前言
本文主要介绍的是利用python爬取京东商城的方法,文中介绍的非常详细,下面话不多说了,来看看详细的介绍吧。
主要工具
- scrapy
- BeautifulSoup
- requests
分析步骤
1、打开京东首页,输入裤子将会看到页面跳转到了这里,这就是我们要分析的起点
2、我们可以看到这个页面并不是完全的,当我们往下拉的时候将会看到图片在不停的加载,这就是ajax,但是当我们下拉到底的时候就会看到整个页面加载了60条裤子的信息,我们打开chrome的调试工具,查找页面元素时可以看到每条裤子的信息都在<li class='gl-item'></li>这个标签中,如下图:
3、接着我们打开网页源码就会发现其实网页源码只有前30条的数据,后面30条的数据找不到,因此这里就会想到ajax,一种异步加载的方式,于是我们就要开始抓包了,我们打开chrome按F12,点击上面的NetWork,然后点击XHR,这个比较容易好找,下面开始抓包,如下图:
4、从上面可以找到请求的url,发现有很长的一大段,我们试着去掉一些看看可不可以打开,简化之后的url=https://search.jd.com/s_new.php"text-align: center">
上面我们知道怎样找参数了,现在就可以撸代码了
代码讲解
1、首先我们要获取网页的源码,这里我用的requests库,安装方法为pip install requests
,代码如下:
def get_html(self): res = requests.get(self.url, headers=self.headers) html = res.text return html #返回的源代码
2、根据上面的分析可以知道,第二步就是得到异步加载的url中的参数show_items,就是li标签中的data-pid,代码如下:
def get_pids(self): html = self.get_html() soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') #创建BeautifulSoup对象 lis = soup.find_all("li", class_='gl-item') #查找li标签 for li in lis: data_pid = li.get("data-pid") #得到li标签下的data-pid if (data_pid): self.pids.add(data_pid) #这里的self.pids是一个集合,用于过滤重复的
3、下面就是获取前30张图片的url了,也就是主网页上的图片,其中一个问题是img标签的属性并不是一样的,也就是源码中的img中不都是src属性,一开始已经加载出来的图片就是src属性,但是没有加载出来的图片是data-lazy-img,因此在解析页面的时候要加上讨论。
代码如下:
def get_src_imgs_data(self): html = self.get_html() soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') divs = soup.find_all("div", class_='p-img') # 图片 # divs_prices = soup.find_all("div", class_='p-price') #价格 for div in divs: img_1 = div.find("img").get('data-lazy-img') # 得到没有加载出来的url img_2 = div.find("img").get("src") # 得到已经加载出来的url if img_1: print img_1 self.sql.save_img(img_1) self.img_urls.add(img_1) if img_2: print img_2 self.sql.save_img(img_2) self.img_urls.add(img_2)
前三十张图片找到了,现在开始找后三十张图片了,当然是要请求那个异步加载的url,前面已经把需要的参数给找到了,下面就好办了,直接贴代码:
def get_extend_imgs_data(self): # self.search_urls=self.search_urls+','.join(self.pids) self.search_urls = self.search_urls.format(str(self.search_page), ','.join(self.pids)) #拼凑url,将获得的单数拼成url,其中show_items中的id是用','隔开的,因此要对集合中的每一个id分割,page就是偶数,这里直接用主网页的page加一就可以了 print self.search_urls html = requests.get(self.search_urls, headers=self.headers).text #请求 soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') div_search = soup.find_all("div", class_='p-img') #解析 for div in div_search: img_3 = div.find("img").get('data-lazy-img') #这里可以看到分开查找img属性了 img_4 = div.find("img").get("src") if img_3: #如果是data-lazy-img print img_3 self.sql.save_img(img_3) #存储到数据库 self.img_urls.add(img_3) #用集合去重 if img_4: #如果是src属性 print img_4 self.sql.save_img(img_4) self.img_urls.add(img_4)
4、通过上面就可以爬取了,但是还是要考虑速度的问题,这里我用了多线程,直接每一页面开启一个线程,速度还是可以的,感觉这个速度还是可以的,几分钟解决问题,总共爬取了100个网页,这里的存储方式是mysql数据库存储的,要用发哦MySQLdb这个库,详情自己百度。
当然也可以用mogodb,但是还没有学呢,想要的源码的朋友请看下面:
一、GitHub源码
二、本地下载
拓展总结
写到这里可以看到搜索首页的网址中keyword和wq都是你输入的词,如果你想要爬取更多的信息,可以将这两个词改成你想要搜索的词即可,直接将汉字写上,在请求的时候会自动帮你编码的,我也试过了,可以抓取源码的,如果你想要不断的抓取,可以将要搜索的词写上文件里,然后从文件中读取就可以了。以上只是一个普通的爬虫,并没有用到什么框架,接下来将会写scrapy框架爬取的,请继续关注哦!!!
好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者使用python能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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