咪哥杂谈
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前言
本篇来继续完成数据的爬取。离上周文章已经过了一星期了，忘记的可以回顾下：《pyspider爬取王者荣耀数据（上）》
上篇文章中写到的，无非就是头像图片的懒加载是个小困难点，其余部分，操作起来使用网页自带的 css 选择器很好选择。
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pyspider爬取数据
1. 完善上周的代码
右侧是完善的代码，将具体的目标爬取了下来，并且可以看到左侧上方已经输出了响应的内容。
写完代码后，别忘了点击右上方的 save 按钮。（具体代码文末有获取方式）
2. pyspider启动爬取
写好了代码后，如何去启动此爬虫呢？
首先回到配置任务的界面，画红线是我现在编写的任务：
可以看到有个 status 栏，你需要将此状态换成 debug 或者 run 才行。
点击 run ，即可运行，同时progress的进度条也会变颜色：
3. 获取数据
pyspider的数据落地，也很好的帮我们实现了，只需要点击 results ，便可以看到，目前有三种不同的方式，由于本次数据没有多大的量，所以直接用 csv 下载即可。
对于一些字段来说，我在程序中将他们封装成了 dict 的形式，所以 csv 中有些列是以字典的内容存在的，我想要的是最后以 excel 的形式展示，所以这里自己写个程序处理一下。（后面写篇 excel 单独处理的文章）
4. 关于数据落地于数据库中
如果当你的数据量异常大的时候，那么肯定不能使用框架提供的 csv 等来存储数据了。
此时的做法，引入相应的数据库即可，以 mysql 为例。下面提供一个编程的思路，无代码。
在 pyspider 提供的 Handler 类中，可以自行实现一个 __init__ 方法(学过面向对象的同学应该不陌生)，在此方法中，对连接 mysql 数据库的操作进行初始化，生成一个实例对象变量 db。
这样一来，在 detail_page 函数中，我们便可以用 self.db 的方式来对 mysql 实例进行入库操作。
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总结
pyspider爬取的入门教程，到此结束。
在此次爬取中，图片的懒加载可以注意下，找到对应js即可。
对比一下用框架来爬取数据，和我们自己写代码的区别：
当我们自己写爬虫时，你需要清晰地知道自己的爬取目标是什么，以此来规划自己的爬取流程，根据流程，一步步定义出具体的函数。同时，你还需要自己构造对应的请求函数，比如利用 requests 模拟请求等。。
当我们使用框架时，爬取流程的结构代码，框架来实现，不用我们自己去写，请求服务端的函数，框架帮我们实现，我们只需要将自己的注意力放在如何爬取目标即可，数据落地同理。
有想要看 pyspider 源码的同学，后台回复 pyspider 即可获得。
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