2024年Python最新scrapy 基础使用以及错误方案_scrapytypeerro

# 文章标题和内容
head = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()

sina.py写入:



-- coding: utf-8 --

import scrapy
import os
from sinaSpeder.items import SinaspederItem
import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding(“utf-8”)

class SinaSpider(scrapy.Spider):
name = “sina”
allowed_domains = [“sina.com.cn”]
start_urls = [‘http://news.sina.com.cn/guide/’]

def parse(self, response):
    items = []
    # 所有大类的url 和 标题
    parentUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/@href').extract()
    parentTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/text()').extract()

    # 所有小类的ur 和 标题
    subUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/@href').extract()
    subTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/text()').extract()

    # 爬取所有大类
    for i in range(0, len(parentTitle)):
        # 指定大类目录的路径和目录名
        parentFilename = "./Data/" + parentTitle[i]

        # 如果目录不存在,则创建目录
        if (not os.path.exists(parentFilename)):
            os.makedirs(parentFilename)

        # 爬取所有小类
        for j in range(0, len(subUrls)):
            item = SinaspederItem()

            # 保存大类的title和urls
            item['parentTitle'] = parentTitle[i]
            item['parentUrls'] = parentUrls[i]

            # 检查小类的url是否以同类别大类url开头,如果是返回True (sports.sina.com.cn 和 sports.sina.com.cn/nba)
            if_belong = subUrls[j].startswith(item['parentUrls'])

            # 如果属于本大类,将存储目录放在本大类目录下
            if (if_belong):
                subFilename = parentFilename + '/' + subTitle[j]
                # 如果目录不存在,则创建目录
                if (not os.path.exists(subFilename)):
                    os.makedirs(subFilename)

                # 存储 小类url、title和filename字段数据
                item['subUrls'] = subUrls[j]
                item['subTitle'] = subTitle[j]
                item['subFilename'] = subFilename

                items.append(item)

    # 发送每个小类url的Request请求,得到Response连同包含meta数据 一同交给回调函数 second_parse 方法处理
    for item in items:
        yield scrapy.Request(url=item['subUrls'], meta={'meta_1': item}, callback=self.second_parse)

# 对于返回的小类的url,再进行递归请求
def second_parse(self, response):
    # 提取每次Response的meta数据
    meta_1 = response.meta['meta_1']

    # 取出小类里所有子链接
    sonUrls = response.xpath('//a/@href').extract()

    items = []
    for i in range(0, len(sonUrls)):
        # 检查每个链接是否以大类url开头、以.shtml结尾,如果是返回True
        if_belong = sonUrls[i].endswith('.shtml') and sonUrls[i].startswith(meta_1['parentUrls'])

        # 如果属于本大类,获取字段值放在同一个item下便于传输
        if (if_belong):
            item = SinaspederItem()
            item['parentTitle'] = meta_1['parentTitle']
            item['parentUrls'] = meta_1['parentUrls']
            item['subUrls'] = meta_1['subUrls']
            item['subTitle'] = meta_1['subTitle']
            item['subFilename'] = meta_1['subFilename']
            item['sonUrls'] = sonUrls[i]
            items.append(item)

    # 发送每个小类下子链接url的Request请求,得到Response后连同包含meta数据 一同交给回调函数 detail_parse 方法处理
    for item in items:
        yield scrapy.Request(url=item['sonUrls'], meta={'meta_2': item}, callback=self.detail_parse)

# 数据解析方法,获取文章标题和内容
def detail_parse(self, response):
    item = response.meta['meta_2']
    content = ""
    head = response.xpath('//h1[@id="main_title"]/text()')
    content_list = response.xpath('//div[@id="artibody"]/p/text()').extract()

    # 将p标签里的文本内容合并到一起
    for content_one in content_list:
        content += content_one

    item['head'] = head
    item['content'] = content

    yield item

pipelines.py写入:



-- coding: utf-8 --

from scrapy import signals
import sys
class SinaspederPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
sonUrls = item[‘sonUrls’]
# 文件名为子链接url中间部分,并将 / 替换为 ,保存为 .txt格式
filename = sonUrls[7:-6].replace(‘/’,'
‘)
filename += “.txt”
fp = open(item[‘subFilename’]+’/'+filename, ‘w’)
fp.write(item[‘content’])
fp.close()

    return item

setting.py写入:



设置管道文件

ITEM_PIPELINES = {
‘sinaSpeder.pipelines.SinaspederPipeline’: 300,
}


main.py写入:



from scrapy import cmdline
cmdline.execute(“scrapy crawl sina”.split())


运行有两种方法:


1、这里创建了main。py文件,所以可以直接运行这个文件。


2、通过命令行



scrapy crawl sina (这个是进入…>sina>sinaSpeder 文件夹后运行的)


第四步:


运行开始后,多出一个data文件夹,这就是要爬取的东西


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