python爬虫实战之爬取京东商城实例教程
前言
本文主要介绍的是利用python爬取京东商城的方法，文中介绍的非常详细，下面话不多说了，来看看详细的介绍吧。
主要工具
- scrapy
- BeautifulSoup
- requests
分析步骤
1、打开京东首页，输入裤子将会看到页面跳转到了这里，这就是我们要分析的起点
2、我们可以看到这个页面并不是完全的，当我们往下拉的时候将会看到图片在不停的加载，这就是ajax,但是当我们下拉到底的时候就会看到整个页面加载了60条裤子的信息，我们打开chrome的调试工具，查找页面元素时可以看到每条裤子的信息都在<li class='gl-item'></li>这个标签中，如下图：
3、接着我们打开网页源码就会发现其实网页源码只有前30条的数据，后面30条的数据找不到，因此这里就会想到ajax，一种异步加载的方式，于是我们就要开始抓包了，我们打开chrome按F12，点击上面的NetWork,然后点击XHR,这个比较容易好找,下面开始抓包，如下图：
4、从上面可以找到请求的url，发现有很长的一大段，我们试着去掉一些看看可不可以打开，简化之后的url=https://search.jd.com/s_new.php"text-align: center">
上面我们知道怎样找参数了，现在就可以撸代码了
代码讲解
1、首先我们要获取网页的源码，这里我用的requests库，安装方法为pip install requests，代码如下:
def get_html(self): res = requests.get(self.url, headers=self.headers) html = res.text return html #返回的源代码
2、根据上面的分析可以知道，第二步就是得到异步加载的url中的参数show_items,就是li标签中的data-pid,代码如下：
def get_pids(self):
html = self.get_html()
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') #创建BeautifulSoup对象
lis = soup.find_all("li", class_='gl-item') #查找li标签
for li in lis:
data_pid = li.get("data-pid") #得到li标签下的data-pid
if (data_pid):
self.pids.add(data_pid) #这里的self.pids是一个集合，用于过滤重复的
3、下面就是获取前30张图片的url了，也就是主网页上的图片，其中一个问题是img标签的属性并不是一样的，也就是源码中的img中不都是src属性，一开始已经加载出来的图片就是src属性，但是没有加载出来的图片是data-lazy-img，因此在解析页面的时候要加上讨论。
代码如下：
def get_src_imgs_data(self):
html = self.get_html()
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
divs = soup.find_all("div", class_='p-img') # 图片
# divs_prices = soup.find_all("div", class_='p-price') #价格
for div in divs:
img_1 = div.find("img").get('data-lazy-img') # 得到没有加载出来的url
img_2 = div.find("img").get("src") # 得到已经加载出来的url
if img_1:
print img_1
self.sql.save_img(img_1)
self.img_urls.add(img_1)
if img_2:
print img_2
self.sql.save_img(img_2)
self.img_urls.add(img_2)
前三十张图片找到了，现在开始找后三十张图片了，当然是要请求那个异步加载的url，前面已经把需要的参数给找到了，下面就好办了，直接贴代码：
def get_extend_imgs_data(self):
# self.search_urls=self.search_urls+','.join(self.pids)
self.search_urls = self.search_urls.format(str(self.search_page), ','.join(self.pids)) #拼凑url,将获得的单数拼成url,其中show_items中的id是用','隔开的，因此要对集合中的每一个id分割，page就是偶数，这里直接用主网页的page加一就可以了
print self.search_urls
html = requests.get(self.search_urls, headers=self.headers).text #请求
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
div_search = soup.find_all("div", class_='p-img') #解析
for div in div_search:
img_3 = div.find("img").get('data-lazy-img') #这里可以看到分开查找img属性了
img_4 = div.find("img").get("src")
if img_3: #如果是data-lazy-img
print img_3
self.sql.save_img(img_3) #存储到数据库
self.img_urls.add(img_3) #用集合去重
if img_4: #如果是src属性
print img_4
self.sql.save_img(img_4)
self.img_urls.add(img_4)
4、通过上面就可以爬取了，但是还是要考虑速度的问题，这里我用了多线程，直接每一页面开启一个线程，速度还是可以的，感觉这个速度还是可以的，几分钟解决问题，总共爬取了100个网页,这里的存储方式是mysql数据库存储的，要用发哦MySQLdb这个库，详情自己百度。
当然也可以用mogodb，但是还没有学呢，想要的源码的朋友请看下面：
一、GitHub源码
二、本地下载
拓展总结
写到这里可以看到搜索首页的网址中keyword和wq都是你输入的词，如果你想要爬取更多的信息，可以将这两个词改成你想要搜索的词即可，直接将汉字写上，在请求的时候会自动帮你编码的，我也试过了，可以抓取源码的，如果你想要不断的抓取，可以将要搜索的词写上文件里，然后从文件中读取就可以了。以上只是一个普通的爬虫，并没有用到什么框架，接下来将会写scrapy框架爬取的，请继续关注哦！！！
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者使用python能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
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