描述

爬取http://fundact.eastmoney.com/banner/pg.html#ln网站的数据，
要求：爬取所有基金（有27页）的基金代码、基金名称、单位净值、日期、日增长率、近1周、近1月、近3月、近6月、近1年、近2年、近3年、今年来、成立来和手续费|起购金额。将爬取的数据放入mariaDB数据库中。

环境描述

python 3.6.3
scrapy 1.4.0

步骤记录

创建scrapy项目

进入打算放代码的地方（F:myPycharm_ws），创建项目funds，执行命令：

scrapy startproject funds

创建好项目后，查看会发现生成一些文件，这里对相关文件做下说明

scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

接下来就可以使用pycharm打开项目进行开发了

设置在pycharm下运行scrapy项目

step 1：在funds项目里创建一个py文件（项目的任何地方都行）

from scrapy import cmdline

cmdline.execute("scrapy crawl fundsList".split())

step 2：配置 Run --> Edit Configurations （本人测试，不配置该步骤，也可运行）

运行方式：直接运行该.py文件即可。

分析如何获取数据

由于通过ajax请求即可获取到列表的全部结构化数据，所以我决定通过谷歌浏览器分析得到请求数据的url：
（参考：https://www.jianshu.com/p/1e35bcb1cf21）
通过分析，发现接口：https://fundapi.eastmoney.com/fundtradenew.aspx?ft=pg&sc=1n&st=desc&pi=1&pn=100&cp=&ct=&cd=&ms=&fr=&plevel=&fst=&ftype=&fr1=&fl=0&isab=

查看，接口返回的数据，发现并非直接是一个json，而是形如这样的：我们只需取出datas项就行

OK，那我直接请求获取这个接口的数据即可。

编写代码

step 1：设置item

class FundsItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()

    code = scrapy.Field()   # 基金代码
    name = scrapy.Field()   # 基金名称
    unitNetWorth = scrapy.Field()   # 单位净值
    day = scrapy.Field()    # 日期
    dayOfGrowth = scrapy.Field()  # 日增长率
    recent1Week = scrapy.Field()    # 最近一周
    recent1Month = scrapy.Field()   # 最近一月
    recent3Month = scrapy.Field()   # 最近三月
    recent6Month = scrapy.Field()   # 最近六月
    recent1Year = scrapy.Field()    # 最近一年
    recent2Year = scrapy.Field()    # 最近二年
    recent3Year = scrapy.Field()    # 最近三年
    fromThisYear = scrapy.Field()   # 今年以来
    fromBuild = scrapy.Field()  # 成立以来
    serviceCharge = scrapy.Field()  # 手续费
    upEnoughAmount = scrapy.Field()     # 起够金额

    pass

step 2：编写spider

import scrapy
import json

from scrapy.http import Request
from funds.items import FundsItem

class FundsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'fundsList'   # 唯一，用于区别Spider。运行爬虫时，就要使用该名字
    allowed_domains = ['fund.eastmoney.com']  # 允许访问的域

    # 初始url。在爬取从start_urls自动开始后，服务器返回的响应会自动传递给parse(self, response)方法。
    # 说明：该url可直接获取到所有基金的相关数据
    # start_url = ['http://fundact.eastmoney.com/banner/pg.html#ln']

    # custome_setting可用于自定义每个spider的设置，而setting.py中的都是全局属性的，当你的scrapy工程里有多个spider的时候这个custom_setting就显得很有用了
    # custome_setting = {
    #
    # }

    # spider中初始的request是通过调用 start_requests() 来获取的。 start_requests() 读取 start_urls 中的URL， 并以 parse 为回调函数生成 Request 。
    # 重写start_requests也就不会从start_urls generate Requests了
    def start_requests(self):
        url = 'https://fundapi.eastmoney.com/fundtradenew.aspx?ft=pg&sc=1n&st=desc&pi=1&pn=3000&cp=&ct=&cd=&ms=&fr=&plevel=&fst=&ftype=&fr1=&fl=0&isab='
        requests = []
        request = scrapy.Request(url,callback=self.parse_funds_list)
        requests.append(request)
        return requests

    def parse_funds_list(self,response):
        datas = response.body.decode('UTF-8')

        # 取出json部门
        datas = datas[datas.find('{'):datas.find('}')+1] # 从出现第一个{开始，取到}

        # 给json各字段名添加双引号
        datas = datas.replace('datas', '"datas"')
        datas = datas.replace('allRecords', '"allRecords"')
        datas = datas.replace('pageIndex', '"pageIndex"')
        datas = datas.replace('pageNum', '"pageNum"')
        datas = datas.replace('allPages', '"allPages"')

        jsonBody = json.loads(datas)
        jsonDatas = jsonBody['datas']

        fundsItems = []
        for data in jsonDatas:
            fundsItem = FundsItem()
            fundsArray = data.split('|')
            fundsItem['code'] = fundsArray[0]
            fundsItem['name'] = fundsArray[1]
            fundsItem['day'] = fundsArray[3]
            fundsItem['unitNetWorth'] = fundsArray[4]
            fundsItem['dayOfGrowth'] = fundsArray[5]
            fundsItem['recent1Week'] = fundsArray[6]
            fundsItem['recent1Month'] = fundsArray[7]
            fundsItem['recent3Month'] = fundsArray[8]
            fundsItem['recent6Month'] = fundsArray[9]
            fundsItem['recent1Year'] = fundsArray[10]
            fundsItem['recent2Year'] = fundsArray[11]
            fundsItem['recent3Year'] = fundsArray[12]
            fundsItem['fromThisYear'] = fundsArray[13]
            fundsItem['fromBuild'] = fundsArray[14]
            fundsItem['serviceCharge'] = fundsArray[18]
            fundsItem['upEnoughAmount'] = fundsArray[24]
            fundsItems.append(fundsItem)
        return fundsItems

step 3：配置settings.py

custome_setting可用于自定义每个spider的设置，而setting.py中的都是全局属性的，当你的scrapy工程里有多个spider的时候这个custom_setting就显得很有用了。
但是我目前项目暂时只有一个爬虫，所以暂时使用setting.py设置spider。

设置了DEFAULT_REQUEST_HEADERS（本次爬虫由于是请求接口，该项不配置也可）

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  # 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  # 'Accept-Language': 'en',
    'Accept':'*/*',
    'Accept-Encoding':'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
    'Connection':'keep-alive',
    'Cookie':'st_pvi=72856792768813; UM_distinctid=1604442b00777b-07f0a512f81594-5e183017-100200-1604442b008b52; qgqp_b_id=f10107e9d27d5fe2099a361a52fcb296; st_si=08923516920112; ASP.NET_SessionId=s3mypeza3w34uq2zsnxl5azj',
    'Host':'fundapi.eastmoney.com',
    'Referer':'http://fundact.eastmoney.com/banner/pg.html',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'
}

设置ITEM_PIPELINES

ITEM_PIPELINES = {
   'funds.pipelines.FundsPipeline': 300,
}

pipelines.py，将数据写入我本地数据库里

import pymysql.cursors

class FundsPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 连接数据库
        connection = pymysql.connect(host='localhost',
                                     user='root',
                                     password='123',
                                     db='test',
                                     charset='utf8mb4',
                                     cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

        sql = "INSERT INTO funds(code,name,unitNetWorth,day,dayOfGrowth,recent1Week,recent1Month,recent3Month,recent6Month,recent1Year,recent2Year,recent3Year,fromThisYear,fromBuild,serviceCharge,upEnoughAmount)
                                      VALUES('%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s')" % (
            item['code'], item['name'], item['unitNetWorth'], item['day'], item['dayOfGrowth'], item['recent1Week'], 
            item['recent1Month'], item['recent3Month'], item['recent6Month'], item['recent1Year'], item['recent2Year'],
            item['recent3Year'], item['fromThisYear'], item['fromBuild'], item['serviceCharge'], item['upEnoughAmount'])

        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(sql) # 执行sql

        connection.commit()  # 提交到数据库执行
        connection.close()

        return item

错误处理

ModuleNotFoundError: No module named 'pymysql'

解决办法：（参考：https://stackoverflow.com/questions/33446347/no-module-named-pymysql）

pip install PyMySQL

1366, "Incorrect string value: 'xE6x99xAFxE9xA1xBA...' for column 'name' at row 1"

即：入库的中文是乱码

查看数据库编码，为latin1。
解决办法：

alter table funds convert to character set utf8