运用Scrapy框架爬取淘车网十七万二手车数据

最新推荐文章于 2025-01-30 16:17:50 发布

原创

最新推荐文章于 2025-01-30 16:17:50 发布 · 978 阅读

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本文介绍如何利用Scrapy框架抓取淘车网的二手车数据，包括各个城市的车型列表及详情页信息。首先，明确了爬取目标，然后创建Scrapy项目，构建items和爬虫文件。通过循环遍历城市和车型URL，实现多线程抓取。接着，编写解析函数获取分页数据，挂起请求并回调，最后在parse2函数中处理详情页信息。数据通过管道保存到MongoDB数据库中。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本篇内容将使用scrapy框架爬取淘车网所有二手车信息。
下面开始讲解下如何爬取我们想要的数据：
明确爬取目标：
首先，进入官网：https://www.taoche.com/
在这里插入图片描述
进入官网发现，我们要获取的数据量是很大的，不仅要拿到所以的城市链接和车型链接还要有详情页的链接。

我们点击查看全部：
在这里插入图片描述
要拿到A到Z的所有车型的url。

以及

这里所有城市的列表。

获取完之后，我们再通过每一个城市的每个车型的url，进入每页的每辆车的详情中去获取我们的数据。

开始任务

首先我们在某路径下创建我们的scrapy项目：

scrapy startproject  taochewang

然后创建爬虫文件；

cd taochewang
scrapy genspier taoche taoche.com

为了充分体现scrapy框架的多线程能力，我提前构造了一个页面来解析首页中的所有城市和所有车辆信息。
下图可以先看下，是我的项目结构：
在这里插入图片描述
下面是城市信息和车型信息：

# 城市编码
CITY_CODE = ['shijiazhuang', 'tangshan', 'qinhuangdao', 'handan', 'xingtai', 'baoding', 'zhangjiakou',
             'chengde', 'cangzhou', 'langfang', 'hengshui', 'taiyuan', 'datong', 'yangquan', 'changzhi', 'jincheng',
             'shuozhou', 'jinzhong', 'yuncheng', 'xinzhou', 'linfen', 'lvliang', 'huhehaote', 'baotou', 'wuhai',
             'chifeng', 'tongliao', 'eerduosi', 'hulunbeier', 'bayannaoer', 'wulanchabu', 'xinganmeng',
             'xilinguolemeng', 'alashanmeng', 'changchun', 'jilin', 'hangzhou', 'ningbo', 'wenzhou', 'jiaxing',
             'huzhou', 'shaoxing', 'jinhua', 'quzhou', 'zhoushan', 'tz', 'lishui', 'bozhou', 'chizhou', 'xuancheng',
             'nanchang', 'jingdezhen', 'pingxiang', 'jiujiang', 'xinyu', 'yingtan', 'ganzhou', 'jian', 'yichun', 'jxfz',
             'shangrao', 'xian', 'tongchuan', 'baoji', 'xianyang', 'weinan', 'yanan', 'hanzhong', 'yl', 'ankang',
             'shangluo', 'lanzhou', 'jiayuguan', 'jinchang', 'baiyin', 'tianshui', 'wuwei', 'zhangye', 'pingliang',