之前用过selenium和request爬取数据，但是感觉速度慢，然后看了下scrapy教程，准备用这个框架爬取试一下。

1、目的：通过爬取成都链家的二手房信息，主要包含小区名，小区周边环境，小区楼层以及价格等信息。并且把这些信息写入mysql。

2、环境：scrapy1.5.1 +python3.6

3、创建项目：创建scrapy项目，在项目路径执行命令：scrapy startproject LianJiaScrapy

4、项目路径：(其中run.py新加的，run.py是在eclipse里面启动scrapy项目，方便调试的)

这些文件分别是：

scrapy.cfg:项目的配置文件

LianJiaScrapy:该项目的python模块。之后您将在此加入代码。

LianJiaScrapy/items.py:项目中的item文件，设置对应的参数名，把抓取的数据存到对应的字段里面。(类似字典来存数据，然后可提供给后面的pipelines.py处理数据)

LianJiaScrapy/pipelines.py:项目中的pipelines文件,抓取后的数据通过这个文件进行处理。(比如我把数据写到数据库里面就是在这里操作的)

LianJiaScrapy/spiders/：放置spider代码的目录。(数据抓取的过程，并且把抓取的数据和items的数据一一对应)

5、创建爬虫的主文件：cmd进入到主目录，输入命令：scrapy genspider lianjia_spider，查看spiders目录下，新建了一个lianjia_spider.py

6、items.py编写：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items

#

# See documentation in:

# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

from scrapy import Field, Item

class ScrapylianjiaItem(Item):

'''

houseName:小区楼盘

description:房子描述

floor:此条信息的关注度和发布时间

positionIcon:房子所属区

followInfo:楼层信息

subway:是否临近地铁

taxfree:是否有税

haskey:是否随时看房

totalPrice:总价

unitPrice：单价

'''

houseName = Field()

description = Field()

floor = Field()

positionIcon = Field()

followInfo = Field()

subway = Field()

taxfree = Field()

haskey = Field()

totalPrice = Field()

unitPrice = Field()

7、爬虫文件lianjia_spider.py编写

# -*- coding: utf-8 -*-

'''

Created on 2018年8月23日

@author: zww

'''

import scrapy

import random

import time

from LianJiaScrapy.items import ScrapylianjiaItem

class LianJiaSpider(scrapy.Spider):

name = "Lianjia"

start_urls = [

"https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg1/",

]

def parse(self, response):

# 组装下一页要抓取的网址

init_url = 'https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg'

# 房子列表在//li[@class="clear LOGCLICKDATA"]路径下面，每页有30条

sels = response.xpath('//li[@class="clear LOGCLICKDATA"]')

# 这里是一次性全部获取30条的信息

houseName_list = sels.xpath(

'//div[@class="houseInfo"]/a/text()').extract()

description_list = sels.xpath(

'//div[@class="houseInfo"]/text()').extract()

floor_list = sels.xpath(

'//div[@class="positionInfo"]/text()').extract()

positionIcon_list = sels.xpath(

'//div[@class="positionInfo"]/a/text()').extract()

followInfo_list = sels.xpath(

'//div[@class="followInfo"]/text()').extract()

subway_list = sels.xpath('//span[@class="subway"]/text()').extract()

taxfree_list = sels.xpath('//span[@class="taxfree"]/text()').extract()

haskey_list = sels.xpath('//span[@class="haskey"]/text()').extract()

totalPrice_list = sels.xpath(

'//div[@class="totalPrice"]/span/text()').extract()

unitPrice_list = sels.xpath(

'//div[@class="unitPrice"]/span/text()').extract()

# 爬取的数据和item文件里面的数据对应起来

i = 0

for sel in sels:

item = ScrapylianjiaItem()

item['houseName'] = houseName_list[i].strip()

item['description'] = description_list[i].strip()

item['floor'] = floor_list[i].strip()

item['positionIcon'] = positionIcon_list[i].strip()

item['followInfo'] = followInfo_list[i].strip()

item['subway'] = subway_list[i].strip()

item['taxfree'] = taxfree_list[i].strip()

item['haskey'] = haskey_list[i].strip()

item['totalPrice'] = totalPrice_list[i].strip()

item['unitPrice'] = unitPrice_list[i].strip()

i += 1

yield item

# 获取当前页数，获取出来的格式是{"totalPage":100,"curPage":98}

has_next_page = sels.xpath(

'//div[@class="page-box fr"]/div[1]/@page-data').extract()[0]

# 取出来的值是str类型的，转成字典，然后取curPage这个字段的值

to_dict = eval(has_next_page)

current_page = to_dict['curPage']

# 链家只展示100页的内容，抓完100页就终止爬虫

if current_page != 100:

next_page = current_page + 1

url = ''.join([init_url, str(next_page), '/'])

print('starting crapy url:', url)

# 随机爬取时间，防止封ip

time.sleep(round(random.uniform(1, 2), 2))

yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

else:

print('scrapy done!')

8、数据处理文件pipelines.py的编写：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here

#

# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting

# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import pymysql

from scrapy.utils.project import get_project_settings

class LianjiascrapyPipeline(object):

InsertSql = '''insert into scrapy_LianJia

(houseName,description,floor,followInfo,haskey,

positionIcon,subway,taxfree,totalPrice,unitPrice)

values('{houseName}','{description}','{floor}','{followInfo}',

'{haskey}','{positionIcon}','{subway}','{taxfree}','{totalPrice}','{unitPrice}')'''

def __init__(self):

self.settings = get_project_settings()

# 连接数据库

self.connect = pymysql.connect(

host=self.settings.get('MYSQL_HOST'),

port=self.settings.get('MYSQL_PORT'),

db=self.settings.get('MYSQL_DBNAME'),

user=self.settings.get('MYSQL_USER'),

passwd=self.settings.get('MYSQL_PASSWD'),

charset='utf8',

use_unicode=True)

# 通过cursor执行增删查改

self.cursor = self.connect.cursor()

def process_item(self, item, spider):

sqltext = self.InsertSql.format(

houseName=item['houseName'], description=item['description'], floor=item['floor'], followInfo=item['followInfo'],

haskey=item['haskey'], positionIcon=item['positionIcon'], subway=item['subway'], taxfree=item['taxfree'],

totalPrice=item['totalPrice'], unitPrice=item['unitPrice'])

try:

self.cursor.execute(sqltext)

self.connect.commit()

except Exception as e:

print('插入数据失败', e)

return item

def close_spider(self, spider):

self.cursor.close()

self.connect.close()

9、要使用pipelines文件，需要在settings.py里面设置：

ITEM_PIPELINES = {

'LianJiaScrapy.pipelines.LianjiascrapyPipeline': 300,

}

#设置mysql连接信息：

MYSQL_HOST = 'localhost'

MYSQL_DBNAME = 'test_scrapy'

MYSQL_USER = ‘这里填写连接库的账号’

MYSQL_PASSWD = '填写密码'

MYSQL_PORT = 3306

#设置爬虫的信息头

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',

'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',

'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',

'Cache-Control': 'max-age=0',

'Connection': 'keep-alive',

'Cookie': '填写的你cookie',

'Host': 'cd.lianjia.com',

'Upgrade-Insecure-Requests': '1',

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'}

10、在mysql的库test_scrapy里面新建表：

CREATE TABLE `scrapy_lianjia` (

`ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`houseName` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '小区名',

`description` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '房子描述',

`floor` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '楼层',

`followInfo` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '此条信息的关注度和发布时间',

`haskey` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '看房要求',

`positionIcon` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '房子所属区',

`subway` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '是否近地铁',

`taxfree` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '房屋税',

`totalPrice` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT '总价',

`unitPrice` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '单价',

PRIMARY KEY (`ID`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3001 DEFAULT CHARSET=utf8;

11、运行爬虫项目：

这里可以直接在cmd里面输入命令：scrapy?crawl?Lianjia执行。

我在写脚本的时候，需要调试，所以新加了run.py,可以直接运行，也可以debug。

我的run.py文件：

# -*- coding: utf-8 -*-

'''

Created on 2018年8月23日

@author: zww

'''

from scrapy import cmdline

name = 'Lianjia'

cmd = 'scrapy crawl {0}'.format(name)

#下面这2中方式都可以的，好像python2.7版本和3.6版本还有点不一样，

#2.7版本用第二种的话，需要加空格

cmdline.execute(cmd.split())

# cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', name])

#下面这2中方式都可以的，好像python2.7版本和3.6版本还有点不一样，

#2.7版本用第二种的话，需要加空格

cmdline.execute(cmd.split())

# cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', name])

12、爬取的过程：

13、爬取的结果：

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