这两天学习了Scrapy爬虫框架的基本使用，练习的例子爬取的都是传统的直接加载完网页的内容，就想试试爬取用Ajax技术加载的网页。
这里以简书里的优选连载网页为例分享一下我的爬取过程。
网址为：
https://www.jianshu.com/mobile/books?category_id=284
一、分析网页
进入之后，鼠标下拉发现内容会不断更新，网址信息也没有发生变化，于是就可以判断这个网页使用了异步加载技术。
f
首先明确爬取的内容，本次我爬取的是作品名称、照片、作者、阅读量。然后将照片下载存储在文件夹中，然后将全部内容生成csv文件夹保存。
查看网页源代码发现代码里只有已加载的作品的内容，编写爬虫代码发现爬取不到收录的信息。
进入Network选项，勾选XHR选项，通过下滑网页发现Network选项卡会加载文件，如下图：
注：这里我用的是火狐浏览器
点击其中一个加载文件，可以在消息头看到请求网址：
继续下滑，发现Headers部分请求的URL只是page后面的数字在改变，通过改变数字，我们就能在后面调用回调函数爬取多个网页了。
二、Scrapy爬取
1.在命令提示符输入：
cd Desktop #进入桌面
scrapy startproject jian #生成名为jian的Scrapy文件夹 cd jian
scrapy genspider lianzai jianshu.com #爬虫名为lianzai
这里我用的是pycharm，打开文件夹。
2.在items.py定义爬虫字段
class JianItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
book_name=scrapy.Field()
img=scrapy.Field()
author=scrapy.Field()
readers=scrapy.Field()
pass
3.在lianzai.py编写爬虫代码，爬取数据
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from jian.items import JianItem
import json
import requests class LianzaiSpider(scrapy.Spider):
name = 'lianzai'
allowed_domains = ['jianshu.com']
start_urls = ['https://www.jianshu.com/asimov/books?page=1&count=12&category_id=284'] #第一页的url
def parse(self, response):
data=json.loads(response.body) #str转为json对象
try:
for i in range(0, 12):
item = JianItem()
img=data['books'][i]['image_url']
book_name=data['books'][i]['name']
author=data['books'][i]['user']['nickname']
readers=data['books'][i]['views_count'] item['img']=img
item['book_name']=book_name
item['author']=author
item['readers']=readers
yield item #返回数据
except IndexError:
pass
urls=['https://www.jianshu.com/asimov/books?page={}&count=12&category_id=284'.format(str(i))for i in range(2, 11)] #
for url in urls:
yield scrapy.Request(url,callback=self.parse) #回调函数
这里特别要注意的是要爬取内容的所在位置。
上图中左图可以看出爬取的内容的位置在response里的['books']里面，且一个网页有12个作品，因此上面循环出为（0,12）。
打开后如上右图，可以看到我们要爬取的作品名、图片地址、作者、阅读量都在里面，爬取就相对容易了。
4.在setting.py设置爬虫配置
USER_AGENT='Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.96 Safari/537.36' #请求头
DOWNLOAD_DELAY=0.5 #延时0.5
FEED_URI='file:C:/Users/lenovo/Desktop/jianshulianzai.csv' #在桌面生成CSV文件
FEED_FORMAT='csv' #存入
ITEM_PIPELINES={'jian.pipelines.JianPipeline':300}
5.在pipelines.py处理照片数据
# -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import os
import urllib.request class JianPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.96 Safari/537.36'
}
try:
if item['img'] != None:
req=urllib.request.Request(url=item['img'],headers=headers)
res=urllib.request.urlopen(req)
file_name = os.path.join(r'C:\Users\lenovo\Desktop\my_pic', item['book_name'] + '.jpg')
with open(file_name,'wb')as f:
f.write(res.read())
except urllib.request.URLError:
pass
return item
6.全部保存后，在命令行终端输入：
scrapy crawl lianzai
就将结果爬取下来并保存啦。
三、结果
.csv文件的内容：
下载的照片：
初入爬虫，还有很多不足需要改正，还有很多知识需要学习，希望有疑问或建议的朋友多多指正或留言。谢谢。