scrapy爬取统计局的城乡代码,以目录文件夹形式生成，同时最后保存在excel中

1、创建Scrapy项目

scrapy startproject Stats

2.进入项目目录，使用命令genspider创建Spider

scrapy genspider stats stats.gov.cn

3、定义要抓取的数据（处理items.py文件）

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapyclass StatsItem(scrapy.Item):# 第一级名称，各个省、直辖市first_titles = scrapy.Field()# 第一级urlfirst_urls = scrapy.Field()# 第一级存储目录first_filename = scrapy.Field()# 第二级名称，市、县second_titles = scrapy.Field()# 第二级urlsecond_urls = scrapy.Field()# 第二级代码IDsecond_id = scrapy.Field()# 二级存储目录second_filename = scrapy.Field()# 第三级名称，区third_titles = scrapy.Field()# 第三级urlthird_urls = scrapy.Field()# 第三级代码IDthird_id = scrapy.Field()# 三级存储目录third_filename = scrapy.Field()# 第四级名称，办事处fourth_titles = scrapy.Field()# 第四级urlfourth_urls = scrapy.Field()# 第四级代码IDfourth_id = scrapy.Field()# 四级存储目录fourth_filename = scrapy.Field()# 第五级名称，村，居委会fifth_titles = scrapy.Field()# 第五级代码IDfifth_id = scrapy.Field()# 五级存储目录fifth_filename = scrapy.Field()

4、编写提取item数据的Spider（在spiders文件夹下：stats.py）

# -*- coding: utf-8 -*-
# 爬取统计局的城乡代码
import scrapy
import os
from Stats.items import StatsItemclass StatsSpider(scrapy.Spider):name = 'stats'allowed_domains = ['stats.gov.cn']start_urls = ['http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/index.html']# 各个省、直辖市url前缀url = 'http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/'def parse(self, response):print("处理第一级数据……")items = []# 第一级名称，各个省、直辖市(这里可以修改规则，爬取一部分省份）first_titles = response.xpath('//tr//td/a/text()').extract()# 第一级url>>>13.htmlfirst_urls_list = response.xpath('//tbody//table//tr//td//a//@href').extract()# 爬取第一级名称，各个省、直辖市for i in range(0, len(first_titles)):item = StatsItem()# 指定第一级目录的路径和目录名first_filename = "./Data/" + first_titles[i]#如果目录不存在，则创建目录if(not os.path.exists(first_filename)):os.makedirs(first_filename)item['first_filename'] = first_filename# 保存第一级名称和url,但是url需要补全item['first_titles'] = first_titles[i]# http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13.htmlitem['first_urls'] = self.url + first_urls_list[i]items.append(item)# 发送第一级爬取的urlfor item in items:yield scrapy.Request(url=item['first_urls'],meta={'meta_1': item},callback= self.second_parse)# 处理第二级名称以及url，市、县def second_parse(self,response):print("处理第二级数据……")# 提取每次Response的meta数据meta_1 = response.meta['meta_1']# 提取第二级的名称、url及idsecond_titles = response.xpath('//tr//td[2]/a/text()').extract()# 第二级url>>>>13/1301.htmlsecond_urls_list = response.xpath('//tbody//table//tr//td[2]//a//@href').extract()second_id = response.xpath('//tr//td[1]/a/text()').extract()items = []for i in range(0,len(second_urls_list)):# url拼接>>>http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/1301.htmlsecond_urls = self.url + second_urls_list[i]# 第一级链接地址：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13.html# 如果属于第一级相应省、直辖市，将存储目录放在相应文件夹中,第一级的链接去掉.html才能判断是否属于#例如：修改后第一级链接http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13 和#   第二级链接http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/1301.html 这样才可以判断if_belong = second_urls.startswith(meta_1['first_urls'][:-5])if (if_belong):# 目录类似于：\Data\河北省\河北省 石家庄市second_filename = meta_1['first_filename']+"/"+ meta_1['first_titles']+" " + second_titles[i]# 如果目录不存在，则创建目录if (not os.path.exists(second_filename)):os.makedirs(second_filename)item = StatsItem()item['first_titles'] = meta_1['first_titles']item['first_urls'] = meta_1['first_urls']item['second_titles'] = meta_1['first_titles']+" " + second_titles[i]item['second_urls'] = second_urlsitem['second_id'] = second_id[i]item['second_filename'] = second_filenameitems.append(item)# 发送第二级urlfor item in items:yield scrapy.Request(url= item['second_urls'],meta={'meta_2':item},callback= self.third_parse)# 处理第三级数据名称，区def third_parse(self,response):print("处理第三级数据……")# 提取每次Response的meta数据meta_2 = response.meta['meta_2']# 提取第三级的名称、url及idthird_titles = response.xpath('//tr//td[2]/a/text()').extract()# 第三级url>>>01/130102.html  http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/130102.htmlthird_urls_list = response.xpath('//tbody//table//tr//td[2]//a//@href').extract()third_id = response.xpath('//tr//td[1]/a/text()').extract()items = []for i in range(0,len(third_urls_list)):# url拼接>>>http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/130102.htmlthird_urls = self.url + meta_2['second_id'][:2] + "/" + third_urls_list[i]# 第二级链接地址：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/1301.html#                http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/11/1101.html#                http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/34/3415.html# 如果属于第二级相应市、县，将存储目录放在相应文件夹中,第二级的链接最后两位数字01是否和# 第三级链接倒数第14位至倒数第13位是否相等（或者第三级链接倒数第9位至第8位）# 或者：第二级链接最后4位（1301）和第三级链接倒数第11位至第8位是否相等#          http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/130102.html#          http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/11/01/110101.html#          http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/34/15/341502.html# if_belong = third_urls.startswith(meta_2['second_urls'][:-9])if (meta_2['second_urls'][-7:-5])==(third_urls[-14:-12]):# if (if_belong):# 目录类似于：\Data\河北省\河北省 石家庄市\河北省 石家庄市 长安区 130102000000third_filename=meta_2['second_filename']+'/'+meta_2['second_titles']+" "+third_titles[i]+" "+third_id[i]# 如果目录不存在，则创建目录if (not os.path.exists(third_filename)):os.makedirs(third_filename)item = StatsItem()item['first_titles'] = meta_2['first_titles']item['first_urls'] = meta_2['first_urls']item['second_titles'] = meta_2['second_titles']item['second_urls'] = meta_2['second_urls']item['second_id'] = meta_2['second_id']item['second_filename'] = meta_2['second_filename']item['third_titles'] = meta_2['second_titles'] + " "+third_titles[i]+" "+third_id[i]item['third_urls'] = third_urlsitem['third_id'] = third_id[i]item['third_filename'] = third_filenameitems.append(item)# 发送第三级urlfor item in items:yield scrapy.Request(url=item['third_urls'],meta={'meta_3':item},callback=self.fourth_parse)# 处理第四级数据名称，办事处def fourth_parse(self,response):print("处理第四级数据……")# 提取每次Response的meta数据meta_3 = response.meta['meta_3']# 提取第四级的名称、url及idfourth_titles = response.xpath('//tr//td[2]/a/text()').extract()# 第四级url>>>02/130102001.html http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/02/130102001.htmlfourth_urls_list = response.xpath('//tbody//table//tr//td[2]//a//@href').extract()fourth_id = response.xpath('//tr//td[1]/a/text()').extract()items = []for i in range(0,len(fourth_urls_list)):# url拼接>>>http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/02/130102001.htmlfourth_urls = self.url + meta_3['third_id'][:2] + "/" + meta_3['third_id'][2:4]+"/"+fourth_urls_list[i]# 第三级链接地址：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/130102.html#                http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/130104.html#                http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/11/01/110101.html#                http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/11/01/110102.html# 如果属于第三级相应区，将存储目录放在相应文件夹中,第三级链接最后两位数字02和第四级链接倒数第17位至# 倒数第16位是否相等来判断（或者第四级链接的倒数第10位至倒数第9位）# 或者第三级链接最后6位数字（130102）和第四级链接倒数第14位至倒数第9位是否相等#   第四级链接http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/02/130102001.html#            http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/13/01/04/130104001.html#            http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/11/01/01/110101001.html#            http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/11/01/02/110102001.htmlif (meta_3['third_urls'][-7:-5]) == fourth_urls[-17:-15]:# 最后一级目录不应该出现上一级目录结尾的数字和最后一个空格，即： 130102000000，要切掉# 目录类似于：\Data\河北省\河北省 石家庄市\河北省 石家庄市 长安区 130102000000\河北省 石家庄市 长安区 建北街道办事处 130102001000m = meta_3['third_titles']fourth_filename=meta_3['third_filename']+'/'+m[:m.rfind(" ")]+" "+fourth_titles[i]+" "+fourth_id[i]# 如果目录不存在，则创建if (not os.path.exists(fourth_filename)):os.makedirs(fourth_filename)item = StatsItem()item['first_titles'] = meta_3['first_titles']item['first_urls'] = meta_3['first_urls']item['second_titles'] = meta_3['second_titles']item['second_urls'] = meta_3['second_urls']item['second_id'] = meta_3['second_id']item['second_filename'] = meta_3['second_filename']item['third_titles'] = meta_3['third_titles']item['third_urls'] = meta_3['third_urls']item['third_id'] = meta_3['third_id']item['third_filename'] = meta_3['third_filename']item['fourth_titles'] = m[:m.rfind(" ")]+" "+fourth_titles[i]+" "+fourth_id[i]item['fourth_urls'] = fourth_urlsitem['fourth_id'] = fourth_id[i]item['fourth_filename'] = fourth_filenameitems.append(item)# 发送第四级urlfor item in items:yield scrapy.Request(url=item['fourth_urls'],meta={"meta_4":item},callback=self.fifth_parse)# 处理第五级数据名称，村、居委会def fifth_parse(self,response):print("处理第五级数据……")#提取每次Response的meta数据meta_4 = response.meta['meta_4']# 提取第五级的名称及idfifth_titles = response.xpath('//tr[@class="villagetr"]//td[3]/text()').extract()fifth_id = response.xpath('//tr[@class="villagetr"]//td[1]/text()').extract()items = []for i in range(0, len(fifth_titles)):# 因为最后一级没有url链接，所以可以判断本页的url地址和上次传的url地址是否一样if (response.url == meta_4['fourth_urls']):# 目录类似于:\Data\河北省\河北省 石家庄市\河北省 石家庄市 长安区 130102000000\河北省 石家庄市 长安区 建北街道办事处 130102001000\#           河北省 石家庄市 长安区 建北街道办事处 棉一社区居民委员会 130102001001# # 最后一级目录不应该出现上一级目录结尾的数字和最后一个空格，即： 130102001000，要切掉m = meta_4['fourth_titles']fifth_filename = meta_4['fourth_filename']+"/"+m[:m.rfind(" ")]+" "+fifth_titles[i]+" "+fifth_id[i]if (not os.path.exists(fifth_filename)):os.makedirs(fifth_filename)item = StatsItem()# item['first_titles'] = meta_4['first_titles']# item['first_urls'] = meta_4['first_urls']# item['second_titles'] = meta_4['second_titles']# item['second_urls'] = meta_4['second_urls']# item['second_id'] = meta_4['second_id']# item['second_filename'] = meta_4['second_filename']item['third_titles'] = meta_4['third_titles']# item['third_urls'] = meta_4['third_urls']item['third_id'] = meta_4['third_id']# item['third_filename'] = meta_4['third_filename']item['fourth_titles'] = meta_4['fourth_titles']# item['fourth_urls'] =  meta_4['fourth_urls']item['fourth_id'] = meta_4['fourth_id']# item['fourth_filename'] = meta_4['fourth_filename']# item['fifth_filename'] = fifth_filenameitem['fifth_id'] = fifth_id[i]# 河北省 石家庄市 长安区 建北街道办事处 棉一社区居民委员会 130102001001item['fifth_titles'] = m[:m.rfind(" ")]+" "+fifth_titles[i]+" "+fifth_id[i]items.append(item)yield item

5.处理pipelines管道文件保存数据，可将结果保存到文件中（pipelines.py）

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
from openpyxl import Workbook# 转码操作，继承json.JSONEncoder的子类
class MyEncoder(json.JSONEncoder):def default(self, o):if isinstance(o, bytes):return str(o, encoding='utf-8')return json.JSONEncoder.default(self, o)
# 处理数据，将数据保存在本地的excel表中
class StatsPipeline(object):def __init__(self):# self.filename = open("stats.csv", "w", encoding="utf-8")self.wb = Workbook()self.ws = self.wb.active# 创建表头self.ws.append(['third_titles','third_id','fourth_titles','fourth_id','fifth_titles','fifth_id'])def process_item(self, item, spider):# text = json.dumps((dict(item)), ensure_ascii=False, cls=MyEncoder) + '\n'# self.filename.write(text)# 只取六项，可以结合情况修改，保存到excel表中text = [item['third_titles'],item['third_id'],item['fourth_titles'],item['fourth_id'],item['fifth_titles'],item['fifth_id']]self.ws.append(text)return itemdef close_spider(self, spider):self.wb.save('stats.xlsx')print("数据处理完毕，谢谢使用！")

6.配置settings文件（settings.py）

# Obey robots.txt rules，具体含义参照：https://blog.csdn.net/z564359805/article/details/80691677
ROBOTSTXT_OBEY = False  # Override the default request headers:添加User-Agent信息
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0);',      # 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',      # 'Accept-Language': 'en',
}  # Configure item pipelines去掉下面注释，打开管道文件
ITEM_PIPELINES = {      'Stats.pipelines.StatsPipeline': 300,
}  # 还可以将日志存到本地文件中（可选添加设置）
LOG_FILE = "stats.log"
LOG_LEVEL = "DEBUG"
# 包含打印信息也一起写进日志里
LOG_STDOUT = True

7.以上设置完毕，进行爬取：执行项目命令crawl，启动Spider：

scrapy crawl stats

效果图：

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