Scrapy框架與Selenium我們前面都介紹過，本次給大家分享的是兩者如何配合使用。

　　本次我們獲取千瓜的數據：http://www.qian-gua.com/rank/category/

　　不好意思!接下來這個頁面你會很郁悶!

　　我們想獲取更多的日榜達人的數據怎么操作?借助selenium哦!為了獲取更多我們結合Scrapy完成此次的爬蟲任務。

　　任務要求：

　　Python3環境

　　Scrapy框架

　　Selenium 可以參照https://selenium-python-zh.readthedocs.io/en/latest/

　　谷歌瀏覽器+ChromeDriver

　　ChromeDriver的下載地址：https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html

　　首先我們創建項目：scrapy startproject qiangua_spider

　　然后進入qiangua_spider目錄下，執行：scrapy genspider qiangua qian-gua.com

　　在Pycharm中打開創建的項目，目錄結構如下：

　　修改settings.py文件ROBOTSTXT_OBEY 為 False

　　編寫items.py文件內容如下：

　　代碼如下：

import scrapy

class QianguaSpiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    level = scrapy.Field()
    fans = scrapy.Field()
    likeCollect = scrapy.Field()

　　編寫spider.py爬蟲文件，如果不登陸我們是無法看的更多的小紅書達人們的賬號排行、漲粉等信息。如果想看的更多則需要登陸才可以。

　　流程與思路：

　　先進入http://www.qian-gua.com/rank/category/

　　點擊右上角的登陸(此過程需要有千瓜的賬號才可以)

　　有兩種登陸方式，我們可以選擇微信掃碼登陸，或者手機登陸(本案例采用手機登陸)

　　獲取登陸的Cookies

　　保存Cookies并訪問

　　http://api.qian-gua.com/Rank/GetBloggerRank?pageSize=50&pageIndex=頁碼數&dateCode=20211104&period=1&originRankType=2&rankType=2&tagId=0&_=時間戳

　　得到json數據并解析數據

　　在上述的流程中1-4，我們都是結合selenium完成的。

　　代碼如下

import json
import time
import scrapy
from selenium import webdriver
from qiangua_spider.items import QianguaSpiderItem


class QianguaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiangua'
    allowed_domains = ['www.qian-gua.com']
    # start_urls = ['http://www.qian-gua.com/rank/category/']

    headers = {
        'Origin': 'http://app.qian-gua.com',
        'Host': 'api.qian-gua.com',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.1.2 Safari/605.1.15'
    }

    def start_requests(self):
        driver = webdriver.Chrome()
        url = 'http://www.qian-gua.com/rank/category/'
        driver.get(url)
        driver.implicitly_wait(5)
        driver.find_element_by_xpath('//div[@class="loggin"]/a').click()
        time.sleep(2)
        driver.find_element_by_xpath('//div[@class="login-tab"]/span[2]').click()
        driver.find_element_by_xpath('//input[@class="js-tel"]').send_keys('15010185644')
        driver.find_element_by_xpath('//input[@class="js-pwd"]').send_keys('qiqining123')
        driver.find_element_by_xpath('//button[@class="btn-primary js-login-tel-pwd"]').click()
        time.sleep(2)
        cookies = driver.get_cookies()
        driver.close()

        jsonCookies = json.dumps(cookies)  # 通過json將cookies寫入文件
        with open('qianguaCookies.json', 'w') as f:
            f.write(jsonCookies)
        print(cookies)
        with open('qianguaCookies.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
            listcookies = json.loads(f.read())  # 獲取cookies

        cookies_dict = dict()
        for cookie in listcookies:
            # 在保存成dict時，我們其實只要cookies中的name和value，而domain等其他都可以不要
            cookies_dict[cookie['name']] = cookie['value']
# 更多的數據需要開通會員才可以，我們當前獲取了top30的數據
        for page in range(1, 2):
            t = time.time()
            timestamp = str(t).replace(".", '')[:13]
            data_url = "http://api.qian-gua.com/Rank/GetBloggerRank?pageSize=50&pageIndex=" + str(
                page) + "&dateCode=20211104&period=1&originRankType=2&rankType=2&tagId=0&_=" + timestamp

            yield scrapy.Request(url=data_url, cookies=cookies_dict, callback=self.parse, headers=self.headers)

    def parse(self, response):
        rs = json.loads(response.text)
        if rs.get('Msg')=='ok':
            blogger_list = rs.get('Data').get("ItemList")
            for blogger in blogger_list:
                name = blogger.get('BloggerName')
                level = blogger.get('LevelName','無')
                fans = blogger.get('Fans')
                likeCollect = blogger.get('LikeCollectCount')
                item = QianguaSpiderItem()
                item['name'] = name
                item['level'] = level
                item['fans'] = fans
                item['likeCollect'] = likeCollect
                yield item

　　最后我們添加pipelines.py保存解析的數據，我們是將數據保存到csv文件中

　　代碼如下：

import csv
from itemadapter import ItemAdapter


class QianguaSpiderPipeline:
    def __init__(self):
        self.stream = open('blogger.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8')
        self.f = csv.writer(self.stream)

    def open_spider(self, spider):
        print("爬蟲開始...")

    def process_item(self, item, spider):
        data = [item.get('name'), item.get('level'), item.get('fans'), item.get('likeCollect')]
        self.f.writerow(data)

    def close_spider(self, spider):
        self.stream.close()
        print('爬蟲結束！')

　　務必記得將settings.py中pipelines部分的代碼注釋取消掉

ITEM_PIPELINES = {
   'qiangua_spider.pipelines.QianguaSpiderPipeline': 300,
}

　　執行爬蟲

　　scrapy crawl qiangua

　　結果很令我們滿意

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