Python爬虫入门实例九之Scrapy框架爬取股票信息(亲测有效)

文章目录

写在前面
一、准备工作
二、具体步骤
- 1.建立工程和Spider模板
- 2.编写Spider
- 3.编写pipelines
- 4.更改settings
- 5.运行爬虫
三、注意事项
- 1.文件内容为空
- 2.内容包含其他标签
- 3.不足之处
引用源自

写在前面

这个实例我差不多用了一周的时间，终于把所有bug都抓完了，不过还是有一点点遗憾，就是正则表达式部分写的不够完美(本人目前智力、精力实在有限)，如果各位大佬有更好的欢迎评论指教。下面我将把我这几天踩的坑，给各位小伙伴们介绍一下，希望各位能够成功避坑，同时也把我的不足之处给大家说明。好了，话不多说，进入正题。

一、准备工作

这一部分主要就是选取网站和对网站源代码的查看及观察，具体步骤我在之前的文章写过，有需要的小伙伴可以参考。

传送门: https://blog.csdn.net/weixin_44578172/article/details/109391135

本例选取的是股城网: https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html

二、具体步骤

1.建立工程和Spider模板

首先win+R 输入cmd进入command模式

scrapy startproject 项目名(GuchengStocks)
cd 项目名(GuchengStocks)
scrapy genspider 爬虫名(stocks) 根链接目录(hq.gucheng.com)

2.编写Spider

这一部分是关键，要编写获取页面和解析页面的代码

import scrapy
import reclass StocksSpider(scrapy.Spider):name = "stocks"start_urls = ['https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html']def parse(self, response):for href in response.css('a::attr(href)').extract():try:stock = re.findall(r'[S][HZ]\d{6}', href)[0]url = 'https://hq.gucheng.com/' + stockyield scrapy.Request(url, callback=self.parse_stock, headers={'user-agent': 'Mozilla/5.0'})#第二个参数callback给出了处理当前url给出的新的函数即parse_stockexcept:continuedef parse_stock(self, response):infoDict = {}stockName = response.css('.stock_price.clearfix')#stockInfo = response.css('')name = response.css('h3').extract()[0]keyList = stockName.css('dt').extract()valueList = stockName.css('dd').extract()for i in range(len(keyList)):key = re.findall(r'<dt>.*<', keyList[i])[0][4:-1]#除去爬取的字符串中的无用部分，如&nbsp等，网页抓取时会因为编码原因转化成\xa0，所以我们需要进行替换key = key.replace('\u2003', '')key = key.replace('\xa0', '')#dt标签中存在sup标签，可以用''替换掉key = key.replace('<sup></sup>', '')try:val = re.findall(r'>.*<', valueList[i])[0][1:-1]except:val = '--'infoDict[key] = valinfoDict.update({'股票名称': re.findall('<h3>.*\)', name)[0][4:]})yield infoDict

3.编写pipelines

这一部分是在类中定义函数，设置文件的开启和关闭及对应的处理方法

class GuchengstocksInfoPipeline(object):#openspider指的是当一个爬虫被调用时对应的pipline启动的方法def open_spider(self, spider):self.f = open('GuchengStockInfo.txt', 'w')#close_spider指的是当一个爬虫关闭时对应的pipline启动的方法def close_spider(self, spider):self.f.close()#对每一个item项进行处理时对应的方法，也是最主体的函数def process_item(self, item, spider):try:line = str(dict(item)) + '\n'self.f.write(line)except:passreturn item

4.更改settings

因为我们新建了一个类，没有用系统的默认类，所以要在相应位置更改配置

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {'GuchengStocks.pipelines.GuchengstocksInfoPipeline': 300,
}

5.运行爬虫

键入命令

scrapy crawl 爬虫名(stocks)

之后就可以在项目目录下看到有.txt文件了，文件中就是我们爬取到的数据

三、注意事项

最后说一下我的采坑经历及不完美的地方

1.文件内容为空

这是让我最头疼的一个问题，我认为我的逻辑没有问题，但爬取后的结果内容就是为空，这里我用的是css选择器。最后在debug的时候灵光一现，想到是不是我的class属性中包含空格的原因导致选择器发生错误，结果上网一查果然有相关资料。比如我要选择的类的属性是"stock_price clearfix"，这样提取失败因为在css选择器中，空格表示取子代元素所以选择器错误地把"stock_price clearfix"当成两个元素看待了，自然提取不到任何元素。解决方法是把空格用"."代替，即stock_price.clearfix就可以了。

2.内容包含其他标签

我在成功解决上面问题后，发现爬取的数据中包含了dt的子标签sup，并且我多次更改正则表达式也没能将其去掉，最终选择用replace函数去替换他。

key = key.replace('<sup></sup>', '')

果然解决了(啊，真香~)

3.不足之处

虽然replace()函数能够帮助解决一些问题，但并不是真正高级码农所为(我还是太菜了)，因为我本身比较菜，最近精力也不太够，所以只能先做到这了，以后再慢慢研究完美的正则表达式的方式，当然各位大佬如果能帮忙解决就再好不过了，欢迎评论指教~

本篇完，如有错误欢迎指出~

引用源自

中国大学MOOC Python网络爬虫与信息提取
https://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001