前言

今天我们编写一个用 Scrapy 框架来爬取百度股票的代码，之前写过一篇爬取百度股票的文章（点我），代码的逻辑和这篇文章的逻辑是一样的，用到的解析器不同罢了。

经典爬虫：用Scrapy爬取百度股票

Scrapy 爬虫框架

Scrapy 爬虫框架是由 7+2 的结构构成： 引擎（Scrapy Engine） 、调度器（Schedule）、下载器（Downloader） 、爬虫（Spider） 、项目通道（Item Pipeline） 和 下载中间器（Downloader Middlewares） 、爬虫中间器（Spider Middlewares） 。

经典爬虫：用Scrapy爬取百度股票

Scrapy 中的数据流（Data flow）由执行引擎控制，如下所示：

引擎从 Spider 中获得需要爬取初始的 Requests 。
引擎在 调度器 中调度 Requests 并询问下一个需要爬取的 Requests 。
调度器 向引擎返回下一个要爬取的 Requests。
引擎通过 下载中间器 把这个 Requests 传递给 下载器 。
一旦页面下载完毕，下载器 生成一个 Response （包含那个页面），并通过 下载中间件 把它传递给引擎。
引擎从 下载器 中接收 Response ，通过 爬虫中间件 的处理传递给 Spider 。
Spider 处理完 Response 后，通过 爬虫中间件 向引擎返回生成的 items 和新的 Requests （如果有的话）。
引擎把 items 传递给 Item Pipelines ，并把处理过的 Requests 传递给 调度器 ，询问新的 requests。
程序从步骤 1 开始重复，直到 调度器 中不再有更多的请求为止。

更多 Scrapy 信息参考官方文档：

URL：https://scrapy.org/

创建 Scrapy 项目

在电脑配置好 Scrapy 后，

在 D 盘 创建名为 pycodes 的文件夹。

经典爬虫：用Scrapy爬取百度股票

打开 cmd 命令窗口，进入 D 盘 根目录后键入：

cd d:pycodes 进入目录。
scrapy startproject BaiduStocks 创建名为 BaiduStocks 的目录。
cd BaiduStocks 进入项目目录。
scrapy genspider stocks baidu.com 创建一个名为 stocks 的 .py 文件，爬虫的初始 URL 为 baidu.com 。
在 BaiduStocks 文件夹下找到 stocks.py 文件后用 IDE 打开，下面我们来编写代码。

经典爬虫：用Scrapy爬取百度股票

stocks.py

import scrapyimport reclass stocksSpider(scrapy.Spider):
 name = 'stocks'
 start_urls = ['http://quote.eastmoney.com/stocklist.html']
 def parse(self, response):
 for href in response.css('a::attr(href)').extract():
 try:
 stock = re.findall('[s][zh]d{6}', href)[0]
 url = 'http://gupiao.baidu.com/stock/' + stock + '.html'
 yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_stock)
 except:
 continue
 def parse_stock(self, response):
 infoDict = {}
 stockInfo = response.css('.stock-bets') #只搜索'.stock-bets'标签下的'dt'和'dd'标签
 stockname = stockInfo.css('.bets-name').extract()
 keyList = stockInfo.css('dt').extract()
 valueList = stockInfo.css('dd').extract()
 for i in range(len(keyList)):
 key = re.findall('<dt.*?>(.*?)</dt>', keyList)[0]
 try:
 value = re.findall('<dd.*?>(.*?)</dd>', valueList)[0]
 except:
 value = '--'
 infoDict[key] = value
 infoDict.update({'股票名称': re.findall('<a.*?">(.*?)(<span.*?)', stockname)})
 yield infoDict

parse 函数用到关键字 yield ，由于 parse 函数生成的股票 URL 超过 4500 个，如果以列表形式传递给 parse_stocks , 给内存造成的负担会更大。
在文件夹 BaiduStocks 下找到 pipelines.py ，用 IDE 打开。

pipelines.py

# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here## Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlclass BaidustocksPipeline(object):
 def open_item(self, spider):
 self.f = open('baiduStockInfo.txt', 'w')
 def close_item(self, spider):
 self.f.close()
 def process_item(self, item, spider):
 try:
 line = str(dict(item)) + '
'
 self.f.write(line)
 except:
 pass
 return item

类 BaiduStocksPipeline 有三个函数： open_item 、 close_item 、 process_item 。

至此，代码编写完成，运行程序，结果会保存在一个名为 baiduStockInfo 的 txt 文件中

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