接上篇《49、当当网Scrapy项目实战（二）》
上一篇我们讲解了的Spider与item之间的关系，以及如何使用item，以及使用pipelines管道进行数据下载的操作，本篇我们来讲解Scrapy的多页面下载如何实现。

一、多页面下载原理分析

1、多页面数据下载主要思路

我们之前编写的爬虫，主要是针对当当网书籍详情首页的列表数据进行下载，也只能下载第一页已经加载好的列表数据：

如果我们想要下载该种书籍的多页数据（例如1到100页）的数据，这就涉及到爬虫的多页面下载逻辑了。

我们现在可以思考一下，我们下载从第1页到第100页的书籍详情列表数据，数据结构和取数逻辑是否是一样的？答案是一样的。
所以我们在爬虫文件中编写的数据列表数据获取逻辑是核心程序，是不需要修改的，我们只需要把每一页的新内容传输给它，它进行数据转换清洗，变成数据结构对象，最后存储到文件中去即可。如同下图：

我们要做的事情，就是在爬虫中parse函数执行第1页请求完毕后，再使用parse函数执行第2页、第3页等等的请求即可。

2、如何获取多个页面的数据

我们如何来获取第2页及之后的数据呢？首先我们进入图书列表页，分别点击后面的第2页、第3页，并记录一下浏览器上面的地址：

我们分别看一下第1页、第2页、第3页的网址：

聪明的童鞋应该可以看出区别了吧，没错，从第1页之后，每页页面在“cp01”前会有一个“pgx-”，而其中的“x”就是当前的页码数。所以我们要获取某一页的数据，就只需要修改“pg”后面的数字为几，即可拿到相关页面的数据了。

二、多页面下载程序编写

1、指定相关路径

此时我们在爬虫文件中，就需要指定起始页面是什么，然后后续的迭代页面是什么，代码如下：

class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"
    # 如果为多页下载，必须将allowed_domains的范围调整为主域名
    allowed_domains = ["category.dangdang.com"]
    start_urls = ["http://category.dangdang.com/cp01.22.01.00.00.00.html"]

    base_url = 'http://category.dangdang.com/pg'
    end_url = '-cp01.22.01.00.00.00.html'
    page = 1
    
    #......下面代码省略......

其中的base_url是迭代页面的主地址信息，end_url是页码获取后拼接的静态页面固定地址，page是下一次要抓取的页面的页码数。

2、编写多页面下载判定与执行逻辑

然后我们在之前parse函数结束中的for循环结束后，编写一个页面判断的逻辑（注意是在for循环的外面，parse函数的里面）：

if self.page < 100:  # 判断当前页面是否在100页以内
    self.page = self.page + 1  # 获取下一个页码
    # 根据获取的页码，拼接下一个需要爬取的页面url地址
    url = self.base_url + str(self.page) + self.end_url
    # 回调爬虫的parse函数，用新的url继续进行数据爬取
    # scrapy.Request就是scrapy的get请求
    # 其中的url是请求地址，callback是需要执行的爬虫的函数，注意不需要加圆括号
    yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

3、测试效果

这是我们删除原来抓取的book.json中的所有数据，清理下载的书籍图片，然后通过“scrapy crawl dang”命令执行我们的dang.py爬虫：

程序执行后，可以看到爬虫在逐页爬取相关数据：

等待爬虫执行完毕（这里我爬了101页，是因为上面小于100写成小于等于了）：

我们可以看到json文件又被写满了：

其中最后一个数据，和当前网站的第100页的数据基本吻合：

查看一下图片，发现也是全部下载下来了（1页60条数据，100页共6000张封面，我们下载了5700多张），说明1到100页的数据已经基本全部抓取过来了：

4、完整代码

下面是刚刚上面优化完毕后的Scrapy爬虫逻辑的完整代码：

import scrapy

from scrapy_dangdang_01.items import ScrapyDangdang01Item

class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"
    # 如果为多页下载，必须将allowed_domains的范围调整为主域名
    allowed_domains = ["category.dangdang.com"]
    start_urls = ["http://category.dangdang.com/cp01.22.01.00.00.00.html"]

    base_url = 'http://category.dangdang.com/pg'
    end_url = '-cp01.22.01.00.00.00.html'
    page = 1

    def parse(self, response):
        # 获取所有的图书列表对象
        li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li')

        # 遍历li列表，获取每一个li元素的几个值
        for li in li_list:
            # 书籍图片
            src = li.xpath('.//img/@data-original').extract_first()
            # 第一张图片没有@data-original属性，所以会获取到控制，此时需要获取src属性值
            if src:
                src = src
            else:
                src = li.xpath('.//img/@src').extract_first()
            # 书籍名称
            title = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
            # 书籍作者
            search_book_author = li.xpath('./p[@class="search_book_author"]//span[1]//a[1]/@title').extract_first()
            # 书籍价格
            price = li.xpath('./p[@class="price"]//span[@class="search_now_price"]/text()').extract_first()
            # 书籍简介
            detail = li.xpath('./p[@class="detail"]/text()').extract_first()
            # print("======================")
            # print("【图片地址】", src)
            # print("【书籍标题】", title)
            # print("【书籍作者】", search_book_author)
            # print("【书籍价格】", price)
            # print("【书籍简介】", detail)

            # 将数据封装到item对象中
            book = ScrapyDangdang01Item(src=src, title=title, search_book_author=search_book_author, price=price, detail=detail)

            # 获取一个book对象，就将该对象交给pipelines
            yield book

        if self.page < 100:  # 判断当前页面是否在100页以内
            self.page = self.page + 1  # 获取下一个页码
            # 根据获取的页码，拼接下一个需要爬取的页面url地址
            url = self.base_url + str(self.page) + self.end_url
            # 回调爬虫的parse函数，用新的url继续进行数据爬取
            # scrapy.Request就是scrapy的get请求
            # 其中的url是请求地址，callback是需要执行的爬虫的函数，注意不需要加圆括号
            yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

至此，关于Scrapy实战项目的多页数据下载的内容就全部介绍完毕。下一篇我们来讲解电影天堂网站的多页面下载，继续巩固一下多页面下载技术。

参考：尚硅谷Python爬虫教程小白零基础速通
转载请注明出处：https://guangzai.blog.csdn.net/article/details/136605061