Python scrapy爬取起点中文网小说榜单
作者：超哥--
爬虫的基础内容已经全部学玩,博主决定想着更加标准化以及实用能力更强的scrapy进发,今天记录自己第一个scrapy爬虫项目.
scrapy爬取起点中文网24小时热销榜单,需要的朋友可以参考下
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）
import scrapy
class 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））
#coding:utf-8
from scrapy import Request
from scrapy.spiders import Spider
from ..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。
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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