题目二：使用 Scrapy 框架爬取苏宁书城数据（40 分） 要求： 1、爬取要从书城主页 url：https://book.suning.com/ 开始； 2、爬取的书籍信息至少包括：书名，价格，作者，出版社和出版时间； 3、爬取的数据使用管道持久化存储方式，保存到 scv 文件中

<think>嗯，用户需要我用Scrapy框架爬取苏宁书城的书籍数据，并且保存到CSV文件里。首先，我得确定爬取的起始URL是https://book.suning.com/。然后，要提取的信息包括书名、价格、作者、出版社和出版时间。接下来，我需要考虑如何解析页面结构，可能得查看苏宁书城的网页结构，找到各个书籍信息的HTML标签。首先，创建Scrapy项目，然后定义Item类，包含所需的字段。比如书名是title，价格是price，作者author，出版社publisher，出版时间publish_date。然后写Spider，从主页开始，可能需要处理分页，但题目里没特别要求分页，可能只需要爬取第一页或者找到所有书籍的链接。不过苏宁的书城可能有动态加载的内容，可能需要检查是否是JavaScript渲染的，如果是的话可能需要用Splash或者中间件处理，但题目没有特别说明，可能默认静态页面。接下来，解析页面，可能需要找到书籍列表的容器，比如查看网页元素，书籍条目可能在某个div或者ul下，每个书籍的链接可能需要跟进到详情页才能获取全部信息，比如价格可能在列表页，但作者、出版社可能在详情页。或者可能列表页已经包含所有信息。需要实际查看网页结构。 假设列表页有足够的信息，那就可以直接提取。比如每个书籍的块可能是某个class的div，然后里面的h3标签是书名，价格可能在某个span里，类名可能是比如“price”。作者可能在一个p标签里，出版社和出版时间可能在同一行，需要用正则或者分割字符串。然后，数据存储部分，使用Scrapy的管道，将数据保存到CSV。需要配置ItemPipeline，使用csv模块或者Scrapy自带的导出器，比如CsvItemExporter。在pipelines.py里定义一个处理保存到CSV的类，并在settings.py里启用这个管道。可能的反爬机制，比如User-Agent，需要设置中间件，或者Scrapy的默认USER_AGENT。可能需要设置下载延迟，避免被封。测试的时候，运行爬虫，检查输出的CSV是否正确包含所需字段。如果有遗漏，可能需要调整XPath或CSS选择器。现在，具体步骤：1.创建Scrapy项目：scrapystartprojectsuning_book2.定义Item：在items.py里定义字段。3.编写Spider： 起始URL是https://book.suning.com/，然后解析响应，提取书籍信息。可能需要找到书籍列表的选择器，比如检查网页发现书籍列表在某个div下，每个书籍的块可能有class="book-item"。然后循环每个块，提取title，price等。比如，使用response.css('div.book-item')遍历每个书籍元素，然后提取各个字段。可能需要处理相对链接，构造绝对URL。 4.管道处理： 在pipelines.py里创建一个管道类，使用CsvItemExporter来将item写入CSV文件。在open_spider时创建文件，在close_spider时关闭，每次处理item时导出。 然后在settings.py里启用该管道，设置ITEM_PIPELINES，并设置优先级。 可能遇到的问题：-苏宁网页结构可能变化，需要根据实际情况调整选择器。-价格可能是动态加载的，比如通过AJAX请求，这时候可能需要分析网络请求，找到价格接口，但题目没有说明这点，可能假设在页面静态内容中存在。 -作者、出版社等信息可能在一个文本块里，需要用正则表达式分割，比如作者：XXX出版社：XXX出版时间：XXX，可以用正则提取。比如，假设作者信息在某个元素里，文本是“作者：张三出版社：人民文学出版社出版时间：2020-01”，可以用split或者正则来分别提取。代码示例：Spider部分可能如下： classSuningSpider(scrapy.Spider):name ='suning'start_urls= ['https://book.suning.com/']defparse(self, response):books =response.css('div.book-item')#假设书籍块是这个选择器for bookin books:item =SuningBookItem()item['title']= book.css('h3a::text').get().strip()price=book.css('.price::text').get()item['price'] =price.strip() ifprice elseNone#假设作者等信息在某个元素里info_text= book.css('.info::text').get()#解析作者、出版社、出版时间#可能需要正则表达式，例如：import reauthor_match= re.search(r'作者：(.+?)',info_text)if author_match:item['author'] =author_match.group(1)#类似处理出版社和出版时间...yielditem管道部分： classCsvPipeline:def open_spider(self,spider):self.file =open('books.csv', 'wb')self.exporter= CsvItemExporter(self.file)self.exporter.start_exporting()def close_spider(self,spider):self.exporter.finish_exporting()self.file.close()defprocess_item(self,item,spider):self.exporter.export_item(item)return item然后在settings.py里设置ITEM_PIPELINES= {'suning_book.pipelines.CsvPipeline':300} 相关的问题可能涉及分页处理、动态内容加载、处理登录或反爬措施，以及数据清洗等。</think>以下是使用Scrapy框架爬取苏宁书城数据的解决方案： ```python # items.py import scrapy class SuningBookItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() # 书名 price = scrapy.Field() # 价格 author = scrapy.Field() # 作者 publisher = scrapy.Field() # 出版社 publish_date = scrapy.Field() # 出版时间 ``` ```python # spiders/suning_spider.py import scrapy import re from suning_book.items import SuningBookItem class SuningSpider(scrapy.Spider): name = 'suning' allowed_domains = ['suning.com'] start_urls = ['https://book.suning.com/'] def parse(self, response): # 提取图书列表 book_list = response.css('ul.book-list li') for book in book_list: item = SuningBookItem() # 提取基本信息 item['title'] = book.css('div.title a::text').get().strip() item['price'] = book.css('span.price::text').get().replace('¥', '').strip() # 提取详细信息 detail_url = book.css('div.title a::attr(href)').get() yield response.follow(detail_url, self.parse_detail, meta={'item': item}) # 处理分页（示例） next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get() if next_page: yield response.follow(next_page, self.parse) def parse_detail(self, response): item = response.meta['item'] # 提取作者、出版社、出版时间 info = response.css('div.proinfo-desc::text').get() # 使用正则表达式提取信息 author_match = re.search(r'作者：([^/]+)', info) publisher_match = re.search(r'出版社：([^/]+)', info) date_match = re.search(r'出版时间：(\d{4}-\d{1,2})', info) item['author'] = author_match.group(1).strip() if author_match else '' item['publisher'] = publisher_match.group(1).strip() if publisher_match else '' item['publish_date'] = date_match.group(1) if date_match else '' yield item ``` ```python # pipelines.py import csv from scrapy.exporters import CsvItemExporter class CsvPipeline: def __init__(self): self.file = open('books.csv', 'wb') self.exporter = CsvItemExporter(self.file, encoding='utf-8-sig') self.exporter.fields_to_export = ['title', 'price', 'author', 'publisher', 'publish_date'] self.exporter.start_exporting() def process_item(self, item, spider): self.exporter.export_item(item) return item def close_spider(self, spider): self.exporter.finish_exporting() self.file.close() ``` ```python # settings.py ITEM_PIPELINES = { 'suning_book.pipelines.CsvPipeline': 300, } FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8-sig' ``` 代码解释： 1. Item类定义了需要爬取的字段 2. Spider从主页开始解析，通过CSS选择器提取图书列表 3. 分页处理逻辑可以扩展实现 4. 使用正则表达式从详细信息中提取结构化数据 5. 管道使用CsvItemExporter实现CSV持久化存储 6. 设置utf-8-sig编码解决Excel打开中文乱码问题