项目需求
爬取京东商城中所有Python书籍的名字和价格信息。
编码实现
首先，在splash_examples项目目录下使用scrapy genspider命令创建Spider类：
$ scrapy genspider jd_book search.jd.com
经上述分析，在爬取每一个书籍列表页面时都需要执行一段JavaScript代码，以让全部书籍加载，因此选用execute端点完成该任务，实现JDBookSpider代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy import Request
from scrapy_splash import SplashRequest
from ..items import BookItem
lua_script = '''
function main(splash)
splash:go(splash.args.url)
splash:wait(2)
splash:runjs("document.getElementsByClassName('page')[0].scrollIntoView(true)")
splash:wait(2)
return splash:html()
end
'''
class JdBookSpider(scrapy.Spider):
name = 'jd_book'
allowed_domains = ['search.jd.com']
base_url = 'http://search.jd.com/Search?keyword=python&enc=utf-8&book=y&wq=python'
def start_requests(self):
# 请求第一页，无须js渲染
yield Request(self.base_url, callback=self.parse_urls, dont_filter=True)
pass
def parse_urls(self, response):
# 获取商品总数，计算出总页数
total = int(response.css('span#J_resCount::text').extract_first().replace("+", ""))
pageNum = total // 60 + (1 if total % 60 else 0)
# 构造每页的url，向Splash的execute端点发送请求
for i in range(pageNum):
url = '%s&page=%s' % (self.base_url, 2 * i + 1)
yield SplashRequest(url,
endpoint='execute',
args={'lua_source': lua_script},
cache_args=['lua_source'])
def parse(self, response):
# 获取一个页面中每本书的名字和价格
for sel in response.css('ul.gl-warp.clearfix > li.gl-item'):
book = BookItem()
book['name'] = sel.css('div.p-name').xpath('string(.//em)').extract_first(),
book['price'] = sel.css('div.p-price i::text').extract_first(),
yield book
解释上述代码如下：
- start_requests方法：start_requests提交对第一个页面的请求，这个页面不需要渲染，因为我们只想从中获取页面总数，使用scrapy.Request提交请求，并指定parse_urls作为解析函数。
- parse_urls方法：从第一个页面中提取商品总数，用其计算页面总数，之后按照前面分析出的页面url规律构造每一个页面的url。这些页面都是需要渲染的，使用SplashRequest提交请求，除了渲染页面以外，还需要执行一段JavaScript代码（为了加载后30本书），因此使用Splash的execute端点将endpoint参数置为'execute'。通过args参数的lua_source字段传递我们要执行的lua脚本，由于爬取每个页面都要执行该脚本，因此可以使用cache_args参数将该脚本缓存到Splash服务器。
- parse方法：一个页面中提取60本书的名字和价格信息。
- lua_script字符串：自定义的lua脚本，其中的逻辑很简单：打开页面->等待渲染->执行js触发数据加载（后30本书）->等待渲染->返回html。
另外，京东服务器程序会对请求头部中的User-Agent字段进行检测，因此需要在配置文件settings.py中设置USER_AGENT，伪装成常规浏览器：
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36(KHTML, like Gecko)'
编码和配置的工作已经完成了，运行爬虫并观察结果。
添加了excelExporters在其中，可见：https://www.jianshu.com/p/a50b19b6258d。
在项目中创建一个my_exporters.py（与settings.py同级目录），在其中实现ExcelItemExporter，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.exporters import BaseItemExporter
import xlwt
class ExcelItemExporter(BaseItemExporter):
"""
导出为Excel
在执行命令中指定输出格式为excel
e.g. scrapy crawl -t excel -o books.xls
"""
def __init__(self, file, **kwargs):
self._configure(kwargs)
self.file = file
self.wbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
self.wsheet = self.wbook.add_sheet('scrapy')
self._headers_not_written = True
self.fields_to_export = list()
self.row = 0
def finish_exporting(self):
self.wbook.save(self.file)
def export_item(self, item):
if self._headers_not_written:
self._headers_not_written = False
self._write_headers_and_set_fields_to_export(item)
fields = self._get_serialized_fields(item)
for col, v in enumerate(x for _, x in fields):
self.wsheet.write(self.row, col, v)
self.row += 1
def _write_headers_and_set_fields_to_export(self, item):
if not self.fields_to_export:
if isinstance(item, dict):
self.fields_to_export = list(item.keys())
else:
self.fields_to_export = list(item.fields.keys())
for column, v in enumerate(self.fields_to_export):
self.wsheet.write(self.row, column, v)
self.row += 1
在配置文件settings.py中添加自定义格式：
FEED_EXPORTERS = {'excel': 'splash_examples.my_exporters.ExcelItemExporter'}
运行
$ scrapy crawl jd_book -t excel -o books.xls
并观察结果：
image.png
