京东爬虫python脚本

在IT行业中，网络爬虫是一种常见的技术，用于自动地抓取网页信息。在这个场景中，我们关注的是一个基于Python编写的京东商品列表爬虫。这个爬虫项目涉及到的知识点包括Python编程、网络爬虫的基本原理、请求库的使用、解析库如BeautifulSoup或PyQuery的应用，以及数据存储到Oracle数据库的操作。 `python脚本爬虫京东商品列表`意味着我们需要了解Python的基础语法，如变量、控制流、函数等。Python是爬虫开发的常用语言，因其简洁的语法和丰富的第三方库而备受青睐。在爬取京东商品列表时，可能会用到requests库来发送HTTP请求，获取网页的HTML内容。requests库易于使用，可以设置headers、cookies等参数，模拟浏览器行为，避免被网站识别为爬虫。 接着，我们需要解析HTML内容。这通常会用到解析库，比如BeautifulSoup或PyQuery。这些库可以帮助我们解析HTML结构，找到包含商品信息的特定标签，如商品名称、价格、评价等。通过查找、遍历DOM树，我们可以提取出需要的数据。 `数据持久化入库oracle`这部分涉及到数据库知识。Oracle是一款强大的关系型数据库管理系统，支持大量的数据处理。在Python中，我们可以使用cx_Oracle库连接Oracle数据库。在将爬取的数据存储到数据库之前，需要先创建表结构，定义字段与数据类型，以匹配爬取的商品信息。然后，通过SQL语句插入数据，确保数据的持久化存储。 在`spider_tools.py`和`spider_jingdong.py`这两个文件中，可能包含了爬虫的主要逻辑。`spider_tools.py`可能是一些通用的工具函数，例如请求函数、解析函数、数据库操作函数等。`spider_jingdong.py`则是针对京东商品列表的具体爬虫实现，它可能调用了`spider_tools.py`中的工具，完成整个爬虫流程，包括请求商品页面、解析HTML、处理数据以及存储数据到Oracle数据库。 总结一下，这个项目涵盖了以下知识点： 1. Python基础：语法、函数、异常处理等。 2. 网络爬虫原理：HTTP/HTTPS请求、请求库（requests）的使用。 3. HTML解析：BeautifulSoup或PyQuery的使用，数据提取。 4. 数据库操作：Oracle数据库的使用，cx_Oracle库的连接与操作。 5. 文件组织：模块化编程，`spider_tools.py`与`spider_jingdong.py`的分工。 6. 错误处理和反反爬策略：处理请求异常、设置延时、更换User-Agent等。 理解并掌握这些知识点，不仅可以完成京东商品列表的爬虫，还能为其他类似项目提供参考和基础。