继续练习pyspider的使用，最近搜索了一些这个框架的一些使用技巧，发现文档竟然挺难理解的，不过使用起来暂时没有障碍，估摸着，要在写个5篇左右关于这个框架的教程。今天教程中增加了图片的处理，你可以重点学习一下。

咱要爬取的网站是 http://www.liqucn.com/rj/new/ 这个网站我看了一下，有大概20000页，每页数据是9个，数据量大概在180000左右，可以抓取下来，后面做数据分析使用，也可以练习优化数据库。

网站基本没有反爬措施，上去爬就可以，略微控制一下并发，毕竟不要给别人服务器太大的压力。

页面经过分析之后，可以看到它是基于URL进行的分页，这就简单了，我们先通过首页获取总页码，然后批量生成所有页码即可

http://www.liqucn.com/rj/new/?page=1http://www.liqucn.com/rj/new/?page=2http://www.liqucn.com/rj/new/?page=3http://www.liqucn.com/rj/new/?page=4

获取总页码的代码

class Handler(BaseHandler): crawl_config = { } @every(minutes=24 * 60) def on_start(self): self.crawl('http://www.liqucn.com/rj/new/?page=1', callback=self.index_page) @config(age=10 * 24 * 60 * 60) def index_page(self, response): # 获取最后一页的页码 totle = int(response.doc(".current").text()) for page in range(1,totle+1): self.crawl('http://www.liqucn.com/rj/new/?page={}'.format(page), callback=self.detail_page)Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎

然后copy一段官方中文翻译，过来，时刻提醒自己

代码简单分析：def on_start(self) 方法是入口代码。当在web控制台点击run按钮时会执行此方法。self.crawl(url, callback=self.index_page)这个方法是调用API生成一个新的爬取任务， 这个任务被添加到待抓取队列。def index_page(self, response) 这个方法获取一个Response对象。 response.doc是pyquery对象的一个扩展方法。pyquery是一个类似于jQuery的对象选择器。def detail_page(self, response)返回一个结果集对象。 这个结果默认会被添加到resultdb数据库（如果启动时没有指定数据库默认调用sqlite数据库）。你也可以重写 on_result(self,result)方法来指定保存位置。更多知识：@every(minutes=24*60, seconds=0) 这个设置是告诉scheduler（调度器）on_start方法每天执行一次。@config(age=10 * 24 * 60 * 60) 这个设置告诉scheduler（调度器）这个request（请求）过期时间是10天， 10天内再遇到这个请求直接忽略。这个参数也可以在self.crawl(url, age=10*24*60*60) 和 crawl_config中设置。@config(priority=2) 这个是优先级设置。数字越大越先执行。

分页数据已经添加到待爬取队列中去了，下面开始分析爬取到的数据，这个在detail_page函数实现

@config(priority=2) def detail_page(self, response): docs = response.doc(".tip_blist li").items() dicts = [] for item in docs: title = item(".tip_list>span>a").text() pubdate = item(".tip_list>i:eq(0)").text() info = item(".tip_list>i:eq(1)").text() # 手机类型 category = info.split("：")[1] size = info.split("/") if len(size) == 2: size = size[1] else: size = "0MB" app_type = item("p").text() mobile_type = item("h4>a").text() # 保存数据 # 建立图片下载渠道 img_url = item(".tip_list>a>img").attr("src") # 获取文件名字 filename = img_url[img_url.rindex("/")+1:] # 添加软件logo图片下载地址 self.crawl(img_url,callback=self.save_img,save={"filename":filename},validate_cert=False) dicts.append({ "title":title, "pubdate":pubdate, "category":category, "size":size, "app_type":app_type, "mobile_type":mobile_type }) return dictsPython资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎

数据已经集中返回，我们重写on_result来保存数据到mongodb中，在编写以前，先把链接mongodb的相关内容编写完毕

import osimport pymongoimport pandas as pdimport numpy as npimport timeimport jsonDATABASE_IP = '127.0.0.1'DATABASE_PORT = 27017DATABASE_NAME = 'sun'client = pymongo.MongoClient(DATABASE_IP,DATABASE_PORT)db = client.sundb.authenticate("dba", "dba")collection = db.liqu # 准备插入数据

数据存储

def on_result(self,result): if result: self.save_to_mongo(result) def save_to_mongo(self,result): df = pd.DataFrame(result) #print(df) content = json.loads(df.T.to_json()).values() if collection.insert_many(content): print('存储到 mongondb 成功')

获取到的数据，如下表所示。到此为止，咱已经完成大部分的工作了，最后把图片下载完善一下，就收工啦！

图片下载，其实就是保存网络图片到一个地址即可

def save_img(self,response): content = response.content file_name = response.save["filename"] #创建文件夹（如果不存在） if not os.path.exists(DIR_PATH): os.makedirs(DIR_PATH) file_path = DIR_PATH + "/" + file_name with open(file_path,"wb" ) as f: f.write(content)Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎

到此为止，任务完成，保存之后，调整爬虫的抓取速度，点击run，数据跑起来~~~~