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31 8 月 2026, 周一

手把手教你应用Scrapy框架来爬取北京新发地价格行情

大家好!我是霖hero。上个月的时候,我写了一篇关于IP代理的文章,手把手教你使用XPath爬取免费代理IP;前几天,我又发布了第二篇文章,这篇文章主要是讲Scrapy理论知识的,手把手教你使用scrapy框架来爬取北京新发地价格行情(理论篇),今天在这里分享我的第三篇文章,关于Scrapy实战的应用文章,希望大家可以喜欢。
 
前言
关于Scrapy理论的知识,可以参考我的上一篇文章,这里不再赘述,直接上干货。
 
实战演练
爬取分析
首先我们进入北京新发地价格行情网页并打开开发者工具,如下图所示:
 
 
 
经过简单的查找,发现每个getPriceData.html存放着价格行情的数据,由此可得,我们可以通过getPriceData.html来进行数据的获取。
 
观察Headers请求,如下图所示:
 
 
 
发现它是POST请求,请求URL链接是http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html,current是翻页的重要参数,limit是每页有多少行数据,我们可以构造消息体,代码如下所示:
 
data={
'limit': '20',
'current':page
}
通过scrapy.Request()方法将消息体传入到参数里面。
 
或者我们可以根据测试和观察规律,自己构造URL链接,通过观察分析,请求的URL链接可以为:
 
http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html?limit=20¤t=1
http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html?limit=20¤t=2
http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html?limit=20¤t=3
创建Spider爬虫
分析北京新发地价格行情后,接下来我们首先创建一个Scrapy项目,使用如下命令:
 
scrapy startproject Vegetables
这样我们就成功创建了一个Scrapy项目,项目文件如下所示:
 
 
 
接下来创建spider爬虫,使用如下命令:
 
scrapy genspider vegetables www.xinfadi.com.cn
创建后vegetables.py内容如下所示:
 
import scrapy
 
class VegetablesSpider(scrapy.Spider):
   name = 'vegetables'
   allowed_domains = ['www.xinfadi.com.cn']
   start_urls = ['https://www.xinfadi.com.cn']
    
   def parse(self, response):
       pass
提取数据
在提取数据前,我们首先把要爬取的数据字段在items.py文件中定义好,代码如下所示:
 
import scrapy
 
class VegetablesItem(scrapy.Item):
   # define the fields for your item here like:
   productName = scrapy.Field()
   lowPrice=scrapy.Field()
   highPrice=scrapy.Field()
这里我们定义了三个字段分别是productName、lowPrice、highPrice
 
定义好字段后,接下来将在创建的vegetables.py文件中进行数据的提取,具体代码如下
 
import scrapy
from Vegetables.items import VegetablesItem
 
class VegetablesSpider(scrapy.Spider):
   name = 'vegetables'
   allowed_domains = ['www.xinfadi.com.cn']
   def start_requests(self):
       for i in range(1, 3):
           url = f'http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html?limit=20¤t={i}'
           yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
 
   def parse(self, response):
       html = response.json()
       fooddata = html.get('list')
       for i in fooddata:
           item=VegetablesItem()
           item['highPrice'] =i.get('highPrice'),
           item['lowPrice'] = i.get('lowPrice'),
           item['prodName'] = i.get('prodName'),
           yield item
首先我们导入vegetablesitem,使用start_requests函数实现翻页,大家可以使用刚才我们所讲的方法实现翻页,实现翻页后,我们通过编写parse()方法实现数据的获取,首先我们把引擎响应的数据以json()格式存放在html里面,调用get()方法来提取我们想要的数据,最后通过yield生成器返回给引擎。

dawei

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