本期内容：（1）爬取日本其他城市数据存入数据库（2）爬取景点评论数据
1 爬取其他城市景点数据
只爬取一个城市的数据对于做数据可视化系统可能是不够的，因为数据样本量少嘛，本期来爬取其他城市的景点数据，前面四期已经打好的良好基础，本期内容非常简单，只需要对项目稍加修改，就可以完成，废话不多说，let’s go。
首先改一下爬虫，把城市作为一个参数，比如现在改为横滨：
start_urls = ['https://place.qyer.com/yokohama/sight/']
city = '横滨'
nation = '日本'
item部分这样写:
item['city'] = self.city
item['nation'] = self.nation
翻页的时候判断下100页以上的不用爬取了，因为这个网站超过100页你去点下一页，它也不刷新数据了
if page_number > 100:break
多爬一些数据，后续做旅游分析系统的时候数据多一点系统做出来就好看，我爬取的结果：
2 爬取评论数据 爬取思路
之前爬取的数据字段里有个comment_url ，就是为了爬取评论数据作的准备，通过这个字段就可以爬取每个景点的用户评论，例如东京迪士尼景区的用户评论是在这个地址：https://place.qyer.com/poi/V2EJalFnBzRTbQ/review/
通过浏览器的开发者模式可以大致如何爬取这个页面，其他也类似于景区列表，这个页面也是通过翻页来加载数据的。
下面用一张图来展示爬取流程：
首先需要遍历tb_tour表的comment_url字段，循环中去读取每个景点的评论页面， 而爬取评论页面的过程中需要翻页，这里面也涉及一个循环，爬取每页都会去调用一次pipeline进行数据的存储。
这次我们会有两个地方去读取mysql数据库，一个是爬虫，二是管道部分，因此先优化一下数据库的配置，把链接信息写到settings.py里
DB_HOST = 'localhost'
DB_USER = '******'
DB_PASS = '******'
DB_DATABASE = 'scrapy_demo'
DB_CHARSET = 'utf8'
3 编写评论爬虫 初始化部分
首先新建一个爬虫QyCommentSpider ，整个整体的思路和之前爬取景点的类似，不同之处在于启动的Url需要从数据库里去获取，另外，需要一个专门的管道了处理数据。先编写部分爬虫
class QyCommentSpider(scrapy.Spider):name = 'cmt'custom_settings = {'ITEM_PIPELINES': {'tutorial2.pipelines.TourCommentPipeline': 300}}def __init__(self, *args, **kwargs):super(QyCommentSpider, self).__init__(*args, **kwargs)options = webdriver.ChromeOptions()# 这行代码是用于设置 Chrome 浏览器的选项。--headless 参数表示以无头模式(无 GUI 界面)运行 Chrome 浏览器。# 无头模式下,浏览器运行在后台,不会显示任何图形界面,从而能够提高爬取效率和性能。这在服务器环境中非常有用,因为服务器通常没有图形界面。options.add_argument('--headless')LOGGER.setLevel(logging.WARNING)# 这行代码是用于指定 ChromeDriver 的路径。ChromeDriver 是 Selenium 用于控制 Chrome 浏览器的驱动程序。service = Service('/usr/local/bin/chromedriver')self.driver = webdriver.Chrome(options=options, service=service) # 替换为 ChromeDriver 的实际路径def start_requests(self):# 连接 MySQL 数据库db = pymysql.connect(host=self.settings.get('DB_HOST'),user=self.settings.get('DB_USER'),password=self.settings.get('DB_PASS'),database=self.settings.get('DB_DATABASE'),charset=self.settings.get('DB_CHARSET'))cursor = db.cursor()cursor.execute("SELECT comment_url, id FROM tb_tour")start_urls = cursor.fetchall()cursor.close()db.close()for url in start_urls:yield scrapy.Request(url=url[0], callback=self.parse,meta={'tid': url[1]})
4 编写item 和 管道
class TourCommentItem(scrapy.Item):tid = scrapy.Field()username = scrapy.Field()avatar = scrapy.Field()comments = scrapy.Field()# 保存mysql 景点评论
class TourCommentPipeline:def process_item(self, item, spider):pass
在settings里也增加下新的管道
ITEM_PIPELINES = {'tutorial2.pipelines.TourPipeline': 300,'tutorial2.pipelines.TourCommentPipeline': 301,
}
5 解析代码 【补充】
做视频的时候发现漏了给出解析的代码了，下面补全
def parse_page(self, page_source, tid):response = scrapy.Selector(text=page_source)# 生成指纹fingerprint = self.get_fingerprint(page_source)# 判断指纹是否存在if self.fingerprint_exists(fingerprint):self.logger.info('指纹已存在，跳过 %s', fingerprint)return# 保存指纹self.save_fingerprint(fingerprint)# print(response)comments = response.xpath('//ul[@id="commentlist"]/li')# print('comments=', comments)for comment in comments:item = TourCommentItem()item['tid'] = tiditem['username'] = comment.xpath('.//a/span/text()').get().strip()item['avatar'] = comment.xpath('.//a/img/@src').get().strip()item['comments'] = comment.xpath('.//div[@class="comment clearfix"]/p[@class="content"]').xpath('string(.)').extract()[0]print(f"\033[36m{item['tid']}\033[0m")print(f"\033[92m{item['username']}\033[0m")# print(f"\033[92m{item['avatar']}\033[0m")# print(f"\033[92m{item['comments']}\033[0m")yield item
6 开启debug
之前我们一直是用命令行来跑scrapy 的，可以在scrapy.cfg同级目录建一个run.py文件
# -*- coding:utf-8 -*-
from scrapy import cmdline
# cmt 对应的是爬虫名
# 在cmd运行 scrapy crawl cmt 同步
cmdline.execute("scrapy crawl cmt".split())
pycharm去执行这个文件，就可以debug运行了。
爬取结果：
