1、Scrapy使用流程

1-1、使用Terminal终端创建工程,输入指令:scrapy startproject ProName

1-2、进入工程目录:cd ProName

1-3、创建爬虫文件(此篇介绍使用spider下的Crawlspider 派生类新建爬虫文件 ),scrapy genspider -t craw spiderFile www.xxx.com

1-4、执行工程,scrapy crawl spiderFile (待编程结束执行此命名)

需到新建工程下执行

 2、创建爬虫并编写代码

2-1、编写items.py

import scrapy

# title及状态类、时间
class MsproItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
title = scrapy.Field() # 来信标题
AcceptTime = scrapy.Field() # 受理时间
status = scrapy.Field() # 受理状态

# 详情受理单位及内容
class DetailItem(scrapy.Item):
detailTitle = scrapy.Field() # 详情页标题
reviseUnit = scrapy.Field() # 受理单位
FromTime = scrapy.Field() # 来信时间
content = scrapy.Field() # 来信内容

2-2、编写Spider/msSpider.py
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from MSPro.items import MsproItem,DetailItem

class MsspiderSpider(CrawlSpider):
name = 'msSpider'
# allowed_domains = ['www.xx.com']
start_urls = ['http://wlwz.huizhou.gov.cn/wlwzlist.shtml?method=letters4bsznList3&reload=true&pager.offset=0']

# 链接提取器:根据指定规则(allow='正则')提取指定链接提取
link = LinkExtractor(allow=r'&pager.offset=\d+')
# 提取详情页的链接
linkDetail = LinkExtractor(allow=r'&lid=\d+')

# 规则提取器:将链接提取器提取的规则来进行callback解析操作
rules = (
Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
# follow作用:可以继续将链接提取器作用到连接提取到所对应的页面中
Rule(linkDetail, callback='parse_detail')
)

# 如下两个请求方法中是不可以使用请求传参scrapy.Request
# 如何将两个方法解析的数据存储到item中,需实现两个存储items
# 在此方法中可以解析标题,受理状态
def parse_item(self, response):
# 注意:xpath中不可以存在tbody标签
trlist = response.xpath('/html/body/table//tr/td/table//tr[2]/td/table[2]//tr')
for tr in trlist:
# 标题
title = tr.xpath('./td[2]/a//text()').extract_first()
title = "".join(title).strip()
# 受理时间
AcceptTime = tr.xpath('./td[4]//text()').extract_first()
AcceptTime = "".join(AcceptTime).strip()
# 受理状态
status = tr.xpath('./td[5]//text()').extract_first().strip()
# print("来信标题:", title)
# print("受理状态:", status)
item = MsproItem()
item['title'] = title,
item['AcceptTime'] = AcceptTime,
item['status'] = status

# 提交item到管道
yield item

# 此方法解析详情页的内容及受理单位
def parse_detail(self, response):
tbodylist = response.xpath('/html/body/table//tr[2]/td/table//tr[2]/td/table[1]')
for tbody in tbodylist:
# 详情页来信主题
detailTitle = tbody.xpath('.//tr[2]/td[2]//text()').extract()
# 字符串拼接及去掉前后空格
detailTitle = "".join(detailTitle).strip()
# 受理单位
reviseUnit = tbody.xpath('.//tr[3]/td[2]//text()').extract()
# 字符串拼接及去掉前后空格
reviseUnit = "".join(reviseUnit).strip()
# 来信时间
FromTime = tbody.xpath('.//tr[3]/td[4]//text()').extract_first()
# 字符串拼接及去掉前后空格
FromTime = "".join(FromTime).strip()
# 来信内容
content = tbody.xpath('.//tr[5]/td[2]//text()').extract()
# 字符串拼接及去掉前后空格
content = "".join(content).strip()

# print("受文单位:",reviseUnit)
# print("来信内容:",content)
item = DetailItem()
item['detailTitle'] = detailTitle,
item['reviseUnit'] = reviseUnit,
item['FromTime'] = FromTime,
item['content'] = content

# 提交item到管道
yield item

2-3、编写pipelines.py
import pymysql

class MsproPipeline:
def process_item(self, item, spider):
# 如何判断item的类型
if item.__class__.__name__ == 'MsproItem':
print(item['title'][0],item['AcceptTime'][0],item['status'])
else:
print(item['detailTitle'][0],item['FromTime'][0],item['reviseUnit'][0],item['content'])
return item

# 数据写入到数据库中
class MysqlSpiderPipeline:

def __init__(self):
self.conn = None
self.cursor = None

def process_item(self, item, spider):
self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password="123456", db='qsbk',
charset='utf8')
self.cursor = self.conn.cursor()
try:
if item.__class__.__name__ == 'SunproItem':
sql = "insert into info(Title,Status,AcceptTime) values (%s,%s,%s)"
params = [(item['title'][0], item['status'], item['AcceptTime'][0])]
# 执行Sql
self.cursor.executemany(sql, params)
# 提交事物
self.conn.commit()
else:
sql = "UPDATE info Set ReviseUnit = %s,Content = %s, FromTime = %s where title = %s"
params = [(item['reviseUnit'][0],item['content'],item['FromTime'][0],item['detailTitle'][0])]
# 执行Sql
self.cursor.executemany(sql,params)
# 提交事物
self.conn.commit()
except Exception as msg:
print("插入数据失败:case%s" % msg)
self.conn.rollback()

finally:
return item

def close_sipder(self, spider):
# 关闭游标
self.cursor.close()
# 关闭数据库
self.conn.close()

2-4、编写settings文件
BOT_NAME = 'MSPro'

SPIDER_MODULES = ['MSPro.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'MSPro.spiders'

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'

LOG_LEVEL = 'ERROR'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
#开启管道~ 写入本地或写入数据库中
ITEM_PIPELINES = {
'MSPro.pipelines.MsproPipeline': 300,
'MSPro.pipelines.MysqlSpiderPipeline': 301,
}
3、使用Pycharm连接MySQL数据库
3-1、连接数据库

3-2、连接数据库界面操作

4、创建爬虫项目对应表及执行爬虫工程

4-1、创建数据库表

drop table  MSBasic;

CREATE TABLE `MSBasic`
(
`id` int(100) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`Title` varchar(200) DEFAULT NULL,
`Status` varchar(100) DEFAULT NULL,
`ReviseUnit` varchar(200) DEFAULT NULL,
`Content` text(0) DEFAULT NULL,
`FromTime` varchar(100) DEFAULT NULL,
`AcceptTime` varchar(100) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) engine = InnoDB
default charset = utf8mb4;

4-2、执行爬虫文件

4-3、验证爬虫结果

Python+Scrapy+Crawlspider 爬取数据且存入MySQL数据库的更多相关文章

  1. python之scrapy爬取数据保存到mysql数据库

    1.创建工程 scrapy startproject tencent 2.创建项目 scrapy genspider mahuateng 3.既然保存到数据库,自然要安装pymsql pip inst ...

  2. Python使用Scrapy框架爬取数据存入CSV文件(Python爬虫实战4)

    1. Scrapy框架 Scrapy是python下实现爬虫功能的框架,能够将数据解析.数据处理.数据存储合为一体功能的爬虫框架. 2. Scrapy安装 1. 安装依赖包 yum install g ...

  3. 教程+资源,python scrapy实战爬取知乎最性感妹子的爆照合集(12G)!

    一.出发点: 之前在知乎看到一位大牛(二胖)写的一篇文章:python爬取知乎最受欢迎的妹子(大概题目是这个,具体记不清了),但是这位二胖哥没有给出源码,而我也没用过python,正好顺便学一学,所以 ...

  4. 爬虫必知必会(6)_提升scrapy框架爬取数据的效率之配置篇

    如何提升scrapy爬取数据的效率:只需要将如下五个步骤配置在配置文件中即可 增加并发:默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增加.在settings配置文件中修改CONCURRENT_ ...

  5. python模拟浏览器爬取数据

    爬虫新手大坑:爬取数据的时候一定要设置header伪装成浏览器!!!! 在爬取某财经网站数据时由于没有设置Header信息,直接被封掉了ip 后来设置了Accept.Connection.User-A ...

  6. Scrapy框架——使用CrawlSpider爬取数据

    引言 本篇介绍Crawlspider,相比于Spider,Crawlspider更适用于批量爬取网页 Crawlspider Crawlspider适用于对网站爬取批量网页,相对比Spider类,Cr ...

  7. 提升Scrapy框架爬取数据效率的五种方式

    1.增加并发线程开启数量 settings配置文件中,修改CONCURRENT_REQUESTS = 100,默认为32,可适当增加: 2.降低日志级别 运行scrapy时会产生大量日志占用CPU,为 ...

  8. python scrapy+Mongodb爬取蜻蜓FM,酷我及懒人听书

    1.初衷:想在网上批量下载点听书.脱口秀之类,资源匮乏,大家可以一试 2.技术:wireshark scrapy jsonMonogoDB 3.思路:wireshark分析移动APP返回的各种连接分类 ...

  9. Python scrapy框架爬取瓜子二手车信息数据

    项目实施依赖: python,scrapy ,fiddler scrapy安装依赖的包: 可以到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/  下载 pywi ...

随机推荐

  1. 英伟达TRTTorch

    英伟达TRTTorch PyTorch JIT的提前(AOT)编译Ahead of Time (AOT) compiling for PyTorch JIT TRTorch是PyTorch / Tor ...

  2. Java IO学习笔记一:为什么带Buffer的比不带Buffer的快

    作者:Grey 原文地址:Java IO学习笔记一:为什么带Buffer的比不带Buffer的快 Java中为什么BufferedReader,BufferedWriter要比FileReader 和 ...

  3. 狂神说Linux笔记:Vim和账号、用户组、磁盘管理

    什么是Vim编辑器 Vim是从 vi 发展出来的一个文本编辑器.代码补完.编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富,在程序员中被广泛使用. 简单的来说, vi 是老式的字处理器,不过功能已经很齐全了,但 ...

  4. 『言善信』Fiddler工具 — 13、Fiddler断点功能的使用详解

    目录 1.Fiddler断点的应用 2.断点的分类 3.设置全局断点 (1)设置before Requests全局断点: (2)设置After Responses全局断点: 4.设置局部断点 (1)设 ...

  5. 09:jQuery(02)

    内容概要 jQuery操作标签 jQuery绑定事件 jQuery补充知识点 jQuery动画效果(了解) 零散补充 内容详细 jQuery练习题 $('#i1') r.fn.init [div#i1 ...

  6. 谷歌:python速成课程笔记

    1.从用户那里获取信息 name = "Alex" print("hello" + name) 2.让python成为你的计算器 1 print(4+5) 2 ...

  7. 一个例子让你秒懂 Qt Creator 编译原理

    小北师兄作品 首发于微信公众号 小北师兄 微信 ID: ncuneupa 由于排版原因,文章可能读起来不太清晰,如果想看更好的排版,可以来我的公众号:小北师兄 大家好,我是你们的小北师兄,由于工作原因 ...

  8. Qt Creator配置clang-format格式化代码插件

    clang-format是一种格式化代码的插件,可用于格式化C / C ++ / Java / JavaScript / Objective-C / Protobuf / C#代码.而Qt Creat ...

  9. Keyboarding(信息学奥赛一本通-T1452)

    [题目描述] 出自 World Final 2015 F. Keyboarding 给定一个 r 行 c 列的在电视上的"虚拟键盘",通过「上,下,左,右,选择」共 5 个控制键, ...

  10. MiniSMB 专业网络性能测试仪表 英特尔82576 4*1GE 网卡性能测试报告

    MiniSMB 专业网络性能测试仪表英特尔82576 4*1GE网卡性能测试报告 一.测试环境 测试配置 ①工控机配置: CPU:Intel(R) Core(TM) i7-6800K CPU @ 3. ...