数据采集scrapy 爬取当当 招商网 & selenium 获取东方财经网数据

Posted 2021-12-10 小生凡一

• 🎉粉丝福利送书：《 Java多线程与大数据处理实战》
• 🎉点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 即可参与抽奖送书
• 🎉下周二(11月17日)晚上20：00将会在【点赞区和评论区】抽一位粉丝送这本北京大学出版社的书~🙉
• 🎉详情请看最后的介绍嗷~✨

实验 1

1.1 题目

熟练掌握 scrapy 中 Item、Pipeline 数据的序列化输出方法；
Scrapy+Xpath+mysql数据库存储技术路线爬取当当网站图书数据
候选网站：http://www.dangdang.com/

1.2 思路

1.2.1 setting.py

• 打开请求头
  

• 连接数据库信息
  

• ROBOTSTXT_OBEY设置为False
  

• 打开pipelines

1.2.2 item.py

编写item.py的字段

class DangdangItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    publisher = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    detail = scrapy.Field()

1.2.3 db_Spider.py

• 观察网页，查看分页

第二页

第三页

所以很容易发现这个page_index就是分页的参数

• 获取节点信息

    def parse(self, response):
        lis = response.xpath('//*[@id="component_59"]')
        titles = lis.xpath(".//p[1]/a/@title").extract()
        authors = lis.xpath(".//p[5]/span[1]/a[1]/text()").extract()
        publishers = lis.xpath('.//p[5]/span[3]/a/text()').extract()
        dates = lis.xpath(".//p[5]/span[2]/text()").extract()
        prices = lis.xpath('.//p[3]/span[1]/text()').extract()
        details = lis.xpath('.//p[2]/text()').extract()
        for title,author,publisher,date,price,detail in zip(titles,authors,publishers,dates,prices,details):
            item = DangdangItem(
                title=title,
                author=author,
                publisher=publisher,
                date=date,
                price=price,
                detail=detail,
            )
            self.total += 1
            print(self.total,item)
            yield item
        self.page_index += 1
        yield scrapy.Request(self.next_url % (self.keyword, self.page_index),
                             callback=self.next_parse)

• 指定爬取数量

爬取102条

1.2.4 pipelines.py

• 数据库连接

    def __init__(self):
        # 获取setting中主机名，端口号和集合名
        host = settings['HOSTNAME']
        port = settings['PORT']
        dbname = settings['DATABASE']
        username = settings['USERNAME']
        password = settings['PASSWORD']
        self.conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=username, password=password, database=dbname,
                                    charset='utf8')
        self.cursor = self.conn.cursor()

• 插入数据

    def process_item(self, item, spider):
        data = dict(item)
        sql = "INSERT INTO spider_dangdang(title,author,publisher,b_date,price,detail)" \\
              " VALUES (%s,%s, %s, %s,%s, %s)"
        try:
            self.conn.commit()
            self.cursor.execute(sql, [data["title"],
                                      data["author"],
                                      data["publisher"],
                                      data["date"],
                                      data["price"],
                                      data["detail"],
                                      ])
            print("插入成功")
        except Exception as err:
            print("插入失败", err)
        return item

结果查看，一共102条数据，这个id我是设置自动自增的，因为有之前测试的数据插入，所以id并没有从1开始

实验 2

2.1 题目

要求：熟练掌握 scrapy 中 Item、Pipeline 数据的序列化输出方法；使用scrapy框架+Xpath+MySQL数据库存储技术路线爬取外汇网站数据。
候选网站：招商银行网：http://fx.cmbchina.com/hq/

2.2 思路

2.2.1 setting.py

与1.2.1的setting.py相似，就不过多展示了

2.2.2 item.py

编写item.py

class CmbspiderItem(scrapy.Item):
    currency = scrapy.Field()
    tsp = scrapy.Field()
    csp = scrapy.Field()
    tbp = scrapy.Field()
    cbp = scrapy.Field()
    time = scrapy.Field()

2.2.3 db_Spider.py

• 数据解析

        lis = response.xpath('//*[@id="realRateInfo"]/table')
        currencys = lis.xpath(".//tr/td[1]/text()").extract()
        tsps = lis.xpath(".//tr/td[4]/text()").extract()
        csps = lis.xpath(".//tr/td[5]/text()").extract()
        tbps = lis.xpath(".//tr/td[6]/text()").extract()
        cbps = lis.xpath(".//tr/td[7]/text()").extract()
        times = lis.xpath(".//tr/td[8]/text()").extract()

注意： 这里有一个坑点，因为这个table后面应该是有一个tbody的！

但是我们如果加了的话，就爬不下来了！所以要删掉这个tbody，然后下面的元素全从\\改成\\\\

• 数据处理

去除数据的前后空格和一些'\\r\\n'

        for currency, tsp, csp, tbp, cbp, time in zip(currencys, tsps, csps, tbps, cbps, times):
            count+=1
            currency = currency.replace(' ', '')
            tsp = tsp.replace(' ', '')
            csp = csp.replace(' ', '')
            tbp = tbp.replace(' ', '')
            cbp = cbp.replace(' ', '')
            time = time.replace(' ', '')
            currency = currency.replace('\\r\\n', '')
            tsp = tsp.replace('\\r\\n', '')
            csp = csp.replace('\\r\\n', '')
            tbp = tbp.replace('\\r\\n', '')
            cbp = cbp.replace('\\r\\n', '')
            time = time.replace('\\r\\n', '')
            if count ==1 :
                continue
            item = CmbspiderItem(
                currency=currency, tsp=tsp, csp=csp, tbp=tbp, cbp=cbp, time=time
            )
            yield item

2.2.4 pipelines.py

与1.2.4的操作相似，不再过多描述

实验 3

3.1 题目

熟练掌握 Selenium 查找html元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容；
使用Selenium框架+ MySQL数据库存储技术路线爬取“沪深A股”、“上证A股”、“深证A股”3个板块的股票数据信息。
候选网站：东方财富网：http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board

3.2 思路

3.2.1 发送请求

• 引入驱动

chrome_path = r"D:\\Download\\Dirver\\chromedriver_win32\\chromedriver_win32\\chromedriver.exe"  # 驱动的路径
browser = webdriver.Chrome(executable_path=chrome_path)

• 保存需要爬取的版块

    target = ["hs_a_board", "sh_a_board", "sz_a_board"]
    target_name = {"hs_a_board": "沪深A股", "sh_a_board": "上证A股", "sz_a_board": "深证A股"}

计划是爬取三个模板的两页信息。

• 发送请求

    for k in target:
        browser.get('http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#%s'.format(k))
        for i in range(1, 3):
            print("-------------第{}页---------".format(i))
            if i <= 1:
                get_data(browser, target_name[k])
                browser.find_element_by_xpath('//*[@id="main-table_paginate"]/a[2]').click() # 翻页
                time.sleep(2)
            else:
                get_data(browser, target_name[k])

注意： 这里的翻页一点要time.sleep(2)

不然他会请求会很快，以至于你虽然翻到第二页了，但是还是爬取第一页的信息！！

3.2.2 获取节点

• 解析网页的时候也要implicitly_wait等待一下

  browser.implicitly_wait(10)
  items = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="table_wrapper-table"]/tbody/tr')

然后这个items就是所以的信息了

    for item in items:
        try:
            info = item.text
            infos = info.split(" ")
            db.insertData([infos[0], part, infos[1], infos[2],
                  infos[4], infos[5],
                  infos[6], infos[7],
                  infos[8], infos[9],
                  infos[10], infos[11],
                  infos[12], infos[13],
                  ])
        except Exception as e:
            print(e)

3.2.3 保存数据

• 数据库类，封装了初始化和插入操作

class database():
    def __init__(self):
        self.HOSTNAME = '127.0.0.1'
        self.PORT = '3306'
        self.DATABASE = 'scrapy_homeword'
        self.USERNAME = 'root'
        self.PASSWORD = 'root'
        # 打开数据库连接
        self.conn = pymysql.connect(host=self.HOSTNAME, user=self.USERNAME, password=self.PASSWORD,
                                    database=self.DATABASE, charset='utf8')
        # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def insertData(self, lt):
        sql = "INSERT INTO spider_gp(序号,板块,股票代码 , 股票名称 , 最新报价 ,涨跌幅 ,涨跌额,成交量,成交额 , 振幅, 最高 , 最低 , 今开   , 昨收 ) " \\
              "VALUES (%s,%s, %s, %s, %s, %s,%s, %s, %s, %s, %s,%s,%s,%s)"
        try:
            self.conn.commit()
            self.cursor.execute(sql, lt)
            print("插入成功")
        except Exception as err:
            print("插入失败", err)

福利送书

【内容简介】

• 《Java多线程与大数据处理实战》对 Java 的多线程及主流大数据中间件对数据的处理进行了较为详细的讲解。
• 本书主要讲了Java的线程创建方法和线程的生命周期，方便我们管理多线程的线程组和线程池，设置线程的优先级，设置守护线程，学习多线程的并发、同步和异步操作，了解 Java 的多线程并发处理工具（如信号量、多线程计数器）等内容。
• 引入了 Spring Boot、Spring Batch、Quartz、Kafka 等大数据中间件。这为学习Java 多线程和大数据处理的读者提供了良好的参考。多线程和大数据的处理是许多开发岗位面试中容易被问到的知识点。
• 学好多线程的知识点，无论是对于日后的开发工作，还是正要前往一线开发岗位的面试准备，都是非常有用的。
• 本书既适合高等院校的计算机类专业的学生学习，也适合从事软件开发相关行业的初级和中级开发人员。

【评论区】和 【点赞区】 会抽一位粉丝送出这本书籍嗷~

当然如果没有中奖的话，可以到当当，京东北京大学出版社的自营店进行购买。

也可以关注我！每周都会送一本出去哒~