简单总结scrapy使用方法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了简单总结scrapy使用方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

应课程需要写了几天爬虫,一开始使用requests+bs4的技术路线,但是速度不是很理想而且不能暂停,通过查阅资料,发现scrapy正是我需要的

做一下简短的记录:

首先应该毫不犹豫的scrapy startproject  gnspider;scrapy genspider gnspider http://www.chinanews.com;

然后定义items文件,写下我们希望爬虫下载的内容

紧接着去测试gnspider能否请求到网页

gnspider的写法

class GnspiderSpider(scrapy.Spider):

  name = “gnspider”

  #从seed页开始,放入start_urls = []

  #seed页很多,则可以在def start_requests(self):重定义scrapy.Request(url),并返回由其组成的请求列表,即retuen [scrapy.Request(url),scrapy.Request(url),.....]

  def parse(self,response):

    #response是我们需要的网页的响应,我们通过css选择器或者xpath进行定位标签元素,这一步是最关键的,快速定位是必须的

     response.css("div.content_list ul li div.dd_bt a::attr(href)").extract()  #由于本科时了解过css,这里二话不说就用cssSelector,extract()是为了提取内容,结束提取则extract(),未结束则接着找标签。

    response.css("div.left_zw p::text").extract()

    content_list=response.xpath(‘//div[@id=\"artibody\"]/p/text()‘).extract()

    big_urls=sel.xpath(‘//div[@id=\"tab01\"]/div/h3/a/@href‘).extract()    #‘http://news.sina.com.cn/guide‘
    big_titles=sel.xpath("//div[@id=\"tab01\"]/div/h3/a/text()").extract()
    second_urls =sel.xpath(‘//div[@id=\"tab01\"]/div/ul/li/a/@href‘).extract()
    second_titles=sel.xpath(‘//div[@id=\"tab01\"]/div/ul/li/a/text()‘).extract()

 

    divs = response.xpath("//div[@id=‘J_ItemList‘]/div[@class=‘product‘]/div")

    div.xpath("p[@class=‘productPrice‘]/em/@title")[0].extract()

    div.xpath("p[@class=‘productTitle‘]/a/@title")[0].extract()

    div.xpath("p[@class=‘productTitle‘]/a/@href")[0].extract()

    

    item["SHOP_NAME"] = div.xpath("li[1]/div/a/text()")[0].extract()
    item["SHOP_URL"] = div.xpath("li[1]/div/a/@href")[0].extract()
    item["COMPANY_NAME"] = div.xpath("li[3]/div/text()")[0].extract().strip()
    item["COMPANY_ADDRESS"] = div.xpath("li[4]/div/text()")[0].extract().strip(

    #对于每个链接进行请求,这里我想强调的是meta这个参数,可以帮助我们将一级页面上爬到的内容传递到二级页面上,通过response.meta这个字典进行传递,非常方便我们对item进行组装

    for li in lis:

      yield scrapy.Request(li,callback = self.parse_detail,meta={"cate":cate})

 

 

  def parse_detail(self,response):    #解析二级页面

    #经常我们爬取的是一个列表

    str1 = “”.join(lis)     #split方法中不带参数时,表示分割所有换行符、制表符、空格。

    str1 = replace(" ","").replace("\u3000","")

    return item

 

写gnspider的时候一定不要一口气写完,一定要一个函数一个函数的测,首先保证地址写对了,其次保证标签选对了,最后保证item组装好了,我把它称为爬虫三段式

 

既然爬到了内容就应该存下来留个纪念,通过pipelines定义存储方式,在这里使用文件存储

class MyspiderPipeline(object):

  # def open_spider(self,spider):#针对爬虫
  # self.f = open(‘gn.txt‘,‘a‘)

  # def close_spider(self,spider):
  # self.f.close()

 

  def process_item(self, item, spider):#针对item

    

    self.f = open(cate[item["CATEGORY"]] + ‘.txt‘,‘a‘)    #注意文件操作,防止乱码
    line = str(dict(item)["CONTENT"]) + ‘\n‘
    self.f.write(line)
    self.f.close()

    return item

 

 

最后别忘了在配置文件中启用pipelines

 












以上是关于简单总结scrapy使用方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python scrapy爬虫框架概念介绍(个人理解总结为一张图)

scrapy 解决动态加载

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Windows下安装Scrapy方法及常见安装问题总结——Scrapy安装教程

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