爬虫系列之瓜子二手车抓手

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mb600aa45a054a0 2021-03-18 13:12:42

文章标签 c++ 文章分类 C/C++ 后端开发

原创 light-city 光城 2018-09-19

爬虫系列之瓜子二手车抓手_c++

爬虫系列之瓜子二手车抓手

0.说在前面

1.网页分析

2.功能实现

3.调用呈现

0.说在前面

本次爬虫抓取瓜子二手车信息，包括车型及价格！
你可以学到？

cookie的作用
多页面信息爬取
xpath使用
两大数据库操作

那么接下来进入分析环节。

1.网页分析

网页地址为:

https://www.guazi.com/cq/buy

分析难点:

cookie,自己加入浏览器上的cookie，然后即可运行，需要填写下面的mysql数据库密码！
多页面处理

https://www.guazi.com/cq/buy/o2/#bread

分析发现，多页面不同之处在于'o2'处，这里的2即为和页数，也就是说我只需要拿到页面的总页数，循环遍历即可，这就是本爬虫的核心思路，那么怎么拿到呢？看下图：

页面分析图
会发现，总页数在导数第二个li标签，那么通过xpath定位，在返回的list中去导数第二个即为总页面数！

这里需要注意，到了最后一个页面399时候，就不会出现下一页，此时399即为最后一个li标签，那么在xpath使用的时候，只需要用第一个页面的url获取总页面数即可！

2.功能实现

导包

import pymysql
import requests
from lxml import etree
import pymongo

类封装

class guazi_spider(object):

注意:以下所有的方法封装在本类中！

初始化类方法

def __init__(self,mongo_uri,mongo_db):
        self.client = pymongo.MongoClient(mongo_uri)
        self.db = self.client[mongo_db]

获取当前页面源码

def get_html(self,url):
        headers = {
            'Cookie': '填写自己的cookie'
        }
        raw_html = requests.get(url, headers=headers).text
        return raw_html

获取页面数量

def get_PageNumber(self):
        url = 'https://www.guazi.com/cq/buy/'
        raw_html = self.get_html(url)
        selector = etree.HTML(raw_html)
        # 获取页面总数
        page_total = selector.xpath('//ul[@class="pageLink clearfix"]//li//span/text()')[-2]
        return  page_total

获取页面数据

def get_AllPage(self,url):
        raw_html = self.get_html(url)
        selector = etree.HTML(raw_html)
        # 汽车型号
        car_name = selector.xpath('//ul[@class="carlist clearfix js-top"]//li//h2/text()')
        # 汽车价格
        car_price = selector.xpath('//ul[@class="carlist clearfix js-top"]//li//div[@class="t-price"]//p/text()')
        return car_name,car_price

mongodb存储

def Save_MongoDB(self,data):
        self.db[MONGO_COLLECTION].insert_one(data)
        self.client.close()

mysql存储

def Save_Mysql(self,car_name,car_price):
        # 填写数据库密码
        connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='xxx', db='scrapydb',
                                     charset='utf8mb4')
        try:
            for i in range(len(car_name)):
                with connection.cursor() as cursor:
                    sql = "insert into `guazi`(`汽车型号`,`汽车价格`)values(%s,%s)"
                    cursor.execute(sql, (car_name[i], car_price[i]))
            connection.commit()
        finally:
            connection.close()

3.调用呈现

调用

guazi = guazi_spider(MONGO_URI,MONGO_DB)

page_total = guazi.get_PageNumber()
for page in range(1,int(page_total) + 1):
    print("-----第" + str(page) + "页爬取开始------")
    guazi_data = {}
    url = 'https://www.guazi.com/cq/buy/o' + str(page) + '/#bread'
    car_name,car_price = guazi.get_AllPage(url)
    print(car_name)
    print(car_price)
    guazi_data["汽车型号"] = car_name
    guazi_data["汽车价格"] = car_price
    guazi.Save_MongoDB(guazi_data)
    print(guazi_data)
    guazi.Save_Mysql(car_name,car_price)
    print("-----第" + str(page) + "页爬取结束------")

print("------爬虫结束------")

mysql 数据

mysql数据图

mongodb数据

mongodb数据图

终端

终端数据图

验证数据

mysql与mongodb数据量计算：

mysql中我们看到上图为第16页数据，当前页937条数据，而前15页为1000条，那么总共爬取到了15937条。对于mongodb数据而言，我们看到共399页数据，每页数据即为原网页的数据，除了最后一页为17条，前398页面中每一页有40条，那么计算公式为：398*40+17 = 15937条数据！两个数据库最终计算一致，说明无误！为了再此验证准确性，特拿出原网页的后面几条数据与两个数据库的最后几条数据对比，原网页最后页面如下: