使用 scrapy

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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#scrapy # 爬虫 #python #大数据

Scrapy

写得比较清晰的博客
基础与框架 https://juejin.im/post/5ad41ff7f265da23945ff1a6
实践 https://www.cnblogs.com/wanghzh/p/5824181.html

重要的概念

  • Items
  • Pipelines
  • Spiders
  • Scheduler
解析页面：Selectors

https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/selectors.html

  • 可以使用Scrapy自带的xpath和css
  • 也可以使用bs4等其他解析工具
对于xpath和css选择器的语法

https://blog.youkuaiyun.com/lanhaixuanvv/article/details/78565877
http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asp
http://www.w3school.com.cn/xpath/

Python Scrapy：使用Scrapy Crawler Process进行爬虫启动
Python编程之道的博客
04-07 1758
Scrapy是Python生态中最强大的网络爬虫框架之一，而Crawler Process是其核心的爬虫启动和管理机制。理解Scrapy内部的爬虫启动流程掌握通过代码控制爬虫运行的高级技巧实现复杂的爬虫调度和管理需求优化爬虫启动性能和资源利用率本文涵盖从基础概念到高级用法的完整知识体系，适用于各种规模的爬虫项目。首先介绍Scrapy的基本架构和Crawler Process的定位然后深入分析Crawler Process的核心实现原理接着通过实际代码演示各种使用场景。
如何使用Scrapy搭建一个高效的爬虫系统
apiok的博客
07-12 1988
Scrapy是一个基于Python的Web爬虫框架，具有高效的处理能力和强大的扩展性。在代码中，我们需要定义一个Spider类，其中name属性是爬虫名，allowed_domains属性是允许爬取的域名，start_urls属性是起始爬取的网址。在开发过程中，我们需要注意网络请求的效率、数据提取的准确性、数据存储的可靠性等方面。Scrapy是一个基于Python的高效的 Web 爬虫框架，它能够帮助我们快速地构建一个高效的爬虫系统。在Scrapy的配置文件中，我们可以设置我们的请求头。
爬虫综合案例-使用Scrapy爬虫框架
记录学习路上的一些拙见
03-21 2701
爬虫综合实践案例-使用Scrapy爬虫框架
python爬虫-使用Scrapy框架爬取数据
无
01-13 2007
本篇文章主要讲解了Scrapy库的基本使用，使用Scrapy库提取黑马程序员“软件测试自学全套课程”模块的视频名称、学习人数、课程等级和视频评分。
使用scrapy爬取图片
热门推荐
江玉郎
08-11 1万+
一 半自定义方法 这里我们以美食杰为例，爬取它的图片，作为演示，这里只爬取一页。美食杰网址 1 首先我们在命令行进入到我们要创建的目录，输入 scrapy startproject meishi, 接着根据提示cd meishi， 再cd meishi, , 下来写 scrapy genspider mei meishij.net ,生成如图所示文件。 （关于以上命令的讲解不在这次写的...
如何使用Scrapy来爬取动态页面_scrapy动态页面爬取实例
2401_84247423的博客
04-19 1432
在上述代码中，我们使用SeleniumRequest来发送请求，并使用Selenium来加载和渲染动态页面。在parse()方法中，我们使用Scrapy-Selector来解析响应，并使用XPath或CSS选择器来提取数据。在这个案例中，我们使用SeleniumRequest来发送请求，并使用Selenium来加载和渲染动态页面。在parse()方法中，我们使用Scrapy-Selector来解析响应，并使用XPath或CSS选择器来提取数据。案例1：使用Scrapy爬取JavaScript渲染的页面。
【学习记录】使用Scrapy框架爬取豆瓣图书信息
HMayDay的博客
07-15 2480
学习笔记。使用Scrapy框架爬取豆瓣图书信息
使用scrapy框架爬取中国各城市天气预报 实验
LMAO的博客
12-15 6272
使用scrapy框架爬取山东各城市天气预报
使用 Scrapy 抓取网页数据
威桑的博客
12-26 3400
scrapy 的使用
使用scrapy框架爬虫实战
qq_33267306的博客
04-27 7551
使用scrapy框架爬虫实战前言创建爬虫项目功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 前言 Scrapy是一个爬虫框架，首先先进行安装scrapy，进入cmd，pip install scrapy。 创建爬虫项目 在cmd中
Python使用Scrapy保存控制台信息到文本解析
12-25
在Windows平台下，如果想运行爬虫的话，就需要在cmd中输入： scrapy crawl spider_name 这时，爬虫就能启动，并在控制台（cmd）中打印一些...以上就是本文关于Python使用Scrapy保存控制台信息到文本解析的全部内容，
使用scrapy爬取全国所有城市的天气信息
01-09
创建一个新的Scrapy项目，可以使用命令行工具`scrapy startproject weather_spider`，这将创建一个包含基础结构的目录。然后在项目内创建一个Spider，例如`scrapy genspider weather weather.cn`，这里的`weather`...
使用scrapy框架爬取一些医疗疾病数据
08-10
在本项目"使用scrapy框架爬取一些医疗疾病数据"中，我们将深入探讨如何利用Scrapy处理分页、分块以及多级嵌套的数据爬取。 首先，让我们了解Scrapy的基本架构。Scrapy由多个组件构成，包括Spider、Item、Item ...
Python使用Scrapy获取子页面数据
08-12
本文将详细介绍如何使用Python和Scrapy框架来获取子页面中的数据。 首先，我们要明白Scrapy的基本工作原理。Scrapy通过Spiders（爬虫）来爬取网站的数据，它会根据我们定义的规则（通常是XPath或者CSS选择器）去...
Python自动化测试框架开发
最新发布
2509_93945719的博客
11-26 357
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 792
提示：java总结学习之路。
Python在机器学习中的模型训练
2509_93937153的博客
11-26 209
上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
GG_Bruse的博客
11-23 253
博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 609
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
使用 scrapy 框架
06-04
### 使用Scrapy框架进行网页爬虫开发 Scrapy 是一个强大的 Python 网络爬虫框架，用于从网站抓取数据并以结构化的方式提取信息。以下是关于如何使用 Scrapy 框架进行网页爬虫开发的详细说明： #### 1. 创建项目 首先，需要创建一个新的 Scrapy 项目。通过命令行执行以下命令来初始化项目： ```bash scrapy startproject project_name ``` 这将生成一个包含基本目录结构的 Scrapy 项目文件夹[^2]。 #### 2. 明确目标（编写 `items.py`） 在 `items.py` 文件中定义想要抓取的数据结构。例如，如果目标是从网站上抓取书籍信息，则可以定义如下内容： ```python import scrapy class BookItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() author = scrapy.Field() price = scrapy.Field() ``` 上述代码定义了一个名为 `BookItem` 的类，其中包含书籍标题、作者和价格三个字段[^2]。 #### 3. 制作爬虫（编写 `spiders/xxspider.py`） 接下来，在 `spiders` 文件夹下创建一个新的爬虫文件，并实现具体的爬取逻辑。例如，假设需要从某个网站获取书籍列表及其详情页链接，可以参考以下代码： ```python import scrapy from urllib.parse import urljoin class BooksSpider(scrapy.Spider): name = 'books_spider' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://example.com/books'] def parse(self, response): # 获取每本书的链接 href_list = response.xpath("//div[@class='listBox']/ul/li/a/@href").extract() for href in href_list: book_url = urljoin(response.url, href) yield scrapy.Request(url=book_url, callback=self.parse_book_detail) # 分页处理 all_pages = response.xpath("//select[@name='select']/option/@value").extract() for page in all_pages: next_page_url = urljoin(response.url, page) yield scrapy.Request(url=next_page_url, callback=self.parse) def parse_book_detail(self, response): item = {} item['title'] = response.xpath("//h1/text()").get() item['author'] = response.xpath("//span[@class='author']/text()").get() item['price'] = response.xpath("//span[@class='price']/text()").get() yield item ``` 上述代码实现了两个主要功能：一是解析书籍列表页面，提取书籍详情页链接；二是解析书籍详情页，提取具体信息[^3]。 #### 4. 存储内容（编写 `pipelines.py`） 最后，在 `pipelines.py` 文件中定义数据存储逻辑。例如，可以将抓取到的数据保存到 JSON 文件或数据库中： ```python import json class JsonPipeline: def open_spider(self, spider): self.file = open('books.json', 'w') def close_spider(self, spider): self.file.close() def process_item(self, item, spider): line = json.dumps(dict(item)) + "\n" self.file.write(line) return item ``` 为了启用该管道，需要在 `settings.py` 文件中添加以下配置： ```python ITEM_PIPELINES = { 'project_name.pipelines.JsonPipeline': 300, } ``` #### 其他重要功能 - **Request 和 Response** 在 Scrapy 中，`Request` 对象表示一个 HTTP 请求，由 Spider 生成，由 Downloader 执行。`Response` 对象则表示服务器返回的响应。两者都支持扩展信息传递，例如通过 `meta` 参数[^4]。 - **调度器行为** 只有当调度器中不存在任何请求时，整个程序才会停止。此外，Scrapy 会自动重新下载失败的 URL[^2]。 ---
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