一、項目需求
爬取排行榜小說的作者，書名，分類以及完結或連載
二、項目分析
目標url：“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1page=1”
通過控制臺搜索發(fā)現(xiàn)相應信息均存在于html靜態(tài)網(wǎng)頁中，所以此次爬蟲難度較低。
通過控制臺觀察發(fā)現(xiàn)，需要的內(nèi)容都在一個個li列表中，每一個列表代表一本書的內(nèi)容。
在li中找到所需的內(nèi)容
找到第兩頁的url
“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1page=1”
“https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1page=2”
對比找到頁數(shù)變化
開始編寫scrapy程序。
三、程序編寫
創(chuàng)建項目太簡單，不說了
1.編寫item（數(shù)據(jù)存儲）
import scrapy
class QidianHotItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field() #名稱
author = scrapy.Field() #作者
type = scrapy.Field() #類型
form= scrapy.Field() #是否完載
2.編寫spider（數(shù)據(jù)抓取（核心代碼））
#coding:utf-8
from scrapy import Request
from scrapy.spiders import Spider
from ..items import QidianHotItem
#導入下需要的庫
class HotSalesSpider(Spider):#設置spider的類
name = "hot" #爬蟲的名稱
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"} #設置header
current_page = 1 #爬蟲起始頁
def start_requests(self): #重寫第一次請求
url="https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1page=1"
yield Request(url,headers=self.qidian_header,callback=self.hot_parse)
#Request發(fā)起鏈接請求
#url：目標url
#header:設置頭部（模擬瀏覽器）
#callback:設置頁面抓起方式（空默認為parse）
def hot_parse(self, response):#數(shù)據(jù)解析
#xpath定位
list_selector=response.xpath("http://div[@class='book-mid-info']")
#獲取所有小說
for one_selector in list_selector:
#獲取小說信息
name=one_selector.xpath("h4/a/text()").extract()[0]
#獲取作者
author=one_selector.xpath("p[1]/a[1]/text()").extract()[0]
#獲取類型
type=one_selector.xpath("p[1]/a[2]/text()").extract()[0]
# 獲取形式
form=one_selector.xpath("p[1]/span/text()").extract()[0]
item = QidianHotItem()
#生產(chǎn)存儲器，進行信息存儲
item['name'] = name
item['author'] = author
item['type'] = type
item['form'] = form
yield item #送出信息
# 獲取下一頁URL，并生成一個request請求
self.current_page += 1
if self.current_page = 10:#爬取前10頁
next_url = "https://www.qidian.com/rank/hotsales?style=1page="+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:
# 獲取小說信息
name = one_selector.css("h4>a::text").extract()[0]
# 獲取作者
author = one_selector.css(".author a::text").extract()[0]
# 獲取類型
type = one_selector.css(".author a::text").extract()[1]
# 獲取形式
form = one_selector.css(".author span::text").extract()[0]
# 定義字典
item=QidianHotItem()
item['name']=name
item['author'] = author
item['type'] = type
item['form'] = form
yield item
3.start.py（代替命令行）
在爬蟲項目文件夾下創(chuàng)建start.py。
from scrapy import cmdline
#導入cmd命令窗口
cmdline.execute("scrapy crawl hot -o hot.csv" .split())
#運行爬蟲并生產(chǎn)csv文件
出現(xiàn)類似的過程代表爬取成功。
hot.csv
總結
本次爬蟲內(nèi)容還是十分簡單的因為只用了spider和item，這幾乎是所有scrapy都必須調(diào)用的文件，后期還會有middlewarse.py，pipelines.py,setting.py需要編寫和配置，以及從javascript和json中提取數(shù)據(jù)，難度較大。
到此這篇關于Python scrapy爬取起點中文網(wǎng)小說榜單的文章就介紹到這了,更多相關Python爬取起點中文網(wǎng)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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