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一、数据建模

通常在做项目的过程中，在items.py中进行数据建模

1.1 为什么建模

1. 定义item即提前规划好哪些字段需要抓，防止手误，因为定义好之后，在运行过程中，系统会自动检查
2. 配合注释一起可以清晰的知道要抓取哪些字段，没有定义的字段不能抓取，在目标字段少的时候可以使用字典代替
3. 使用scrapy的一些特定组件需要item做支持，如scrapy的imagesPipeline管道类

1.2 如何建模

在items.py文件中定义要提取的字段：

class MyspiderItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    level = scrapy.Field()
    text = scrapy.Field()

1.3 如何使用模板类

模板类定义以后需要在爬虫中导入并实例化，之后的使用方法和之前使用字典相同

from items import MyspiderItem
...
    def parse(self, response):
        # 实例化后可直接使用
        item = MyspiderItem()
        item['name'] = node.xpath('./h3/text()').extract_first()
        item['level'] = node.xpath('./h4/text()')[0].extract()
        item['text'] = node.xpath('./p/text()')[0].extract()

        print(item)

注意：

1. from myspider.items import MyspiderItem这一行代码中要注意item的正确导入路径，忽略pycharm标记的错误
2. 可以简单的记为：从哪里开始运行就从哪里开始导入。如下图：

从第一个myspider运行，所以把第一个myspider设为根目录之后导入就直接可以：

from myspider.items import MyspiderItem

如何设置根目录：

变色了就说明设置成功：

 1.4 开发流程总结

1. 创建项目

        scrapy startproject 项目名

2. 明确目标

        在items.py文件中进行建模

3. 创建爬虫

        3.1 创建爬虫

                scrapy genspider 爬虫名 允许的域名

        3.2 完成爬虫

                修改start_urls

                检查修改allowed_domains

                编写解析方法

4. 保存数据

        在pipelines.py文件中定义对数据处理的管道

        在settings.py文件中注册启用管道

1.5 开发流程实例（在上篇文章例子基础上更改的代码）

1. 创建项目：

scrapy startproject myspider

2. 在items.py文件中进行建模：

源码：

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class MyspiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    level = scrapy.Field()
    text = scrapy.Field()
    pass

3.1 创建爬虫：

scrapy genspider itcast itcast.cn

3.2 完成爬虫：

• 修改start_urls
• 检查修改allowed_domains
• 编写解析方法

源码：

import scrapy
from items import MyspiderItem


class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'
    # 2.检查域名
    allowed_domains = ['itcast.cn']
    # 1.修改起始url
    start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#ajavaee']

    # 3.parse中实现爬取逻辑
    def parse(self, response):
        # # 定义对于网站的相关操作
        # with open('itcast.html', 'wb')as f:
        #     f.write(response.body)
        # 获取教师节点
        node_list = response.xpath('//div[@class="li_txt"]')
        # 遍历教师节点列表
        for node in node_list:
            # temp = {}
            # 实例化后可直接使用
            item = MyspiderItem()
            # xpath方法返回的是选择器对象列表,extract（）用于从选择器对象中提取数据，.extract_first()就是取列表中的第一个，若没有则为None；[0].extract()结果与.extract_first()一样，但如果列表没有数据就会报错
            item['name'] = node.xpath('./h3/text()').extract_first()
            item['level'] = node.xpath('./h4/text()')[0].extract()
            item['text'] = node.xpath('./p/text()')[0].extract()
            # 每次循环yield都会返回temp，但并不会像return一样，执行完就退出函数
            yield item

4. 保存数据：

        1. 在pipelines.py文件中定义对数据处理的管道

源码：

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
import json


class MyspiderPipeline:

    def __init__(self):
        self.file = open('itcast.json', 'w')
    # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item,就会运行一次
    # 该方法为固定名称函数

    def process_item(self, item, spider):
        # print(item)
        # item对象强转成字典,该操作只能在scrapy中使用
        item = dict(item)
        # 将字典数据序列化
        json_data = json.dumps(item) + ',\n'
        # 将数据写入文件
        self.file.write(json_data)
        # 默认使用完管道后需要将数据返回给引擎
        return item

    def __del__(self):
        self.file.close()

        2. 在settings.py文件中注册启用管道

 5. 运行程序

先cd到myspider目录，之后输入scrapy crawl itcast即可运行

结果：