Scrapy 使用

最新推荐文章于 2024-10-25 23:53:19 发布
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博客主要提及了Shell，它是信息技术领域中常用的命令行解释器，在后端开发等场景有重要作用。

Shell

【Python爬虫必备—＞Scrapy框架快速入门篇——上】
孤寒者的博客
08-09 65万+
【Python爬虫必备—＞Scrapy框架快速入门篇——上】
scrapy使用布隆过滤器实现增量爬取
01-20
scrapy使用布隆过滤器实现增量爬取 之前看了很多关于scrapy-redis使用bloomfilter进行持久化存储进行url去重的例子，可是发现没有一种适用于scrapy，于是萌生了基于现有scrapy-redis-bloomfilter库进行改写的想法。 ...
scrapy使用runner.py run 或 debug爬虫
低调说
02-14 664
之前我们运行scrapy爬虫，总是在命令行执行 scrapy crawl 蜘蛛名字 这种运行是没问题的，但是无法使用run 、debug 所以新方法来了 找个目录下，添加一个runner.py from scrapy.cmdline import execute if __name__ == '__main__': execute('scrapy crawl test_m'.split()) 这样就可以右键运行他了 ...
scrapy使用教程
weixin_42657103的博客
08-04 5674
1.首先找到一个指定的路径,比如桌面，cd过去 2.在终端输入创建项目的命令：scrapy startproject baidu 3.如图所示，则创建成功，然后输入提示的命令：cd baidu  4.在指定目录，则会生成一下文件： 其中： spiders：以后所有创建的爬虫文件都会放在此文件夹下； __init__.py：初始化文件； items.py：存放数据模型； ...
scrapy使用cookie的三种方式
菜鸡小白的成长记录
11-26 3783
文章转载于 安卓逆向菜鸟修炼记(微信公众号)，个人感觉很实用，记录下来方便回顾,想看原文的请移步公众号。 1.如果是在headers中使用(这里的cookie是字符串的形式) def start_requests(self): headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280
Scrapy的使用
Xzike的博客
05-20 1907
Scrapy的使用一. Scrapy的简介与安装(1) Mac或Linux的安装(2) Windows安装(3) Scrapy框架简介(4) 大致流程二. 创建项目三. 运行项目（1）命令行运行（2）创建py文件运行四. 设置settings.py五. Scrapy解析数据六. 存储数据（1）基于终端指令进行持久化存储（2）基于管道进行持久化存储（重点）七. 手动发送请求八. 请求传参参考 一. Scrapy的简介与安装 (1) Mac或Linux的安装 直接pip install scrapy (2) W
15.0 Scrapy 使用中出现的错误分享
学编程的菜恐龙的博客
03-12 885
文章是用来记录分享自己使用 Scrapy 的错误与解决方式。
scrapy基本使用
zhaojiuyi的博客
06-16 1603
爬虫框架scrapy的基本使用
Scrapy入门篇
qq_62714412的博客
08-05 4424
本文用于记录scrapy的基础知识点，适合入门学习和复习
Scrapy的基本使用
qq_45799465的博客
06-26 2763
主要记录了scrapy的一些基础使用（文件下载及路径名称修改，图片下载及路径名称修改，item浅拷贝导致的数据错乱，写入数据库）以及踩坑填坑的经历
Scrapy 爬虫框架使用指南
m0_57836225的博客
10-25 2167
Scrapy 是一个开源的、基于 Python 的爬虫框架，用于快速、高效地从网站上抓取数据并进行结构化处理。它具有高度的可扩展性和灵活性，能够处理各种复杂的爬虫任务，包括但不限于网页抓取、数据提取、自动化测试等。在items.py文件中，定义要抓取的数据结构。Scrapy 是一个功能强大、灵活且高效的爬虫框架，通过本文的介绍，你应该对它的基本使用方法有了一个初步的了解。在实际应用中，你可以根据具体的需求进一步深入学习和探索 Scrapy 的高级功能，如分布式爬虫、增量抓取、动态页面抓取等。
(scrapy使用方法概要PDF
12-20
scrapy 的文档是英文的，网上相关的说明很少，使用的过程中也遇到过很多问题，大部分都是在stackoverflow上找到的解答，看来这个工具国外的同行们用的会更多些。鉴于国内关于scrapy的文章甚少, 笔者希望能用自己的...
Scrapy使用1
08-08
在Windows环境下，使用Python3.7安装Scrapy时，可以通过命令`pip install scrapy`来进行安装。然而，有时可能会遇到安装失败的问题，提示需要VC14的库。这通常是因为Scrapy的某些依赖项，如Twisted，需要特定的编译...
AutoSystemClean
最新发布
12-07
虽然已经是win11了，这款绿色垃圾清理软件还在用，绿色不占内存自动清理，避免C盘变红，绿色无广告。
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
12-07
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法（PSO）的无人机路径规划展开研究，重点探讨了如何利用改进的粒子群算法优化无人机在复杂环境下的飞行路径，并将其与传统粒子群算法和遗传算法进行对比分析。研究通过Matlab代码实现仿真，验证了改进PSO在收敛速度、路径最优性和避障能力方面的优势，旨在提升无人机路径规划的效率与安全性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法背景的科研人员、自动化与人工智能方向的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人机自主导航、智能巡检、应急救援等实际场景中的路径规划问题；②为优化算法研究者提供改进PSO算法的设计思路与Matlab实现参考，促进智能优化技术在无人系统中的应用发展； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验，深入理解算法改进机制，并尝试在不同环境地图中测试算法性能，进一步开展算法对比与参数敏感性分析。
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现优化调度方案，提升公交系统运营效率。文中详细介绍了改进遗传算法的设计与实现过程，包括编码方式、适应度函数构建、选择、交叉、变异等操作的优化策略，并将其应用于实际公交调度场景中，解决发车频率、车辆分配、司机排班等关键问题。通过仿真实验验证了该方法在降低运营成本、提高服务质量方面的有效性，同时与其他传统算法进行了对比分析，展现了改进遗传算法在复杂调度问题中的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划、城市公交系统管理等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①解决城市公共交通系统的发车调度与司乘人员排班优化问题；②研究遗传算法在复杂组合优化问题中的改进策略与工程实现；③为智慧交通系统提供可复用的调度优化模型与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践，重点关注算法参数设置与实际调度约束条件的建模方法，同时可扩展应用于其他类型的车辆调度问题，如地铁、班车或物流配送等场景。
基于SSM框架与Bootstrap前端技术构建的开源视频内容管理系统_支持视频上传分类管理用户权限控制多维度搜索排序在线编辑与数据可视化统计的智能后台管理平台_适用于中小型.zip
12-07
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基于PythonDjangoVuejs开发的现代化学生宿舍综合管理平台_采用BS架构后端使用Python语言结合Django框架前端采用Vuejs框架实现响应式界面包含学.zip
12-07
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Andorid项目源码浮动搜索框(SearchManager)
12-07
Andorid项目源码浮动搜索框（SearchManager）
scrapy 使用
06-30
### Scrapy框架的基本结构 Scrapy是一个强大的网络爬虫框架，它提供了一整套工具来帮助开发者快速构建和运行爬虫项目。Scrapy的核心组件包括Spider、Item、Pipeline等[^1]。 #### 创建Scrapy项目 在开始编写爬虫之前，首先需要创建一个新的Scrapy项目。可以通过以下命令来完成： ```bash scrapy startproject tutorial ``` 这将生成一个名为tutorial的目录，其中包含了项目的各个组成部分，如`items.py`用于定义数据模型，`pipelines.py`用于处理抓取的数据，`settings.py`用于配置项目设置，以及`spiders/`目录下的爬虫文件[^3]。 #### 定义Item Item是Scrapy中用来承载抓取数据的容器。可以在`items.py`中定义Item类，并通过字段来表示要抓取的数据属性。例如： ```python import scrapy class TutorialItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() link = scrapy.Field() desc = scrapy.Field() ``` #### 编写Spider Spider是Scrapy中最核心的部分之一，负责定义如何从网页中提取数据。每个Spider都是一个继承自`scrapy.Spider`的类，并且需要实现`start_requests()`方法或者`start_urls`属性来指定初始请求列表。此外，还需要定义`parse()`方法来解析响应并返回提取的数据或新的请求。 下面是一个简单的Spider示例： ```python import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" def start_requests(self): urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ] for url in urls: yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response): page = response.url.split("/")[-2] filename = f'quotes-{page}.html' with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.body) self.log(f'Saved file {filename}') ``` #### 使用选择器提取数据 Scrapy提供了XPath和CSS选择器两种方式来从HTML文档中提取数据。这些选择器可以直接应用于响应对象上以获取所需的信息。 例如，使用XPath来提取所有引用文本： ```python def parse(self, response): for quote in response.xpath('//div[@class="quote"]'): yield { 'text': quote.xpath('.//span[@class="text"]/text()').get(), 'author': quote.xpath('.//small[@class="author"]/text()').get(), 'tags': quote.xpath('.//div[@class="tags"]/a[@class="tag"]/text()').getall(), } ``` #### Pipeline处理 一旦数据被提取出来，通常需要对其进行清理、验证和存储。这部分工作由Pipeline完成。可以在`pipelines.py`中定义多个Pipeline类，并在`settings.py`中启用它们。每个Pipeline都会接收到从Spider产生的Item，并对其进行操作。 #### 调试与运行 为了方便调试，可以新建一个main.py文件并在其中导入execute函数来直接运行爬虫。例如： ```python from scrapy.cmdline import execute execute(["scrapy", "crawl", "movie", "-o", "item.json"]) ``` 这样就可以直接运行爬虫并将结果输出到JSON文件中[^4]。 ### 总结 以上就是使用Scrapy框架进行网络爬虫开发的基础步骤。从创建项目到定义Item，再到编写Spider和使用选择器提取数据，最后通过Pipeline处理数据，每一步都至关重要。随着实践的深入，还可以探索更多高级特性，比如中间件、扩展等功能，以便更好地利用Scrapy的强大功能。
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