1.1 目标
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明确要抓取的信息
1.2 目标分解
1.2.1 抓取首页的分类信息
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抓取数据：各级分类的
名称和URL
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大分类名称和url
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中分类名称和url
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小分类名称和url
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1.2.2 抓取商品信息
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抓取数据
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商品名称
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商品价格
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商品评论数量
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商品店铺
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商品促销
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商品版本
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商品图片的ULR
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2、开发环境与技术选择
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平台：window+Linux
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开发语言：python3
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开发工具：pycharm
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技术选择：
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属于全网爬虫，抓取的页面非常多，考虑到效率，使用scrapy+scrapy_redis
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数据量很多，选择MongoDB
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3、京东全网爬虫实现步骤
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广度优先策略，将类别和商品信息的抓取分开
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优点：逐步实现，高稳定性
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3.1 总体设计
3.2 实现步骤
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1.创建爬虫项目
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2.根据需求，定义数据模型
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3.实现分类爬虫
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4.保存分类信息
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5.实现商品爬虫
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6.保存商品信息
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7.实现随机User-Agent和代理IP下载器中间，解决IP反爬
4、数据模型
4.1 类别数据模型
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类别数据模型类（Category(scrapy.Item)）：用于存储类别信息字段
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b_cate
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b_cate_name：大类别名称
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b_cate_url：大类别url
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m_cate
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m_cate_name：中类别名称
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m_cate_url：中类别url
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s_cate
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s_cate_name：小类别名称
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s_cate_url：小类别url
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代码
class Category(scrapy.Item):
b_cate = scrapy.Field()
m_cate = scrapy.Field()
s_cate = scrapy.Field()
4.2 商品数据模型
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商品数据模型类（Product(scrapy.Item)）：用于存储商品信息字段
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product_category:商品类别
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product_sku_id:商品ID
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product_name:商品名称
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product_img_url:商品图片url
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product_options:商品版本
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product_shop:商品店铺
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product_comments:商品评论数量
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product_ad:商品促销信息
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product_price:商品价格
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product_book_info:图书信息，作者，出版社
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代码：
class Product(scrapy.Item):
product_category = scrapy.Field()
product_sku_id = scrapy.Field()
product_name = scrapy.Field()
product_img_url = scrapy.Field()
product_price = scrapy.Field()
product_options = scrapy.Field()
product_shop = scrapy.Field()
product_comments = scrapy.Field()
product_ad = scrapy.Field()
product_book_info = scrapy.Field()
5、分类爬虫
5.1 确定目标url
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目标：确定分类信息的url
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步骤：
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进入到京东主页
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右击检查，全局搜索分类信息，如“超薄电视”
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确定分类的url：“https://dc.3.cn/category/get”
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url分析
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get请求
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查询参数：
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callback: getCategoryCallback
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5.2 创建爬虫
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创建爬虫
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scrapy genspider cate jd.com
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指定起始url
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https://dc.3.cn/category/get
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解析数据，交给引擎
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编码分析
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返回数据编码为‘GBK’
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url分析
有三类数据格式
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1316-1381|面部护肤||0
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带有一个
-的字符，需要拼接“https://channel.jd.com/{}.html”
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list.jd.com/list.html?tid=1008668|游戏手机||0
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完整的url，都带有
jd.com字符,不需要替换或拼接
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1316-1381-1392|面膜||0
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拼接url:“https://list.jd.com/list.html?cat=737,794,13701”，并且将
-替换为, -
有两个
-的字符，需要将-替换为,，且添加字符https://list.jd.com/list.html?cat=
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-
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代码
import scrapy
import json
from jingdong.items import Category
class CateSpider(scrapy.Spider):
name = 'cate'
allowed_domains = ['dc.3.cn']
start_urls = ['https://dc.3.cn/category/get']
def get_name_and_url(self, cate_info, cate_name, cate_url):
cate = list()
if isinstance(cate_info, list):
for _ in cate_info:
item = dict()
item[cate_name] = _.split(r'|')[1]
url = _.split(r'|')[0]
if 'jd.com' in url:
item[cate_url] = "https://" + url
elif url.count("-") == 1:
item[cate_url] = 'https://channel.jd.com/{}.html'.format(url)
elif url.count("-") == 2:
item[cate_url] = 'https://list.jd.com/list.html?cat={}'.format(url.replace('-', ','))
cate.append(item)
return cate
if isinstance(cate_info, str):
item = dict()
item[cate_name] = cate_info.split(r'|')[1]
url = cate_info.split(r'|')[0]
if 'jd.com' in url:
item[cate_url] = "https://" + url
elif url.count("-") == 1:
item[cate_url] = 'https://channel.jd.com/{}.html'.format(url)
elif url.count("-") == 2:
item[cate_url] = 'https://list.jd.com/list.html?cat={}'.format(url.replace('-', ','))
cate.append(item)
return cate
def get_info_from_s(self, data):
n_cate_list = list()
s_cate_list = list()
if isinstance(data, list):
for _ in data:
# 获取单个条目下的数据
name = _['n']
info = _["s"]
if name:
n_cate_list.append(name)
if info:
s_cate_list.append(info)
return n_cate_list, s_cate_list
if isinstance(data, dict):
name = data['n']
info = data["s"]