采用scrapy实现对股票网站的爬取
功能描述：
技术路线：scrapy
目标：获取上交所和深交所所有股票名称和交易信息并存储
实例编写：
步骤1：建立工程和spider爬虫模板
步骤2：编写spider
步骤3：编写item pipeline
新建工程：
生成名为stocks的爬虫
打开IDE，将项目导入，首先我们要编辑spider文件夹下的stocks.py文件，使其能处理返回的url
import scrapy import re class 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(): #将a标签中的链接进行提取 try: stock = re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0] #通过正则表达式库来获取股票代码 url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/' + stock + '.html' yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_stock) #给出了处理url的响应函数，定义出一个新的函数parse_stock except: continue def parse_stock(self, response): infoDict = {} stockInfo = response.css('.stock-bets') #找到一个属性为stock-bets的区域 name = stockInfo.css('.bets-name').extract()[0] #提取股票名字 keyList = stockInfo.css('dt').extract() #提取每个dt标签 valueList = stockInfo.css('dd').extract() #提取每个dd标签 for i in range(len(keyList)): #遍历每对标签，提取标签的键和值，并存入列表 key = re.findall(r'>.*</dt>', keyList[i])[0][1:-5] try: val =re.findall(r'\d+\.?.*</dd>', valueList[i])[0][1:-5] except: val = '--' infoDict[key] = val infoDict.update( {'股票名称': re.findall('\s.*\(', name)[0].split()[0] + re.findall('\>.*\<', name)[0][1:-1]} ) #将页面内股票名称和代码存入列表 yield infoDict #以备将列表内的信息传递给ITEM pipeline接下来要配置pipelines.py文件，定义对爬取项的处理类
class BaidustockPipeline(object): def process_item(self, item, spider): return item class BaidustocksInfoPipeline(object): def open_spider(self, spider): #爬虫被调用时，pipeline所启用的方法 self.f = open('BaiduStockInfo.txt', 'w') def close_spider(self, spider): #爬虫关闭时，pipeline所启用的方法 self.f.close() def process_item(self, item, spider): #将每个股票的信息写入文件中 try: line = str(dict(item)) + '\n' self.f.write(line) except: pass return item在pipelines.py中定义了一个类，为了让程序能找到这个类，需要配置ITEM_PIPELINES选项
打开settings.py，找到ITEM_PIPELINES参数，删除注释号
执行命令：
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