本文主要为大家分享一篇j如何使用scrapy框架循环爬京东数据后导入mysql的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧，希望能帮助到大家。
京东是有反爬机制的，所以我用到用户代理、伪装成浏览器。
爬取数据是京东商城的手机信息 url：https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page=1
大概是9000多条数据，不在列表之内的商品没有算在内。
遇到的问题：
1、用户代理最好是用方法（use_proxy）封装起来，因为自己之前就是把代码直接写在parse下，遇到not enough values to unpack的问题，我实在不知道错误出在哪一句，就每句代码之后print，发现问题出在urlopen（），但是我反复试、查网上，也没发现错误在哪，写成方法就解决了，现在想来可能是因为parse方法是处理respose。
2、在把数据导入mysql之前，我先试着把数据导入到文件中，但是在导入中，发现x.txt的大小一直是0kb,1kb在变，没有增长，想想应该是覆盖了，本来是认为自己fh.close()写的位置不对,后来突然想到
fh = open(d:/pythonlianxi/result/4.txt, w)写错了，应该要把'w'变成'a'。
3、导入数据库，碰到的问题主要是中文编码问题，要先打开mysql, show variables like '%char%';查看数据库的字符集编码形式，用对应的形式，比如我自己是utf8，用gbk就不好使。另外，在写连接mysql时 charset='utf8'不要忘记。
下面是具体代码：
conn = pymysql.connect(host=127.0.0.1, user=root, passwd=root, db=jingdong, charset=utf8)
import scrapy
from scrapy.http import request
from jingdong.items import jingdongitem
import re
import urllib.error
import urllib.request
import pymysql
class jdspider(scrapy.spider):
name = 'jd'
allowed_domains = ['jd.com']
#start_urls = ['http://jd.com/']
header = {user-agent:mozilla/5.0 (windows nt 6.1; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/59.0.3071.115 safari/537.36}
#fh = open(d:/pythonlianxi/result/4.txt, w)
def start_requests(self):
return [request(https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page=1,callback=self.parse,headers=self.header,meta={cookiejar:1})]
def use_proxy(self,proxy_addr,url):
try:
req=urllib.request.request(url)
req.add_header(user-agent,mozilla/5.0 (windows nt 6.1; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/59.0.3071.115 safari/537.36)
proxy = urllib.request.proxyhandler({http: proxy_addr})
opener = urllib.request.build_opener(proxy, urllib.request.httphandler)
urllib.request.install_opener(opener)
data=urllib.request.urlopen(req).read().decode(utf-8,ignore)
return data
except urllib.error.urlerror as e:
if hasattr(e,code):
print(e.code)
if hasattr(e,reason):
print(e.reason)
except exception as e:
print(str(e))
def parse(self, response):
item=jingdongitem()
proxy_addr = 61.135.217.7:80
try:
item[title]=response.xpath(//p[@class='p-name']/a[@target='_blank']/em/text()).extract()
item[pricesku] =response.xpath(//li[@class='gl-item']/p/@data-sku).extract()
for j in range(2,166):
url=https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page=+str(j)
print(j)
#yield item
yield request(url)
pricepat = 'p:(.*?)'
personpat = 'commentcountstr:(.*?),'
print(2k)
#fh = open(d:/pythonlianxi/result/5.txt, a)
conn = pymysql.connect(host=127.0.0.1, user=root, passwd=root, db=jingdong, charset=utf8)
for i in range(0,len(item[pricesku])):
priceurl=https://p.3.cn/prices/mgets?&ext=11000000&pin=&type=1&area=1_72_4137_0&skuids=+item[pricesku][i]
personurl = https://club.jd.com/comment/productcommentsummaries.action?referenceids= + item[pricesku][i]
pricedata=self.use_proxy(proxy_addr,priceurl)
price=re.compile(pricepat).findall(pricedata)
persondata = self.use_proxy(proxy_addr,personurl)
person = re.compile(personpat).findall(persondata)
title=item[title][i]
print(title)
price1=float(price[0])
#print(price1)
person1=person[0]
#fh.write(tile+\n+price+\n+person+\n)
cursor = conn.cursor()
sql = insert into jd(title,price,person) values(%s,%s,%s);
params=(title,price1,person1)
print(4)
cursor.execute(sql,params)
conn.commit()
#fh.close()
conn.close()
return item
except exception as e:
print(str(e))
相信聪明的你已经学会了，还等什么，赶快去实践吧。
以上就是如何使用scrapy框架循环爬京东数据后导入mysql的方法的详细内容。