爬取网址：http://books.toscrape.com/index.html
爬取信息：书名，价格，评价等级，产品编码，库存量，评价数量
爬取方式：scrapy框架
存储方式：csv文件
1. 除了可以使用Chrome的开发者工具，还可以使用scrapy shell命令，在交互式环境下调试。
然后用fetch(http://books.toscrape.com/index.html)获取请求信息。
也可以采用下列带URL的命令：
scrapy shell http://books.toscrape.com/index.html-
如果请求成功，可以看到：
image.png
2. 使用view(response)查看respone包含的页面：
view(response)
-
view函数是scrapy爬虫下载的页面，比直接打开浏览器下载的页面更靠谱，因为有时这两个页面是不同的，常规操作下有时还必须借助查看网页源代码来确认元素的位置。
-由于response包含的页面也是用浏览器打开，接下来我们使用chrome进行元素审查。
image.png
3.提取信息
1）由于我们需要获取的信息都在详细页面里面，我们需要先提取链接，可以使用LinkExtractor：
用三条语句就可以获取到链接信息了，而且使用LinkExtractor时不需要告诉链接的具体位置，只需要告诉链接所在的范围，非常方便。
此处提取信息，以下几条命令提取出来的信息是一样的，请看：
le = LinkExtractor(restrict_css='article.product_pod')
le = LinkExtractor(restrict_css='article.product_pod div a')
le = LinkExtractor(restrict_xpaths='//article[@class="product_pod"]')
le = LinkExtractor(restrict_xpaths='//article[@class="product_pod"]/div/a')
2)获取下一页的链接地址
3)提取书的详细信息
使用fetch()命令，然后用view(response)即可看到请求页面。
接下来获取书名，下述两种方法均可正确获取书名，xpath效率更高，由于div含有多个属性，此处使用了contains语法。
当然，由于书名，价格，评价等级以及库存量均在一处，可以先找出大范围，然后再确定具体信息：
其他信息在下面的范围内，代码如下（其中也包括库存数量，选一个即可）：
4)scrapy shell的退出：exit()
4.编码实现
1)创建项目
- 新建项目
scrapy startproject books - 利用模板生成spider文件
scrapy genspider booksspider books.toscrape.com
image.png
上述生成的booksspider.py文件：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class BooksspiderSpider(scrapy.Spider):
name = 'booksspider'
allowed_domains = ['books.toscrape.com']
start_urls = ['http://books.toscrape.com/']
def parse(self, response):
pass
2)items.py
import scrapy
class BooksItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field() #书名
price = scrapy.Field() #价格
review_rating = scrapy.Field() #评价等级（1-5星）
review_num = scrapy.Field() #评价数量
upc = scrapy.Field() #产品编码
stock = scrapy.Field() #库存量
3)booksspider.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from books.items import BooksItem
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
class BooksspiderSpider(scrapy.Spider):
name = 'booksspider'
allowed_domains = ['books.toscrape.com']
start_urls = ['http://books.toscrape.com/']
def parse(self, response):
##提取每本书的链接
le = LinkExtractor(restrict_xpaths='//article[@class="product_pod"]') ##具体位置在//article/div/a的标签中
detail_urls = le.extract_links(response)
for detail_url in detail_urls:
yield scrapy.Request(detail_url.url,callback=self.parse_book) ##记得使用.url提取出extract_links里面的链接。
##提取下一页的链接
le2 = LinkExtractor(restrict_xpaths='//li[@class="next"]')
next_url = le2.extract_links(response)[0].url
yield scrapy.Request(next_url,callback=self.parse)
def parse_book(self,response):
##提取每本书的具体信息
item = BooksItem()
info = response.xpath('//div[contains(@class,"product_main")]')
item['name'] = info.xpath('h1/text()').extract()[0]
item['price'] = info.xpath('p/text()').extract()[0]
item['review_rating'] = info.xpath('p[3]/@class').re('star-rating (\w+)')[0]
info2 = response.xpath('//table[contains(@class,"table")]')
item['upc'] = info2.xpath('//tr[1]/td/text()').extract_first()
item['stock'] = info2.xpath('//tr[6]/td/text()').re_first('\d+')
#item['stock'] = info2.xpath('//tr[last()-1]/td/text()').re_first('\d+') #使用last()获取标签的最后一个数字
item['review_num'] = info2.xpath('//tr[7]/td/text()').extract_first()
#item['review_num'] = info2.xpath('//tr[last()]/td/text()').extract_first()
yield item
运行scrapy crawl booksspider -o books.csv，结果为：
4)改进点
①指定各列的次序
在settings.py中加入以下代码：
FEED_EXPORT_FIELDS = ['name','upc','stock','price','review_rating','review_num']
②将评价等级中的One，Two，Three转变成1,2,3
在pipelines.py中加入以下代码：
class BooksPipeline(object):
review_rating_map = {
'One':1,
'Two':2,
'Three':3,
'Four':4,
'Five':5
}
def process_item(self, item, spider):
# rating = item.get('review_rating') #获取review_rating的数据
rating = item['review_rating'] #与上面的语句等价
item['review_rating'] = self.review_rating_map[rating]
return item
在setttings.py中加入：
ITEM_PIPELINES = {
'books.pipelines.BooksPipeline': 300,
}
结果为：
