喵叔的爬虫--第一节--先动动小手儿

嗨，大家好，我是喵叔。今天开始跟大家讲解一下Python 爬虫的编写，今天是第一节课，这篇文章主要是带领大家动手体验一下爬虫的编写。废话不多说，开始上课。

零、什么是爬虫，爬虫能干什么

小明问：喵叔，什么是爬虫呢？ 喵叔答：这里说的爬虫可不是有生命的虫子

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，而是是一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序或者脚本。

小亮问：爬虫能干什么呢？ 喵叔答：爬虫能干的事儿很多，我刚才也说了爬虫可以抓取互联网信息，这些信息包括多种类型，例如图片、视频、文字、文件等等。一般来说像百度这类的搜索引擎网站的爬虫，爬取的是几乎所有的互联网信息，个人编写的爬虫一般爬取的是其中几种类型的信息，比如带 FBI Warning 的视频，小姐姐的图片，或者是具有不可描述内容的文件。

一、动起小手儿

扯了点简单的知识后，现在开始动动小手儿，跟我一起来编写一个爬虫。

1. 创建项目 我们打开IDE，创建一个的项目，项目名字很霸气，叫 PaChongDemo。
2. 创建爬虫 接下来，一个重要人物登场，他的英文名叫 Scrapy，但是呢这个家伙总是迷路，因此我们需要引导他来到我们的项目里。在项目根目录下，打开命令行输入如下命令：

pip install scrapy

输入完命令后，他就来到了我们的项目里。我们让他来到我们的项目中可不是白来的，我们需要让他为我们干活，首先要让他创建爬虫，我们只需对他下命令即可：

scrapy startproject bookDemo

这时我们可以看到，他已经为我们创建了爬虫项目，项目的目录结构如下：

mEkrb6.png

在这个命令中，startproject 是创建爬虫项目的命令，bookDemo 是爬虫项目的根目录的名称。

1. 编写代码 这一步我们开始编写爬虫代码，在编写代码之前我们需要分析一下我们要爬取的网页。目标网址是：books.toscrape.com 。这个网址是专门用来练习scrapy 的网站。（以Chrome为例）我们在任意一本书上右键审查元素。我们会看到书的信息包含在 article 元素中，其中书名在 h3 元素中的 a 标签的 title 属性中，价格信息在 具有 class=price_color 属性的 p 标签里。我们爬取数据不可能说只爬取一页的数据对吧，因此我们还需要分析下一页的路径。在页面上的 next 元素上右键选择审查元素，这时我们发现下一页的地址在 具有 class=‘next’ 属性的 li 元素中的 a 标签的 href 属性上，并且是一个相对地址。分析完，我们就要开始编写代码了。

我们直接通过命令创建爬虫的基本代码，在命令行中输入如下命令：

scrapy genspider books books.toscrape.com

其中的 books 是爬虫的名字，这个很重要，我们在运行爬虫的时候需要告诉 Scrapy 运行哪个爬虫，如果爬虫没有名字的话，就好比我们告诉 Scrapy ：你去把那谁运行起来。然后他就一脸懵X

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命令执行完后，我们会在 spiders 文件夹下看到多了一个 books.py 的文件，这个就是刚才我们创建的爬取目标网站的 spiders 文件。我们在 parse 函数中，输入提取页面信息的代码：

import scrapy


class BooksSpider(scrapy.Spider):
    name = 'books'
    allowed_domains = ['books.toscrape.com']
    start_urls = ['http://books.toscrape.com/']

    def parse(self, response):
        for book in response.css('article.product_pod'):
            name = book.xpath('./h3/a/@title').extract_first()
            price = book.css('p.price_color::text').extract_first()
            yield {
                'name': name,
                'price': price
            }
        next_url = response.css('ul.pager li.next a::attr(href)').extract_first()
        if next_url:
            next_url = response.urljoin(next_url)
            yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse)

这里我来解释一下每个属性的意思：

1. 运行爬虫 在命令行输入如下命令，将爬取的数据存储在csv文件中

scrapy crawl books -o books.csv

命令完成后，我们会看到项目中多了一个books.csv文件，并且里面存储了我们爬取到数据。

二、课堂作业

注意听，下面的也别讲话了，我现在留一下这节课的作业。将我本节写的代码，自己动手写一遍，并且写一千字读后感啊，明天学习委员交上来。