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尚硅谷爬虫note15

news 来源：原创 2025/6/18 6:37:30

一、当当网

1. 保存数据

数据交给pipelines保存

items中的类名： DemoNddwItem

class DemoNddwItem(scrapy.Item):

变量名 = 类名（）

            book =  DemoNddwItem(src = src, name = name, price = price)

导入：

from 项目名.items import 类名

from demo_nddw.items import NddwSpider

2. yield

return一个返回值

yield book：

获取一个book，就将book交给pipelines

3. pipelines（管道）：

想使用管道，必须在settings中开启管道：
如何开启——》解除管道的注释即可开启管道

管道可以有很多个

管道是有优先级的：

优先级范围：1~1000

值越小，优先级越高

pipelines.py

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter


class DemoNddwPipeline:
#爬虫文件开始前执行的方法
    def open_spider(self, spider)
        self.fp('book.json', 'w', encoding='utf-8')
    # items：yield后面的book对象
    def process_item(self, item, spider):
# #以下模式不推荐：因为每传进一个对象，就打开一次文件，对文件的操作过于频繁
# #2个方法
# #1）爬虫文件开始前执行的方法
# def open_spider(self,spider)
#     self.fp('book.json','w',encoding = 'utf-8')
# #2）爬虫文件执行完成后执行的方法
# def close_spider(self,spider)
#     self.fp.close()
# # 中间
#     self.fp.write(str(item))

        #将数据保存到文件中
        # (1)write方法必须是一个字符串强制转换：fp.write(item)——》fp.write(str(item))
        # （2）w模式会每一个对象都打开一次文件，后面打开的会覆盖前面打开的，然后关闭：将w模式改为a（追加）模式：解决：‘w’——》‘a’
    #不推荐的模式
        # with open('book.json','a',encoding='utf-8') as fp:
        #     fp.write(str(item))
#中间
        self.fp.write(str(item))

        return item
#爬虫文件执行完成后执行的方法
def close_spider(self,spider)
    self.fp.close()

不推荐的模式：

# #以下模式不推荐：因为每传进一个对象，就打开一次文件，对文件的操作过于频繁

  #将数据保存到文件中
        # (1)write方法必须是一个字符串强制转换：fp.write(item)——》fp.write(str(item))
        # （2）w模式会每一个对象都打开一次文件，后面打开的会覆盖前面打开的，然后关闭：将w模式改为a（追加）模式：解决：‘w’——》‘a’
    #不推荐的模式
        # with open('book.json','a',encoding='utf-8') as fp:
        #     fp.write(str(item))

2个方法：

# #2个方法
# #1）爬虫文件开始前执行的方法
# def open_spider(self,spider)
#     self.fp('book.json','w',encoding = 'utf-8')
# #2）爬虫文件执行完成后执行的方法
# def close_spider(self,spider)
#     self.fp.close()
# # 中间
#     self.fp.write(str(item))

复制items中的类名：DemoNddwItem

导入ddw中，

from demo_nddw.items import DemoNddwItem

并在ddw中使用

book = DemoNddwItem(src = src, name = name, price = price)

ddw.py

import scrapy
from demo_nddw.items import DemoNddwItem


class NddwSpider(scrapy.Spider):
    name = "nddw"
    allowed_domains = ["category.dangdang.com"]
    start_urls = ["https://category.dangdang.com/cp01.07.30.00.00.00.html"]

    def parse(self, response):
        # pass
        # src、name、price都有共同的li标签
        # 所有的selector对象，都可以再次调用xpath方法
        li_list = response.xpath('//ul[@id = "component_59"]/li')

        for li in li_list:
            # .extract()提取数据
            # 有data-original，src用data-original替代
            src = li.xpath('.//img/@data-original').extract_first()
            # 第一张图片和其他图片标签不一样，第一张图片的src是可以使用的   其他图片的地址是data-original
            if src:
                src = src
            else:
                # 用src
                src = li.xpath('.//img/@src').extract_first()
            alt = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
            price = li.xpath('.//p[@class = "price"]/span[1]/text()').extract_first()
            print(src, name, price)

            book = DemoNddwItem(src = src, name = name, price = price)

            # yield：return一个返回值
            #获取一个book，就将book交给pipelines
            yield book

           # pipelines（管道）：想使用管道，必须在settings中开启管道：如何开启——》解除管道的注释即可开启
# ITEM_PIPELINES = {
#    "demo_nddw.pipelines.DemoNddwPipeline": 300,
# }

items.py

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class DemoNddwItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # pass
    # 图片
    # src = // ul[ @ id = "component_59"] / li // img / @ src
    src = scrapy.Field()
    # 名字
    # alt = // ul[ @ id = "component_59"] / li // img / @ alt
    name = scrapy.Field()
    # 价格
    # price = //ul[@id = "component_59"]/li//p[@class = "price"]/span[1]/text()
    price = scrapy.Field()