爬虫项目实操五、用Scrapy爬取当当图书榜单

本文介绍如何使用Scrapy框架,爬取当当网2018年图书销售榜单前三页的图书名、作者及价格。通过示例代码详细解析爬虫实现过程。

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

目标:使用Scrapy,爬取当当网2018年图书销售榜单前3页的数据(图书名、作者和书的价格)。
URL:http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-year-2018-0-1-1 (最后一个数字1代表第1页,每页20种)

网页源码:
在这里插入图片描述
展开后源码:
在这里插入图片描述
代码示例:

items.py文件参考代码# 
#-*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items## See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapy
class 
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,它可以帮助我们自动化抓取网站数据,包括当当网图书热销榜。以下是使用Scrapy爬取当当网图书热销榜的一个简要步骤: 1. **安装设置Scrapy**: 首先确保已安装了`pip`,然后通过命令行运行 `pip install scrapy` 安装Scrapy。 2. **创建新项目**: 创建一个新的Scrapy项目,可以使用 `scrapy startproject dangdang_books`。 3. **编写Spider**: 在项目的spiders文件夹下创建一个新的Python文件(如`books_spider.py`),定义Spider类并设置起始URL,例如当当网图书销售面。 ```python import scrapy class DangDangBestSellersSpider(scrapy.Spider): name = 'dangdang_best_sellers' allowed_domains = ['dangdang.com'] start_urls = ['https://book.dangdang.com/bestseller'] def parse(self, response): # 这里需要分析HTML结构找到热销籍的列表元素,比如商品标题、销量等信息 热销商品 = response.css('div.some-class-or-id') # 根据实际HTML选择器查找 for item in热销商品: yield { 'title': item.css('h3 a::text').get(), 'sales': item.css('.sales::text').get(), # 销量信息可能是CSS选择器 } ``` 4. **解析数据**: Scrapy的`css()``xpath()`方法用于从响应中提取数据。你需要找到热销榜的具体HTML结构,并相应地调整选择器。 5. **保存数据**: 数据通常会保存到CSV、JSON或数据库中,你可以自定义下载中间件来处理数据存储。 6. **运行爬虫**: 在命令行中进入项目目录,运行 `scrapy crawl dangdang_best_sellers` 启动爬虫。 **注意**:实时网可能会有反爬虫策略,如验证码、动态加载内容等,这可能需要额外的技术处理,比如使用Selenium模拟浏览器行为。此外,频繁抓取可能会违反网站的服务条款,所以在使用Scrapy,务必确保你有权这样做并且尊重robots.txt规则。
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