。

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本次Scrapy爬虫的目标是爬取“融360”网站上所有银行理财产品的信息,并存入MongoDB中。网页的截图如下,全部数据共12多万条。

我们不再过多介绍Scrapy的创建和运行,只给出相关的代码。关于Scrapy的创建和运行

修改items.py,代码如下,用来储存每个理财产品的相关信息,如产品名称,发行银行等。

创建爬虫文件bankSpider.py,代码如下,用来爬取网页中理财产品的具体信息。

为了将爬取的数据储存到MongoDB中,我们需要修改pipelines.py文件,代码如下:

其中的MongoDB的相关参数,如MONGO_HOST, MONGO_PORT在settings.py中设置。修改settings.py如下:

ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES = {'bank.pipelines.BankPipeline': 300}

添加MongoDB连接参数

MONGO_HOST ="localhost"# 主机

IPMONGO_PORT =27017# 端口号

MONGO_DB ="Spider"# 库名 

MONGO_COLL ="bank"# collection名# 

MONGO_USER = ""# MONGO_PSW = ""

其中用户名和密码可以根据需要添加。

  接下来,我们就可以运行爬虫了。运行结果如下:

共用时3小时,爬了12多万条数据,效率之高令人惊叹!

  最后我们再来看一眼MongoDB中的数据:

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