1.解析字段信息

• 我們知道蜘蛛運行時會下載要爬取的頁面，然后傳給給start_urls，頁面的返回對象response響應體就會封裝到parse方法response對象里面，然后通過response對象css選擇器定位元素，返回一個selector對象，通過extract()方法來提取selector對象中標簽的信息。

• 那現在我們使用dribbble網站來試著解析字段信息，創建一個dribbble蜘蛛，就和之前創建csdn一樣，然后將測試頁面中的execute()方法中的參數改為需要測試的蜘蛛頁面中的name屬性值。

import scrapy from urllib import parse from scrapy.http import Request class DribbbleSpider(scrapy.Spider): name = 'dribbble' allowed_domains = ['dribbble.com'] start_urls = ['https://dribbble.com/stories'] def parse(self, response): # 獲取a標簽的url值 # urls = response.css('h2 a::attr(href)').extract() a_nodes = response.css('header div.teaser a') for a_node in a_nodes: # print(a_node) a_url = a_node.css('::attr(href)').extract()[0] a_image_url = a_node.css('img::attr(src)').extract()[0] yield Request(url=parse.urljoin(response.url, a_url), callback=self.parse_analyse, meta={'a_image_url': a_image_url}) def parse_analyse(self, response): a_image_url = response.meta.get('a_image_url') title = response.css('.post header h1::text').extract()[0] date = response.css('span.date::text').extract_first() print('圖片的url是：{}'.format(a_image_url)) print('標題是: {}'.format(title)) print('時間是：{}'.format(date.strip()))

2.構建數據模型

• 我們在創建模板時會自動生成一些文件，items.py文件就是其中一個，我們構建數據模型就需要用到這個文件，這個文件會自動生成一個modle，這個modle會繼承scrapy.Item，然后我們可以根據我們的需求在自動生成的這個modle中隨意創建字段；

import scrapy class XkdDribbbleSpiderItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() a_image_url = scrapy.Field() date = scrapy.Field()

• 創建好字段之后，需要在spider中添加構建模型，最后讓構建模型中的字段和之前modle中的字段名一致，防止賦值出錯； 在spider中添加構建模型首先需要實例化items.py文件中的modle，然后通過實例化對象添加字段到modle中，最后將數據模型進行落地，讓數據持久化。把實例化對象返回到pipelines.py中；

import scrapy from urllib import parse from scrapy.http import Request from ..items import XkdDribbbleSpiderItem from datetime import datetime class DribbbleSpider(scrapy.Spider): name = 'dribbble' allowed_domains = ['dribbble.com'] start_urls = ['https://dribbble.com/stories'www.bdqxylgw.com] def parse(self, response): # 獲取a標簽的url值 # urls = response.css('h2 a::attr(href)'www.zhongxinyuLegw3.com).extract() a_nodes = response.css('header div.teaser www.seoxinyang.cn a www.yaoshiyulegw.com') for a_node in a_nodes: # print(a_node) a_url = a_node.css('::attr(href)').extract()[0] a_image_url = a_node.css('img::attr(src)').extract()[0] yield Request(url=parse.urljoin(response.url, a_url), callback=self.parse_analyse, meta={'a_image_url': a_image_url}) def parse_analyse(self, response): a_image_url = response.meta.get('a_image_url') title = response.css(www.oushenggw.com'.post header h1::text').extract()[0] date = response.css(www.honghaiyLpt.com'span.date::text').extract_first() date = date.strip(www.yifayule2d.com) date = datetime.strptime(date, '%b %d, %Y').date() # 構建模型 dri_item = XkdDribbbleSpiderItem() dri_item['a_image_url'] = a_image_url dri_item['title'] = title dri_item['date'] = date yield dri_item

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總結

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