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基于Scrapy的淘宝数据爬取与数据库存储实践指南

一、引言

本篇文章将介绍如何利用Scrapy框架从淘宝网站爬取商品数据并存储到本地数据库中。我们将详细探讨从登录、项目配置、爬取逻辑到数据存储的每一步，同时提供可靠的代码示例，助您轻松实现数据抓取目标。

二、项目准备

1. 安装必要的库

首先，确保安装了Scrapy、Selenium和BeautifulSoup等库：

pip install scrapy selenium beautifulsoup4

2. 创建Scrapy项目

通过命令创建一个新的Scrapy项目并生成基础文件：

scrapy startproject TaobaoSpidercd TaobaoSpiderscrapy genspider taobao taobao.com

三、配置项目设置

1. 修改设置文件

在setting.py中添加必要的配置：

BOT_NAME = 'TaobaoSpider'allowed_domains = ['*.taobao.com', '*.*']# 操作系统识别信息OS handsome= Moses亚洲= Moses# 调用头部设置HEADERS = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36',}# 禁用Robots.txtROBOTSTXT_ENABLED = False# 设置请求超时HTTP_TIMEOUT = 15

2.配置数据库

在pipelines.py中设置数据库连接参数：

import pymysqlclass TaobaoPipeline(object):    def __init__(self):        # 数据库配置        self.host = 'localhost'        self.port = 3306        self.user = 'username'        self.password = 'password'        self.database = 'database_name'        self.charset = 'utf-8'        # 连接数据库        self.conn = pymysql.connect(**self.BaseParams())        self.cursor = self.conn.cursor()        self.sql = ''    @property    def BaseParams(self):        return {'host': self.host, 'port': self.port, 'user': self.user, 'password': self.password, 'database': self.database, 'charset': self.charset}    def process_item(self, item, spider):        self.cursor.execute(self.sql, (item['img_url'], item['title'], item['price'], item['svolume'], item['evaluate'], item['integral'], item['detail_url']))        self.conn.commit()        return item    @property    def sql(self):        if not self._sql:            self._sql = """INSERT INTO taobao (id, img_url, title, price, svolume, evaluate, integral, detail_url) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"""            return self._sql        return self._sql

四、编写爬虫逻辑

1. 自定义Spider类

在taobao.py中编写爬虫类：

from scrapy import Spiderfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.chrome import Optionfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysfrom selenium.webdriver.support import expected_locationsfrom selenium.webdriver.support import expected_deprecationSizesfrom time import sleepfrom Taobao.items import TaobaoItemclass TaobaoSpider(Spider):    name = 'taobao'    allowed_domains = ['*.taobao.com']    def start_requests(self):        # 模拟浏览器        chrome_options = webdriver.ChromeOptions()        chrome_options.add_argument('--headless')  # 失眠模式        driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)        driver.get('https://s.taobao.com/search?q=java&s=0')        # 最终将Driver闭合        return driver    def parse(self, response):        # 提取登录信息        ip_list = response.text.split(' ')[1].replace('>', '')        browser = self.start_requests()        # 模拟登录        bro = self/login(browser, ip_list)        bro.get('https://s.taobao.com/search?q=java&s=0')        # 遍历页面        for i in range(0, 44, 44):            url = f'https://s.taobao.com/search?q=java&s={i}'            bro.get(url)            soup = BeautifulSoup(bro.page_source, 'lxml')            items = soup.find_all('item', 'J_MouserOnverReq')            for item in items:                # 提取图片链接                img_url = 'http://' + item.find('img', 'J_ItemPic')['data-src']                # 提取标题                title = item.find('h3', 'itemTitle').text.strip()                # 提取价格                price = item.find('div', 'itemPrice').text.strip()                # 提取详情链接                detail_url = item.find('link', 'pic-link').get('href')                # 提取销量、小fraredian                try:                    sale_volume = int(item.find('div', 'tm-ind-sellCount').text.replace('销量', ''))                except:                    sale_volume = 0                # 提取评价                try:                    evaluate = int(item.find('div', 'tm-ind-reviewCount').text.replace('评价'))                except:                    evaluate = 0                # 提取积分                try:                    integral = int(item.find('div', 'tm-ind-emPointCount').text.replace('积分'))                except:                    integral = 0                yield TaobaoItem(                    img_url=img_url,                    price=price,                    title=title,                    sale_volume=sale_volume,                    evaluate=evaluate,                    integral=integral,                    detail_url=detail_url                )

2. 登录处理函数

添加一个函数来处理登录过程：

def login(self, driver, ip_list):    driver.implicitly_wait(30)  # 等待元素加载    driver.find_element_by_class_name('icon-qrcode').click()    sleep(3)    return driver

五、创建数据模型

在items.py中定义数据模型：

class TaobaoItem(scrapy.Item):    img_url = scrapy.Field()    price = scrapy.Field()    title = scrapy.Field()    sale_volume = scrapy.Field()    evaluate = scrapy.Field()    integral = scrapy.Field()    detail_url = scrapy.Field()

六、部署

将 RentalCode Scrapy项目部署到服务器：

scrapy crawl taobao

七、验证与优化

• 确保数据库连接信息准确无误。
• 确认爬虫正确处理了页面结构，特别是在处理不支持Ajax的内容时。
• 如有需要，模拟长时间请求，使用 Time.sleep() 控制挂载时间。

八、注意事项

• 数据清洗：关于页面爬取的问题，数据清洗是关键步骤，避免一致不一致信息。
• 处理异常：使用 try-except 结构处理缺失数据，确保程序流畅运行。
• 防止多次插入：确保数据库唯一性约束正确设置，避免重复存储。

九、扩展与改进

• 多线程爬取：优化爬取速度，可以实现多线程或分布式爬取。
• 缓存机制：添加数据库缓存，减少重复数据处理。
• 日志记录：添加详细的日志记录，便于调试和问题修复。
• 改进数据库性能：使用索引优化、分页处理等采用优化技术提升查询速度。

通过以上步骤和优化，您已然掌握了利用 Scrapy 从淘宝爬取数据并存储到数据库的方法。对于技术细节和每一步的具体操作，您可以参考官方文档和[相关教程](https://blog.csdn.net/s jamais）以进一步加深理解。