通过淘宝数据爬虫学习python scrapy requests与response对象

下面是关于“通过淘宝数据爬虫学习python scrapy requests与response对象”的完整攻略：

1. 爬虫环境的搭建

首先，我们需要搭建Python爬虫环境。本攻略推荐使用Python 3.7版本及以上的版本进行搭建。同时，建议使用虚拟环境进行Python的配置，以免与当前环境产生冲突。使用以下命令创建一个名为spider_env的虚拟环境：

python3 -m venv spider_env

激活虚拟环境，在命令行中输入以下命令：

source spider_env/bin/activate

2. 安装所需库

接下来，我们需要安装所需要的Python库。主要包括Scrapy、requests、beautifulsoup4等。使用以下命令来安装这些库：

pip install scrapy requests beautifulsoup4

3. 创建Scrapy工程

使用Scrapy，能够快速创建一个爬虫项目。使用以下命令来创建一个名为“taobao_spider”的Scrapy工程：

scrapy startproject taobao_spider

接下来，我们需要在taobao_spider目录下新建一个Spider。在命令行中进入该目录，使用以下命令来创建一个名为“taobao_goods”的Spider：

scrapy genspider taobao_goods taobao.com

4. 编写爬虫代码

接下来，我们需要编写爬虫代码。在爬虫代码中，我们需要使用requests库发送请求，获取网页中的内容，并使用BeautifulSoup库解析页面数据。我们需要提取出商品的名称、价格和销售量等信息。

以下是示例代码：

import scrapy
from .. import items
from bs4 import BeautifulSoup

class TaobaoGoodsSpider(scrapy.Spider):
    name = "taobao_goods"
    allowed_domains = ["taobao.com"]
    start_urls = ["https://www.taobao.com/"]

    def parse(self, response):
        keyword = "Python"  # 搜索关键字

        url = "https://s.taobao.com/search?q=" + keyword
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_goods)

    def parse_goods(self, response):
        soup = BeautifulSoup(response.body, "html.parser")
        goods_items = soup.select("#mainsrp-itemlist .items .item")

        for goods_item in goods_items:
            item = items.TaobaoGoodsItem()
            item["title"] = goods_item.select(".title")[0].get_text().strip()
            item["price"] = goods_item.select(".price")[0].get_text().strip()
            item["sales"] = goods_item.select(".deal-cnt")[0].get_text().strip()
            yield item

5. 运行爬虫

在完成代码编写后，使用以下命令来运行爬虫：

scrapy crawl taobao_goods -o taobao_goods.csv

该命令将运行爬虫，并将获取到的商品信息保存至taobao_goods.csv文件中。

以上就是“通过淘宝数据爬虫学习python scrapy requests与response对象”的完整攻略。