爬爬爬！使用scrapy爬取你懂得的网站自建数据库！

1、检查我们的scrapy版本。截至2020年11月29日，scrapy的版本为2.4.0，方法是在cmd命令行中 scrapy version

如果你也与我一样，使用这个版本，那么可以确定，你可以复现我的这篇教程。

2、创建项目。在cmd中scrapy startproject text

这里我使用了text这个名字，如果你喜欢别的，也可以改成别的任何名字。如果你是新手，那么建议你还是像我一样照做，不然会在后面的代码里混淆掉。

2.1 创建一只爬虫。正如你在命令行中看到的提示那样，一般我们在创建完一个项目之后，马上就创建一只蜘蛛。

这时，我们已经完成了一只蜘蛛的创建，我们可以检查一下。使用pycharm打开这个项目，我们发现确实已经有一个example.py，这就是我们创建的蜘蛛的模块了。

这时，我们的准备工作算是完成了。

3、正式开始

3.1 定义我们需要的内容items.py

import scrapy
from scrapy.item import Item,Field
class TextItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()title = Field()  # 标题number = Field()  # 番号issuedate = Field()  # 发行时间actress = Field()  # 演员type = Field()  # 类型magent = Field()  # 磁力链接size = Field()  # 大小image_urls = scrapy.Field()  # 存储图片下载地址，必须是list列表形式,是下一步下载图片时图片的网页地址image = scrapy.Field()  # 存储图片下载地址及下载后的存储位置(相对路径)imagepath = scrapy.Field()  # 图片本地存储的位置torrent_urls = scrapy.Field()torrent = scrapy.Field()torrent_magnet = scrapy.Field()pass

3.2 编写蜘蛛。example.py

import scrapy
from text.items import TextItem  # 此处如果报错是pyCharm的原因
from scrapy.http import Requestclass ExampleSpider(scrapy.Spider):name = 'example'allowed_domains = ['bbs.xxxxxxxx.site']#抱歉这里是某网站的域名start_urls = ['https://xxxxxxxxxx',#抱歉这里是某网站的地址：）]def parse(self, response):book_urls = response.xpath('//td/a[@class="subject"]/@href').extract()for book_url in book_urls:book_url ="https://bbs.ojxqsc.site/2048/" + book_urlyield Request(book_url, callback=self.parse_read)def parse_read(self, response):title = str(response.xpath('//td[@class="tal h"]/text()').extract_first()).replace("\n主题 : 【新片原档首发】 ","")title = title.replace("\n","")title = title.replace("主题 : ","")title = title.replace("/", "")if (str(response.xpath('//div[@class="f14"]/text()').extract()).find('品番： ') >= 0):number = str(response.xpath('//div[@class="f14"]/text()').extract()).split('品番： ')[1].split("'")[0]else:number = 'null'if (str(response.xpath('//div[@class="f14"]/text()').extract()).find('影片容量：') >= 0):size =str(response.xpath('//div[@class="f14"]/text()').extract()).split('影片容量：')[1].split("'")[0]else:size ='null'if (str(response.xpath('//div[@class="f14"]/text()').extract()).find('発売日： ') >= 0):issuedate=str(response.xpath('//div[@class="f14"]/text()').extract()).split('発売日： ')[1].split("'")[0]else:issuedate='null'if (str(response.xpath('//div[@class="f14"]/text()').extract()).find('出演者： ')>=0):actress=str(response.xpath('//div[@class="f14"]/text()').extract()).split('出演者： ')[1].split("'")[0]else:actress = 'null'if(str(response.xpath('//*[@id="read_tpc"]/img/@src').extract_first())!="None"):print("筛选图片地址："+str(response.xpath('//*[@id="read_tpc"]/img/@src').extract_first()))image = response.xpath('//*[@id="read_tpc"]/img/@src').extract_first()else:image = response.xpath('//*[@id="read_tpc"]/a[1]/img/@src').extract_first()  # 图片地址torrent_urls = response.xpath('//*[@id="read_tpc"]/a/@href').extract()for torrent_url in torrent_urls:print("所有的网址是："+str(torrent_url))if("download" in str(torrent_url)):print("现在的网址是：" +str(torrent_url))yield Request(torrent_url, meta = {'image_urls':[image],'title':title,'number':number,'size':size,'issuedate':issuedate,'actress':actress},callback=self.parse_magnet, dont_filter=True)else:print("oh no!")def parse_magnet(self, response):torrent_magnet = response.xpath('//*[@class="uk-button "]/@href').extract_first()  # 图片地址print("现在的种子的内容是:" + str(torrent_magnet))item = TextItem()item['image_urls'] = response.meta['image_urls']item['title'] = response.meta['title']item['number']=response.meta['number']item['size'] = response.meta['size']item['issuedate'] = response.meta['issuedate']item['actress'] = response.meta['actress']print("图片地址：" + str(item['image_urls']))print("文件路径：" + str(item['title']))imagepath = str(response.meta['title'])item['imagepath'] = "G:\GOO\\"+ imagepath+".jpg"item['torrent_magnet'] = str(torrent_magnet)yield item

3.3 编写管道 pipelines.py

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.http import Request
import pymysql.cursorsclass TextPipeline(ImagesPipeline):def get_media_requests(self, item, info):for image_url in item['image_urls']:yield Request(image_url, meta={'mid_item': item['title']})def file_path(self, request, response=None, info=None):title = request.meta['mid_item']+".jpg"print("现在的标题是："+title)return title
class MySQLPipeline(object):def __init__(self):# 连接数据库self.connect = pymysql.connect(host='127.0.0.1',  # 数据库地址port=3306,  # 数据库端口db='liab',  # 数据库名user='root',  # 数据库用户名passwd='123456',  # 数据库密码charset='utf8',  # 编码方式use_unicode=True)# 通过cursor执行增删查改self.cursor = self.connect.cursor()def process_item(self, item, spider):self.cursor.execute("""insert into code(title,number,size,issuedate,actress,imageurl,torrentmagnet)value (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)""",  # 纯属python操作mysql知识，不熟悉请恶补(item['title'],item['number'],item['size'],item['issuedate'],item['actress'],item['imagepath'],# item里面定义的字段和表字段对应item['torrent_magnet'],  # item里面定义的字段和表字段对应))# 提交sql语句self.connect.commit()return item  # 必须实现返回

3.4 编写设置 setting.py

BOT_NAME = 'text'
SPIDER_MODULES = ['text.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'text.spiders'
HTTPERROR_ALLOWED_CODES = [403]
HTTPERROR_ALLOWED_CODES = [404]
ROBOTSTXT_OBEY = True
ITEM_PIPELINES = {'text.pipelines.TextPipeline': 1,'text.pipelines.MySQLPipeline': 300,
}

到这里，我们的项目就结束了。简单说一下它的功能。第一是将封面下载到本地。第二是将其他字段保存在本地的数据库中，封面图片在数据库中的保持方式为图片的地址，而不是图片的数据流。

4、让我们测试一下！

4.1 项目的启动。我们可以在pycharm中的terminal窗口键入scrapy crawl example

也可以在cmd窗口中使用相同的方法启动。

4.2 你可以在你的保存目录中找到这些图片。并且，你也可以在数据库中找到这些数据。

如果有什么地方不懂，欢迎留言或私信！

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