一、目标地址：www.23us.so/

二、准备工作 1.开发环境 MacOS + PyCharm + Python3.5.3 + Scrapy + MySQL 2.安装Scrapy和MySQL自行解决

三、开始建项目和编写爬虫 在终端新建scrapy项目

scrapy startproject dingdian
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• 因为我们要将数据保存到MySQL数据库中，所以在这里需要自定义MySQL的Pipeline，用PyCharm打开项目，在项目文件夹中新建一个python模块‘mysqlpipelines’，区分框架自带的Pipeline。
• 在spiders文件夹下创建我们自己的spider（dingdian）
• 新建一个run.py文件，用作运行爬虫的入口

run.py的内容，'dingdian'是spider的唯一名称，在定义spider的时候定义

from scrapy.cmdline import executeexecute(['scrapy', 'crawl', 'dingdian'])
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项目结构

建立模型item，在items.py中写入

import scrapyclass DingdianItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:name = scrapy.Field()author = scrapy.Field()novelurl = scrapy.Field()# 状态serialstatus = scrapy.Field()# 字数serialnumber = scrapy.Field()# 类别category = scrapy.Field()# 编号name_id = scrapy.Field()class DcontentItem(scrapy.Item):# 小说编号id_name = scrapy.Field()# 章节内容chaptercontent = scrapy.Field()# 用于绑定章节顺序num = scrapy.Field()# 章节地址chapterurl = scrapy.Field()# 章节名字chaptername = scrapy.Field()
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然后我们看一下入口地址 www.23us.so/

玄幻魔法：www.23us.so/list/1_1.ht…

武侠修真：www.23us.so/list/2_1.ht…

都市言情：www.23us.so/list/3_1.ht…

历史军事：www.23us.so/list//4_1.h…

网游竞技：www.23us.so/list/5_1.ht…

科幻小说：www.23us.so/list/6_1.ht…

恐怖灵异：www.23us.so/list/7_1.ht…

女生小说：www.23us.so/list/8_1.ht…

其他：www.23us.so/list/9_1.ht…

全本：www.23us.so/full.html

当然对于上面的地址，通过base_url + '_d'的方式请求

import re
import scrapy
from scrapy import Request
from bs4 import BeautifulSoup
from dingdian.items import DingdianItem, DcontentItem
from dingdian.mysqlpipelines.sql import Sqlclass MySpider(scrapy.Spider):name = "dingdian"allowed_domains = ['23us.so']base_url = 'https://www.23us.so/list/'def start_requests(self):for i in range(1, 10):url = self.base_url + str(i) + '_1' + '.html' #小说分类的urlyield Request(url, self.parse)# 全本yield Request('https://www.23us.so/full.html', callback=self.parse)
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对于上面的代码，创建一个类 Myspider，这个类继承自scrapy.Spider，定义name：dingdian （请注意，这name就是在run.py文件中的第三个参数！），此Name的名字在整个项目中有且只能有一个，名字不可重复！

定义了一个allowed_domains；这个不是必须的，但是在某些情况下需要用得到，比如使用爬取规则的时候就需要了，它的作用是只会跟进存在于allowed_domains中的URL，不存在的URL会被忽略。使用字符串拼接的方式实现了上面发现的小说分类的所有URL。

最后使用parse函数接受上面request获取到的response，返回的response中的url便是每个小说分类的链接，每个分类下有很多页的内容，我们需要拿到页码

找到此处页码的标签

 def parse(self, response):max_num = response.css('div.pagelink a.last::text').extract_first()for num in range(1, int(max_num) + 1):next_page = str(response.url)[:-7] + '_' + str(num) + '.html'if next_page is not  None:yield Request(next_page, callback=self.get_name)
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然后通过字符串拼接出每一页的链接next_page，当next_page存在的时候，便去请求，这里response.css是通过css选择器来查找标签的，查找标签的方式有很多，可以用css，xpath，或者BeautifulSoup。可以通过chrome或者Firefox快速获取到指定标签的css和xpath路径。在chrome中打开代码检查，点击这个图标

然后在网页上选择你要查看的内容，便会自动跳转到指定内容的html标签，然后在标签上右键便可复制css和xpath路径，这样取出的路径会比自己写的长，所以我还是选择自己写比较简洁。

上面两个函数就彻底的把整个网站的所有小说的页面URL的提取出来了，并将每个页面的response交给了get_name函数处理。

    def get_name(self, response):tds = BeautifulSoup(response.text, 'lxml').find_all('tr', bgcolor='#FFFFFF')for td in tds:novelname = td.find('a').get_text()novelurl = td.find('a')['href']yield Request(novelurl, callback=self.get_chapterurl, meta={'name': novelname, 'url': novelurl})
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获取小说name和url，通过reques的meta将额外参数传递给get_chapterurl函数

    def get_chapterurl(self, response):item = DingdianItem()item['name'] = str(response.meta['name']).replace('\xa0', '')item['novelurl'] = response.meta['url']category = response.css('table a::text').extract_first()author = response.css('table td::text').extract()[1]# 最新章节bash_url = response.css('p.btnlinks a.read::attr(href)').extract_first()name_id = str(bash_url).split('/')[-2]item['category'] = str(category).replace('/', '')item['author'] = str(author).replace('/', '')item['name_id'] = name_idyield itemyield Request(url=bash_url, callback=self.get_chapter, meta={'name_id': name_id})
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将需要的数据，复制给item[key] (注意这儿的Key就是前面在item文件中定义的那些字段)

注意！response.meta[key]：这个是提取从上一个函数传递下来的值。

return item 就是返回我们的字典了，然后Pipelines就可以开始对这些数据进行处理了。比如存储到MySQL中。

遍历每个小说的章节和之前的操作类似，都是查找标签，接下来我们说说通过Pipeline存储到MySQL的问题

新建两张表，一张存储 书名 + 作者 + 分类，另一张存储 章节名称 + 内容，我是用navicate for mysql管理的数据库

DROP TABLE IF EXISTS `dd_name`;
CREATE TABLE `dd_name` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`xs_name` varchar(255) DEFAULT NULL,`xs_author` varchar(255) DEFAULT NULL,`category` varchar(255) DEFAULT NULL,`name_id` varchar(255) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=38 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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DROP TABLE IF EXISTS `dd_chaptername`;
CREATE TABLE `dd_chaptername` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`xs_chaptername` varchar(255) DEFAULT NULL,`xs_content` text,`id_name` int(11) DEFAULT NULL,`num_id` int(11) DEFAULT NULL,`url` varchar(255) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2726 DEFAULT CHARSET=gb18030;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=1;
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在settings.py文件中定义好MySQL的配置文件，账户密码端口和数据库都根据自己本地的配置填写，‘DingDianBooks’是我为这个项目建的数据库，默认的端口一般都是3306.

# mysql
MYSQL_HOSTS = '127.0.0.1'
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PASSWORD = '11111'
MYSQL_PORT = '3306'
MYSQL_DB = 'DingDianBooks'
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Python连接MySQL数据库需要下载另外的包，我这里使用的是mysql-connector，通过pip安装管理。

下面是我们的sql.py文件：

import mysql.connector
from dingdian import settings# mysql
MYSQL_HOSTS = settings.MYSQL_HOSTS
MYSQL_USER = settings.MYSQL_USER
MYSQL_PASSWORD = settings.MYSQL_PASSWORD
MYSQL_PORT = settings.MYSQL_PORT
MYSQL_DB = settings.MYSQL_DBcnx = mysql.connector.connect(user=MYSQL_USER, password=MYSQL_PASSWORD, host=MYSQL_HOSTS, database=MYSQL_DB)
cur = cnx.cursor(buffered=True)class Sql:# 插入书名 + 作者 + 分类@classmethoddef insert_dd_name(cls , xs_name, xs_author, category, name_id):sql = 'INSERT INTO dd_name (`xs_name`, `xs_author`, `category`, `name_id`) VALUES (%(xs_name)s, %(xs_author)s, %(category)s, %(name_id)s)'value = {'xs_name' : xs_name,'xs_author': xs_author,'category': category,'name_id': name_id}cur.execute(sql, value)cnx.commit()# 去重@classmethoddef select_name(cls, name_id):sql = 'SELECT EXISTS(SELECT 1 FROM dd_name WHERE name_id=%(name_id)s)'value = {'name_id': name_id}cur.execute(sql, value)return cur.fetchall()[0]
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初始化了一个MySQL的操作游标，将函数中的四个变量写入数据库，select_name是一个去重函数，这个函数会查找name_id这个字段，如果存在则会返回 1 不存在则会返回0。

sqi.py这一部分完成，现在开始写pipeline：

from .sql import Sql
from dingdian.items import DingdianItem, DcontentItemclass DingDianPipeline(object):def process_item(self, item, spider):if isinstance(item, DingdianItem):name_id = item['name_id']ret = Sql.select_name(name_id)if ret[0] == 1:print('已经存在')passelse:xs_name = item['name']xs_author = item['author']category = item['category']Sql.insert_dd_name(xs_name, xs_author, category, name_id)
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建立了一个DingdianPipeline的类，别忘了一定要继承object，定义了一个process_item函数并有item和spider这两个参数，这两个参数是必须的，当item中存在DingdianItem，先执行去重，然后就从item中取出值然后存入数据库。 另一种表的存取方式是类似的，详细的可以去看代码。

到此，真个爬虫差不多完成了，只需要在PyCharm中运行run.py便可以执行爬虫。

项目地址GitHub