各位好，相信你已经看了前面我写的京东和苏宁图书的爬虫了，那么既然爬图书，我就把时下热门的图书网站都爬完！今天来给大家讲解一下当当图书的爬虫写法，实际操作和前面的基本都差不多，主要是要会抓包，分析想要的东西在哪里，怎么找到等，接下就进入正题吧！

第一步：网站分析

首先，我们用Chrome浏览器打开当当图书网主页：http://book.dangdang.com/，我们发现当当图书和上一次爬取的京东图书不一样，分了三层，例如：教育->教材->研究生/本科/专科教材这样的三层，那我们就一层一层的写下去就好了,也就是多个for循环的事，如下图：

接下来开始抓包，我们就从图书分类的教育这里入手吧，我们按照：教育->教材->研究生/本科/专科教材 这三部一步一步进行抓包。使用选择工具点到大标题教育，在Elements中出现如下图：

我们将鼠标移动到标签<div class="con flq_body">,发现菜单栏全部变蓝，说明我们要找的信息都在这个标签下面：

也就是在Elements中，教育类是在标签<div class="con flq_body">下的<div>标签下<dl>标签下的<dt>标签下的<span>里面，而所有的分类在<div class="con flq_body">下的<div class="level_one">标签里面，如下图：

在上面我们找到了Elements中大分类：教育 的位置，接下来，我们得验证在网页的响应中也有这样的信息才行，因此我们点击Network，刷新一下网页，然后点击左下角的http://book.dangdang.com这个网站，最终出现如下图：

然后Ctrl+f 出现搜索框，我们搜索一下con flq_body这个标签，如下图，我们发现不好看对应信息：

这个时候我们就在网页上点击反键，然后查看网页源代码，然后继续Ctrl+f 出现搜索框，我们搜索一下con flq_body这个标签，这样就比较容易对比了：

因为我们选择走教育->教材->研究生/本科/专科教材这条路线，所以我们朝下拉一下，找到教育的分类，然后经过与Elements对比，发现对应的标签都一样，这样我们就可以按照Element写代码了。

这样大分类找出来了，接下来找：教育->教材->研究生/本科/专科教材这条路线中的中分类：教材。我们用选择工具选中教材，发现在Elements,中它在<div class="con flq_body">下的<div>标签下<dl>标签下的<dd>标签下的<a>标签里面，同样的对照Networks，我们发现标签也是一样的，这样我们就找到了中分类了，如下图：

现在我们需要找教育->教材->研究生/本科/专科教材这条路线中的研究生/本科/专科教材这部分类容位置，我们经过在Elements中查找，发现它在如下图的位置，也是在<div class="con flq_body">的子标签里面，接着对比分析Network,内容也是一样的：

到这里我们首页就分析完了，我们提取数首页的大中小标题，以及小标题的href就行了，接下来就是请求小标题的href，比如请求：教材->研究生/本科/专科教材的href"http://category.dangdang.com/cp01.49.01.00.00.00.html"

我们继续分析这个网页，先进行抓包，来找到我们想要提取的信息，比如图书名，内容简介，出版时间，出版社，作者，价格等等。用选择工具随便选一本图书，发现它们都是在<ul class='bigimg' id='component_59'>这个标签下的<li>标签里面

然后根据我们要爬取的信息，都在上面这个标签里面找到就行了，然后和Network进行对照，是否一样，很幸运的事，我们想找的内容在网页的响应中都有，包括价格，不需要构造额外的请求，这样减轻了我们的代码量。

这也我们把这一页的内容都找到了，只需要构造翻页请求就行了，我们把网页拉到最下面，寻找翻页的位置，用选择工具选中，下一页就在<ul name='Fy'>标签下:

我们在Network中搜索下FY，如下图:

发现和Elements中一样的，直接可以找到下一页的href，到此我们的网页都分析完了，下面我分享一下我的代码

第二步：代码分享

items.py代码:

spider代码dang.py：

settings.py:

第三步：成果分享

40s爬取了4.6W条数据，大概3500本书左右

因为我要数据没什么用，所有就没存在数据库中，也没用其他的反爬措施，只是一些效果的展示，主要还是要学习分析网站的思路，对了，这个代码还可以改成scrapy-redis分布式爬虫，只需要添加几行代码就可以了。