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需求：使用scrapy框架爬取目标网站的数据信息 一、网页分析 首先我们打开目标网站，去到我们需要获取数据的页面，打开开发者工具，我们可以看到，实际上数据就写在源码中，这就很好获取了
二、代码实操
先创建一个scrapy项目，如何创建我就不细说了。代码如下：
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = "example"
# allowed_domains = ["example.com"]
start_urls = ['https://nba.hupu.com/stats/players']
def parse(self, response):
res = response.xpath('//*[@id="data_js"]/div[4]/div')
解析网页之后，就是我们熟悉的获取数据的环节了
for i in res:
player_name = res.xpath('.//td[2]/a/text()').extract()
team_name = res.xpath('.//tr/td[3]/a/text()').extract()
score = res.xpath('.//tr/td[@class="bg_b"]/text()').extract()
hit_shoot = res.xpath('.//tr/td[5]/text()')[2:].extract()
hit_rate = res.xpath('.//tr/td[6]/text()')[2:].extract()
Hit_Three = res.xpath('.//tr/td[7]/text()')[2:].extract()
Three_point_rate = res.xpath('.//tr/td[8]/text()')[2:].extract()
Free_throw = res.xpath('.//tr/td[9]/text()')[2:].extract()
Free_throw_rate = res.xpath('.//tr/td[10]/text()')[2:].extract()
获取到数据之后，可以把数据提交到管道实现持久化存储
item = NbaItem()
item['player_name'] = player_name
item['team_name'] = team_name
item['score'] = score
item['hit_rate'] = hit_rate
item['hit_shoot'] = hit_shoot
item['Hit_Three'] = Hit_Three
item['Three_point_rate'] = Three_point_rate
item['Free_throw'] = Free_throw
item['Free_throw_rate'] = Free_throw_rate
# 提交到管道
yield item
这里我们就需要去到items.py文件设置相关配置了，因为我们把player_name等数据提交给了管道，管道需要接收数据 ，所以需要设置相关变量去接收数据
player_name = scrapy.Field()
team_name = scrapy.Field()
score = scrapy.Field()
hit_shoot = scrapy.Field()
hit_rate = scrapy.Field()
Hit_Three = scrapy.Field()
Three_point_rate = scrapy.Field()
Free_throw = scrapy.Field()
Free_throw_rate = scrapy.Field()
在管道文件pipelines文件中，可以正式开始接收数据了，但是由于一开始，我们的获取数据的代码是写在for循环下的，这就意味着，如果后续我们需要保存文件的话，会多次打开同一个文件夹，所以这里我们需要写一个函数，使得我们只需要打开一次csv文件，该函数只在开始爬虫的时候调用一次
def open_spider(self,spider):
print('开始爬虫。。。。。。。')
self.fp = open('./players_data.csv','w',encoding='utf-8')
def process_item(self, item, spider):
player_name = item['player_name']
team_name=item ['team_name']
score= item['score']
hit_rate= item['hit_rate']
hit_shoot= item['hit_shoot']
Hit_Three = item['Hit_Three']
Three_point_rate=item['Three_point_rate']
Free_throw=item['Free_throw']
Free_throw_rate=item['Free_throw_rate']
self.fp.write(','.join(player_name)+'\n'+','.join(team_name)+'\n'+','.join(score)+'\n'+','.join(hit_rate)+'\n'+','.join(hit_shoot)+'\n'+','.join(Hit_Three)+'\n'+','.join(Three_point_rate)+'\n'+','.join(Free_throw)+'\n'+','.join(Free_throw_rate))
return item
打开文件之后需要写一个函数去关上之前写的打开文件的函数
def close_spider(self,spider):
print('结束爬虫.......')
self.fp.close()
实现功能的代码我们就写完了，别忘了修改setting文件下的参数，当我们执行scrapy项目的时候，它会自动给我们返回日志信息，但是我们只需要得到报错的日志就可以了，因为大篇幅的日志不方便我们查看项目执行结果，我们只需要在setting文件下添加LOG_LEVEL = 'ERROR'，修改ROBOTSTXT_OBEY = False，添加UA协议，开启item管道，也就是ITEM_PIPELINES 做完这些我们就可以执行程序了 爬取到的数据展示：
我们需要去jupyter notebook将爬取到的数据处理一下，通过观察不难发现，数据是按行写入的，可以把数据转置一下
data = pd.read_csv('E:/pythonfile/爬虫实例/playerdata.csv')
data = data.T
data
转置前后对比
可以看得出转置之后数据更方便我们后续处理，给所有的列增加列名，方便我们理解数据含义
data.columns=['所属球队','得分','命中-出手','命中率','命中三分','三分命中率','命中罚球','罚球命中率']
可以看到球员姓名没有被处理到，是因为默认了姓名是索引，处理代码如下
data = data.reset_index().rename(columns={'index':'球员姓名'})
data.head()
处理过后的数据就变成了这样
后续我们可以根据需求进行数据的可视化
