python使用scrapy爬取京东多页数据并且将数据传入数据库，然后用pyecharts做数据可视化

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分几个步骤来完成。 1. 安装和配置Scrapy 首先，你需要安装Scrapy。你可以在终端中使用以下命令安装： ``` pip install scrapy ``` 安装完成后，你需要在Scrapy项目中配置以下文件：`settings.py`、`items.py`、`pipelines.py`。 其中，`settings.py`文件中需要配置一些参数，如下所示： ``` BOT_NAME = 'jd' SPIDER_MODULES = ['jd.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'jd.spiders' ROBOTSTXT_OBEY = False ITEM_PIPELINES = { 'jd.pipelines.JdPipeline': 300, } FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8' ``` `items.py`文件中定义了我们要抓取的数据字段，如下所示： ``` import scrapy class JdItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() price = scrapy.Field() comment = scrapy.Field() shop = scrapy.Field() ``` `pipelines.py`文件中我们可以对抓取到的数据进行处理，然后将其存入数据库中，如下所示： ``` import pymysql class JdPipeline(object): def __init__(self): self.connect = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, db='jd', user='root', passwd='123456', charset='utf8', use_unicode=True) self.cursor = self.connect.cursor() def process_item(self, item, spider): self.cursor.execute( """insert into jd_goods(title, price, comment, shop) value (%s, %s, %s, %s)""", (item['title'], item['price'], item['comment'], item['shop'])) self.connect.commit() return item ``` 2. 编写Scrapy爬虫 接下来，你需要编写一个Scrapy爬虫来爬取京东商品数据。这里以爬取“手机”关键词的商品数据为例，爬取多页数据。 ``` import scrapy from jd.items import JdItem class JdSpider(scrapy.Spider): name = 'jd' allowed_domains = ['jd.com'] start_urls = ['https://search.jd.com/Search?keyword=手机&enc=utf-8'] def parse(self, response): goods_list = response.xpath('//ul[@class="gl-warp clearfix"]/li') for goods in goods_list: item = JdItem() item['title'] = goods.xpath('div[@class="gl-i-wrap"]/div[@class="p-name"]/a/em/text()').extract_first() item['price'] = goods.xpath('div[@class="gl-i-wrap"]/div[@class="p-price"]/strong/i/text()').extract_first() item['comment'] = goods.xpath('div[@class="gl-i-wrap"]/div[@class="p-commit"]/strong/a/text()').extract_first() item['shop'] = goods.xpath('div[@class="gl-i-wrap"]/div[@class="p-shop"]/span/a/text()').extract_first() yield item # 翻页 next_page = response.xpath('//a[@class="pn-next"]/@href') if next_page: url = response.urljoin(next_page.extract_first()) yield scrapy.Request(url, callback=self.parse) ``` 在命令行中输入以下命令运行Scrapy爬虫： ``` scrapy crawl jd ``` 3. 将数据可视化 最后，你需要使用Pyecharts将爬取到的数据进行可视化。这里以柱状图为例，代码如下所示： ``` import pymysql from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar connect = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, db='jd', user='root', passwd='123456', charset='utf8', use_unicode=True) cursor = connect.cursor() cursor.execute("""SELECT shop, COUNT(*) FROM jd_goods GROUP BY shop""") data = cursor.fetchall() bar = ( Bar() .add_xaxis([i[0] for i in data]) .add_yaxis("商品数量", [i[1] for i in data]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="京东手机商品店铺分布")) ) bar.render("jd.html") ``` 最后，你可以在浏览器中打开`jd.html`文件，查看生成的柱状图。