Scrapy网络爬虫实战[保存为Json文件及存储到mysql数据库]

原文地址：http://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/52575291

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#Scrapy介绍 Scrapy 是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的python应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。Scrapy 目前最新的版本，内容涉及安装，使用，开发，API 调试等全部知识点，帮助读者学习使用 Scrapy 框架开发网络爬虫。 关于Scrapy的安装，请看我前面写的一篇博客：http://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/52528896

#Scrapy建立新工程 在开始爬取之前，您必须创建一个新的 Scrapy 项目。 进入您打算存储代码的目录中【工作目录】，运行下列命令，如下是我创建的一个爬取豆瓣的工程douban【存储路径为：G:\python】:

下图为其自动生成的目录结构：

#用Pycharm打开工程并编辑 如下图所示为Pycharm打开的结果，可以很清晰的看到其爬虫框架的目录结构：

#items的编写 首先，文件中有items.py，这个里面这要是用来封装爬虫所要爬的字段，如爬豆瓣电影，需要爬电影的ID，url，电影名称等。

# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
class MovieItem(scrapy.Item):
    rank = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    rate = scrapy.Field()
    quote = scrapy.Field()

#Spider的编写 Spider 是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。其包含了一个用于下载的初始 URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容， 提取生成 item 的方法。

__author__ = 'Qian Yang'
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
from douban.items import MovieItem
class Movie250Spider(scrapy.Spider):
  # 定义爬虫的名称，主要main方法使用
  name = 'doubanmovie'
  allowed_domains = ["douban.com"]
  start_urls = [
    "http://movie.douban.com/top250/"
  ]
  # 解析数据
  def parse(self, response):
    items = []
    for info in response.xpath('//div[@class="item"]'):
      item = MovieItem()
      item['rank'] = info.xpath('div[@class="pic"]/em/text()').extract()
      item['title'] = info.xpath('div[@class="pic"]/a/img/@alt').extract()
      item['link'] = info.xpath('div[@class="pic"]/a/@href').extract()
      item['rate'] = info.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span/text()').extract()
      item['quote'] = info.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()').extract()
      items.append(item)
      yield item
    # 翻页
    next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
    if next_page:
      url = response.urljoin(next_page[0].extract())
      #爬每一页
      yield scrapy.Request(url, self.parse)

#存储pipelines 以下写了两个存储方式，第一种是以Json的形式进行存储，第二种是将数据存储到mysql数据库。

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import codecs
#以Json的形式存储
class JsonWithEncodingCnblogsPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = codecs.open('douban.json', 'w', encoding='utf-8')
    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(line)
        return item
    def spider_closed(self, spider):
        self.file.close()

#将数据存储到mysql数据库
from twisted.enterprise import adbapi
import MySQLdb
import MySQLdb.cursors
class MySQLStorePipeline(object):
    #数据库参数
    def __init__(self):
        dbargs = dict(
             host = '127.0.0.1',
             db = 'test',
             user = 'root',
             passwd = '112233',
             cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,
             charset = 'utf8',
             use_unicode = True
            )
        self.dbpool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',**dbargs)

    '''
    The default pipeline invoke function
    '''
    def process_item(self, item,spider):
        res = self.dbpool.runInteraction(self.insert_into_table,item)
        return item
    #插入的表，此表需要事先建好
    def insert_into_table(self,conn,item):
            conn.execute('insert into douban(rank, title, rate,qute,link) values(%s,%s,%s,%s,%s)', (
                item['rank'][0],
                item['title'][0],
                 # item['star'][0],
                 item['rate'][0],
                 item['quote'][0],
                 item['link'][0])
                )

#settings的编写 settings主要放配置方面的文件，如下为我setting。

#USER_AGENT
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5'
# start MySQL database configure setting
MYSQL_HOST = 'localhost'
MYSQL_DBNAME = 'test'
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PASSWD = '11223'
# end of MySQL database configure setting

ITEM_PIPELINES = {
    'douban.pipelines.JsonWithEncodingCnblogsPipeline': 300,
    'douban.pipelines.MySQLStorePipeline': 300,
}

#main方法

__author__ = 'Qian Yang'
from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl doubanmovie".split())

#运行main方法 如下为其运行结果。