指出下面这段代码存在的问题import scrapy from scrapy import Request,Selector from TaobaoSpider.items import TaobaospiderItem class TaobaoSpider(scrapy.Spider): name = 'taobao' allowed_domains = ['taobao.com'] def start_requests(self): keywords = ['手机', '笔记本电脑', '键鼠套装'] for keyword in keywords: for page in range(2): url = f'https://s.taobao.com/search?q={keyword}&s={48 * page}' yield Request(url=url) # def parse_detail(self, response, **kwargs): # pass def parse(self, response, **kwargs): # 通过selenium帮助我们拿到淘宝页数据,在数据管道中实现 sel = Selector(response) selectors = sel.css('div.items > item.J_MouserOnverReq.item-ad > div.ctx-box.J_MouseEneterLeave.J_IconMoreNew') for selector in selectors: # type: Selector item = TaobaospiderItem() item['title'] = ''.join(selector.css('div.row.row-2.title > a> span::text').extract()).strip() item['price'] = selector.css('div.row.row-1.g-clearfix > div.price.g_price.g_price-highlight > strong::text').extract_first().strip() item['deal_count'] = selector.css('div.row.row-1.g-clearfix > div.deal-cnt::text').extract_first().strip() item['shop'] = selector.css('div.row.row-3.g-clearfix > div.shop > a > span:nth-child(2)::text').extract_first().strip() item['location'] = selector.css('div.row.row-3.g-clearfix > div.location::text').extract_first().strip() yield item

这段代码存在以下问题：

1. 第二行的 import Selector 应该改为 from scrapy.selector import Selector，因为 scrapy 模块中没有 Selector 类，Selector 类是在 scrapy.selector 模块中定义的。同时，import Request 也应该改为 from scrapy import Request。
2. 第三行的 from TaobaoSpider.items import TaobaospiderItem 没有问题，但需要确保 TaobaospiderItem 在当前路径下存在。
3. 在 start_requests 函数中，参数 page 的范围应该是从 0 开始，而不是从 2 开始，否则会漏掉第一页的数据。
4. 在 parse 函数中，selectors 的 CSS 选择器应该是 'div.items > div.J_MouserOnverReq'，而不是 'div.items > item.J_MouserOnverReq.item-ad > div.ctx-box.J_MouseEneterLeave.J_IconMoreNew'，因为 item 和 ctx-box 这两个类名可能会变化。另外，应该在选择器后面加上 :not(.item-service)'，以排除广告。
5. 在 parse 函数中，item['price'] 可能为 None，需要做异常处理。

相关问题

怎么编写一个基本的Scrapy spider？

Scrapy 是一个强大的 Python 爬虫框架，用于高效地从网站上抓取数据。要创建一个基本的 Scrapy spider（爬虫），你需要按照以下步骤进行：

1. 安装 Scrapy：确保你已经安装了 Scrapy。如果没有，可以通过 `pip install scrapy` 来安装。

2. 创建项目：在命令行中进入你想创建项目的目录，然后运行 `scrapy startproject [spider_name]`，这里 `[spider_name]` 是你给爬虫起的名字，比如 "my_spider"。

3. 创建蜘蛛文件：在生成的项目结构中找到 `spiders` 文件夹，新建一个 Python 文件，例如 `my_spider.py`，这将是我们的 Spider 实现文件。

4. 导入必要的模块并定义 Spider 类：在新文件中导入 `CrawlSpider` 和 `Selector` 类，这两个是 Scrapy 的基础组件。

import scrapy

class MySpider(scrapy.CrawlSpider):

5. 设置基础属性：为 Spider 设置起始 URL、名称以及解析方法 (`parse`)。这个方法会接收返回的 HTML 文档并从中提取信息。

class MySpider(scrapy.CrawlSpider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://www.example.com']

    def parse(self, response):
        # 这里将处理响应数据

6. 解析页面：使用 `response.css()` 或 `response.xpath()` 方法选择网页中的元素。这些方法返回一个 `SelectorList` 对象，你可以遍历它获取所需的数据。

7. 提取数据：使用 `.get()` 方法获取选中的文本，或使用 `.extract()` 获取整个元素的文本内容。如果需要更复杂的解析，可以使用正则表达式或其他解析库。

8. 下一页链接：如果你的网站有分页，通常会在每个页面底部包含下一页的链接。可以用类似 `response.css('a.next::attr(href)').get()` 来获取链接，并在 `parse()` 方法中添加处理逻辑。

9. 存储数据：你可以使用 Scrapy 的内置管道 (`pipelines`) 将数据写入数据库、CSV 文件或 JSON 文件等。

# 示例：将提取的数据存储到 MongoDB 中
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from pymongo import MongoClient

class MyImagesPipeline(ImagesPipeline):
    def get_media_requests(self, item, info):
        # ...

    def item_completed(self, results, item, info):
        # ...

custom_settings = {
    'ITEM_PIPELINES': {'your_project.my_spider.MyImagesPipeline': 1},
}