一、项目需求
爬取排行榜小说的作者，书名，分类以及完结或连载
二、项目分析
目标url：“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=1”
通过控制台搜索发现相应信息均存在于html静态网页中，所以此次爬虫难度较低。
通过控制台观察发现，需要的内容都在一个个li列表中，每一个列表代表一本书的内容。
在li中找到所需的内容
找到第两页的url
“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=1”
“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=2”
对比找到页数变化
开始编写scrapy程序。
三、程序编写
创建项目太简单，不说了
1.编写item（数据存储）
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import scrapyclass qidianhotitem(scrapy.item): name = scrapy.field() #名称 author = scrapy.field() #作者 type = scrapy.field() #类型 form= scrapy.field() #是否完载 |
2.编写spider（数据抓取（核心代码））
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#coding:utf-8from scrapy import requestfrom scrapy.spiders import spiderfrom ..items import qidianhotitem#导入下需要的库class hotsalesspider(spider):#设置spider的类 name = "hot" #爬虫的名称 qidian_header={"user-agent":"mozilla/5.0 (x11; linux x86_64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/90.0.4430.93 safari/537.36"} #设置header current_page = 1 #爬虫起始页 def start_requests(self): #重写第一次请求 url="https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page=1" yield request(url,headers=self.qidian_header,callback=self.hot_parse) #request发起链接请求 #url：目标url #header:设置头部（模拟浏览器） #callback:设置页面抓起方式（空默认为parse） def hot_parse(self, response):#数据解析 #xpath定位 list_selector=response.xpath("//div[@class='book-mid-info']") #获取所有小说 for one_selector in list_selector: #获取小说信息 name=one_selector.xpath("h4/a/text()").extract()[0] #获取作者 author=one_selector.xpath("p[1]/a[1]/text()").extract()[0] #获取类型 type=one_selector.xpath("p[1]/a[2]/text()").extract()[0] # 获取形式 form=one_selector.xpath("p[1]/span/text()").extract()[0] item = qidianhotitem() #生产存储器，进行信息存储 item['name'] = name item['author'] = author item['type'] = type item['form'] = form yield item #送出信息 # 获取下一页url，并生成一个request请求 self.current_page += 1 if self.current_page <= 10:#爬取前10页 next_url = "https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1&page="+str(self.current_page) yield request(url=next_url,headers=self.qidian_header,callback=self.hot_parse) def css_parse(self,response): #css定位 list_selector = response.css("[class='book-mid-info']") for one_selector in list_selector: # 获取小说信息 name = one_selector.css("h4>a::text").extract()[0] # 获取作者 author = one_selector.css(".author a::text").extract()[0] # 获取类型 type = one_selector.css(".author a::text").extract()[1] # 获取形式 form = one_selector.css(".author span::text").extract()[0] # 定义字典 item=qidianhotitem() item['name']=name item['author'] = author item['type'] = type item['form'] = form yield item |
3.start.py（代替命令行）
在爬虫项目文件夹下创建start.py。
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from scrapy import cmdline#导入cmd命令窗口cmdline.execute("scrapy crawl hot -o hot.csv" .split())#运行爬虫并生产csv文件 |
出现类似的过程代表爬取成功。
hot.csv
总结
本次爬虫内容还是十分简单的因为只用了spider和item，这几乎是所有scrapy都必须调用的文件，后期还会有middlewarse.py，pipelines.py,setting.py需要编写和配置，以及从javascript和json中提取数据，难度较大。
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_50835854/article/details/117783644
