Python爬虫 --- 2.4 Scrapy之天气预报爬虫实践
Python爬虫 --- 2.4 Scrapy之天气预报爬虫实践
原文链接：https://www.fkomm.cn/article/2018/8/5/31.html
目的
写一个真正意义上一个爬虫，并将他爬取到的数据分别保存到txt、json、已经存在的mysql数据库中。
目标分析：
这次我们要爬的是 中国天气网：http://www.weather.com.cn/ 。
随便点开一个城市的天气比如合肥： http://www.weather.com.cn/weather/101220101.shtml 。
我们要爬取的就是图中的：合肥七天的前期预报：
数据的筛选：
我们使用chrome开发者工具，模拟鼠标定位到相对应位置:
可以看到我们需要的数据，全都包裹在
<ul class="t clearfix">
里。 我们用bs4、xpath、css之类的选择器定位到这里，再筛选数据就行。 本着学习新知识的原则，文中的代码将会使用xpath定位。 这里我们可以这样：
response.xpath('//ul[@class="t clearfix"]')
Scrapy 框架的实施：
创建scrapy项目和爬虫：
$ scrapy startproject weather
$ cd weather
$ scrapy genspider HFtianqi www.weather.com.cn/weather/101220101.shtml这样我们就已经将准备工作做完了。 看一下当前的目录：
├── scrapy.cfg
└── weather
├── __init__.py
├── __pycache__
│ ├── __init__.cpython-36.pyc
│ └── settings.cpython-36.pyc
├── items.py
├── middlewares.py
├── pipelines.py
├── settings.py
└── spiders
├── HFtianqi.py
├── __init__.py
└── __pycache__
└── __init__.cpython-36.pyc
4 directories, 11 files编写items.py:
这次我们来先编写items,十分的简单，只需要将希望获取的字段名填写进去：
import scrapy
class WeatherItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
date = scrapy.Field()
temperature = scrapy.Field()
weather = scrapy.Field()
wind = scrapy.Field()编写Spider:
这个部分使我们整个爬虫的核心!!
主要目的是：
将Downloader发给我们的Response里筛选数据，并返回给PIPELINE处理。
下面我们来看一下代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from weather.items import WeatherItem
class HftianqiSpider(scrapy.Spider):
name = 'HFtianqi'
allowed_domains = ['www.weather.com.cn/weather/101220101.shtml']
start_urls = ['http://www.weather.com.cn/weather/101220101.shtml']
def parse(self, response):
'''
筛选信息的函数：
date = 日期
temperature = 当天的温度
weather = 当天的天气
wind = 当天的风向
'''
# 先建立一个列表，用来保存每天的信息
items = []
# 找到包裹着天气信息的div
day = response.xpath('//ul[@class="t clearfix"]')
# 循环筛选出每天的信息：
for i in list(range(7)):
# 先申请一个weatheritem 的类型来保存结果
item = WeatherItem()
# 观察网页，并找到需要的数据
item['date'] = day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/h1//text()').extract()[0]
item['temperature'] = day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/p[@class="tem"]/i/text()').extract()[0]
item['weather'] = day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/p[@class="wea"]/text()').extract()[0]
item['wind'] = day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/p[@class="win"]/em/span/@title').extract()[0] + day.xpath('./li['+ str(i+1) + ']/p[@class="win"]/i/text()').extract()[0]
items.append(item)
return items编写PIPELINE：
我们知道，pipelines.py是用来处理收尾爬虫抓到的数据的， 一般情况下，我们会将数据存到本地：
- 文本形式： 最基本的存储方式
- json格式 ：方便调用
- 数据库： 数据量比较大时选择的存储方式
TXT（文本）格式：
import os
import requests
import json
import codecs
import pymysql
class WeatherPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
print(item)
# print(item)
# 获取当前工作目录
base_dir = os.getcwd()
# 文件存在data目录下的weather.txt文件内，data目录和txt文件需要自己事先建立好
filename = base_dir + '/data/weather.txt'
# 从内存以追加的方式打开文件，并写入对应的数据
with open(filename, 'a') as f:
f.write(item['date'] + '\n')
f.write(item['temperature'] + '\n')
f.write(item['weather'] + '\n')
f.write(item['wind'] + '\n\n')
return itemjson格式数据：
我们想要输出json格式的数据，最方便的是在PIPELINE里自定义一个class：
class W2json(object):
def process_item(self, item, spider):
'''
讲爬取的信息保存到json
方便其他程序员调用
'''
base_dir = os.getcwd()
filename = base_dir + '/data/weather.json'
# 打开json文件，向里面以dumps的方式吸入数据
# 注意需要有一个参数ensure_ascii=False ，不然数据会直接为utf编码的方式存入比如:“/xe15”
with codecs.open(filename, 'a') as f:
line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'
f.write(line)
return item数据库格式（mysql）:
Python对市面上各种各样的数据库的操作都有良好的支持， 但是现在一般比较常用的免费数据库mysql。
- 在本地安装mysql：
linux和mac都有很强大的包管理软件，如apt，brew等等，window 可以直接去官网下载安装包。
由于我是Mac，所以我是说Mac的安装方式了。
$ brew install mysql
在安装的过程中，他会要求你填写root用户的密码，这里的root并不是系统层面上的超级用户，是mysql数据库的超级用户。 安装完成后mysql服务是默认启动的， 如果重启了电脑，需要这样启动（mac）：
$ mysql.server start
- 登录mysql并创建scrapy用的数据库:
# 登录进mysql
$ mysql -uroot -p
# 创建数据库：ScrapyDB ,以utf8位编码格式，每条语句以’；‘结尾
CREATE DATABASE ScrapyDB CHARACTER SET 'utf8';
# 选中刚才创建的表：
use ScrapyDB；
# 创建我们需要的字段：字段要和我们代码里一一对应，方便我们一会写sql语句
CREATE TABLE weather(
id INT AUTO_INCREMENT,
date char(24),
temperature char(24),
weather char(24),
wind char(24),
PRIMARY KEY(id) )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET='utf8'来看一下weather表长啥样：
show columns from weather
或者：desc weather- 安装Python的mysql模块：
pip install pymysql
最后我们编辑一下代码：
class W2mysql(object):
def process_item(self, item, spider):
'''
将爬取的信息保存到mysql
'''
# 将item里的数据拿出来
date = item['date']
temperature = item['temperature']
weather = item['weather']
wind = item['wind']
# 和本地的scrapyDB数据库建立连接
connection = pymysql.connect(
host='127.0.0.1', # 连接的是本地数据库
user='root', # 自己的mysql用户名
passwd='********', # 自己的密码
db='ScrapyDB', # 数据库的名字
charset='utf8mb4', # 默认的编码方式：
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
try:
with connection.cursor() as cursor:
# 创建更新值的sql语句
sql = """INSERT INTO WEATHER(date,temperature,weather,wind)
VALUES (%s, %s, %s, %s)"""
# 执行sql语句
# excute 的第二个参数可以将sql缺省语句补全，一般以元组的格式
cursor.execute(
sql, (date, temperature, weather, wind))
# 提交本次插入的记录
connection.commit()
finally:
# 关闭连接
connection.close()
return item编写Settings.py
我们需要在Settings.py将我们写好的PIPELINE添加进去， scrapy才能够跑起来。
这里只需要增加一个dict格式的ITEM_PIPELINES， 数字value可以自定义，数字越小的优先处理。
BOT_NAME = 'weather'
SPIDER_MODULES = ['weather.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'weather.spiders'
ROBOTSTXT_OBEY = True
ITEM_PIPELINES = {
'weather.pipelines.WeatherPipeline': 300,
'weather.pipelines.W2json': 400,
'weather.pipelines.W2mysql': 300,
}让项目跑起来：
$ scrapy crawl HFtianqi
结果展示:
文本格式：
json格式：
数据库格式：
这次的例子就到这里了，主要介绍如何通过自定义PIPELINE来将爬取的数据以不同的方式保存。
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