Python爬虫编程思想（157）：使用Scrapy从CSV格式转换到JSON格式

蒙娜丽宁

于 2022-08-14 19:20:41 发布

阅读量725

点赞数

分类专栏： Python爬虫编程思想文章标签： python 爬虫 scrapy

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nokiaguy/article/details/126335100

版权

Python爬虫编程思想专栏收录该内容

161 篇文章 ¥39.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文介绍了如何使用Scrapy框架将CSV格式的文件转换为JSON格式。首先，通过BookSpider爬虫从京东商城抓取图书信息并保存为CSV文件，然后利用ToJSONSpider将CSV文件解析并转化为JSON格式。转换过程中，详细讲解了如何处理HTML标签中的图书名称，并展示了爬虫项目中的关键代码和执行流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

通过scrapy框架编写的爬虫很容易进行格式转换，本节将利用爬虫将CSV格式的文件转换为JSON格式的文件。转换的基本原理是将CSV格式的文件作为数据源来读取，然后在parse方法中将CSV文件中的数据通过Item转换为指定的格式，如JSON格式。

本例会使用BookSpider爬虫从京东商城下载图书信息，并保存为CSV文件格式，然后使用ToJSONSpider爬虫将CSV格式的文件转换为JSON格式的文件。

下面先编写一个名为BookSpider的爬虫，用于从京东商城抓取图书信息（ISBN、出版社、图书名称和产品ID），并将这些信息保存在books.csv文件中。

import scrapy
from myscrapy.items import NewBookItem
from scrapy.conf import settings
import re
class BookSpider(scrapy.Spider):

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

蒙娜丽宁

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

博客

AIGC撕裂劳动力市场：技术狂潮下，人类将走向乌托邦还是深渊？

01-18

2082

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是生成式AI（AIGC），劳动力市场正经历前所未有的变革。从内容创作到自动化生产线，几乎每个行业都在经历一场技术的洗礼。然而，这场革命并不是全然的光明，它带来了深刻的社会变动，也引发了广泛的担忧和不安。我们不得不面对一个核心问题：AIGC将如何影响未来的工作？会让人类的大多数工作消失，还是会创造出全新的职业机会？

博客

【Python图形图像】《Python OpenCV从菜鸟到高手》——零基础进阶，开启图像处理与计算机视觉的大门！

11-07

2012

《Python OpenCV从菜鸟到高手》是一本深入探讨Python与OpenCV技术的图像处理教程。从Python的基础知识到OpenCV的强大功能，这本书带领读者逐步掌握计算机视觉的核心技术。Python因其简洁和强大的库生态被广泛应用于数据分析、人工智能等领域，而OpenCV则是图像处理与计算机视觉的利器。本书通过循序渐进的方式，让读者从零基础到掌握高级图像处理技能，帮助你实现从初学者到高手的跃升。

博客

【奇妙的Python】解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界

09-04

2942

《奇妙的Python——神奇代码漫游之旅》是一本面向实际应用的Python编程指南，涵盖文件操作、GUI设计、多媒体处理、自动化办公、加密解密等多个领域。由华为HDE专家李宁编写，通过丰富的实战案例，帮助读者在工作和项目中高效应用Python，提升编程技能。无论是新手还是有经验的开发者，这本书都将带你深入探索Python的无限可能，开启一段充满创意与实用性的编程之旅。

博客

【人工智能】释放本地AI潜能：LM Studio用户脚本自动化DeepSeek的实战指南

04-30

519

随着大型语言模型（LLM）的快速发展，DeepSeek以其高效的性能和开源特性成为开发者关注的焦点。LM Studio作为一款强大的本地AI模型管理工具，为用户提供了便捷的DeepSeek部署方式。本文深入探讨如何通过LM Studio的用户脚本实现DeepSeek的自动化运行，涵盖环境搭建、模型部署、脚本开发以及优化技巧。文章通过大量代码示例和详细注释，分享实战经验，帮助开发者在本地高效利用DeepSeek进行任务自动化。无论是数据隐私保护还是成本控制，本文都将为您提供全面的技术指导，助力解锁本地AI的

博客

【Python】基于Python的图像分类：从基础CNN到ResNet的全面解析

04-30

602

图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在人工智能的发展中扮演着至关重要的角色。随着深度学习技术的迅猛发展，卷积神经网络（CNN）已成为实现高效图像分类的主流方法。本文旨在深入探讨基于Python的图像分类技术，系统介绍从基础CNN模型到更为复杂的残差网络（ResNet）的构建与优化过程。首先，文章回顾了CNN的基本原理，包括卷积层、池化层及激活函数等关键组件，并通过数学公式阐释其工作机制。随后，本文详细展示了如何使用Python及主流深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）实现一个简单的C

博客

【运维】从零打造自动化备份与恢复神器：用 Python 守护你的数据安全

04-30

547

在数据驱动的时代，文件和数据库的备份与恢复是保障系统稳定性和数据安全的关键。本文深入探讨如何利用 Python 开发一个自动化备份与恢复系统，支持文件系统和数据库（如 MySQL）的定期备份与快速恢复。通过详细的代码示例和中文注释，读者将学习如何实现文件的压缩备份、增量备份、数据库导出，以及异常处理和日志记录。本文不仅覆盖基础功能，还扩展到定时任务调度、恢复验证和云存储集成等高级特性。无论是个人开发者还是企业运维人员，都能通过本文掌握实用技能，构建一个健壮的自动化备份解决方案，保护数据免受意外丢失的威胁。

博客

【人工智能】深入探索Python中的自然语言理解：实现实体识别系统

04-30

912

自然语言理解（NLU）是人工智能（AI）领域中的重要研究方向之一，其目标是让计算机理解和处理人类语言。在NLU的众多应用中，实体识别（Named Entity Recognition，NER）是基础而关键的任务之一。实体识别旨在从文本中提取出特定的实体，如人名、地名、时间等。本篇文章将详细介绍如何利用Python中的自然语言处理工具（如spaCy和NLTK）来实现实体识别系统。文章将包括理论讲解、代码示例和中文注释，帮助读者理解实体识别的基本概念、实现步骤以及常见的技术挑战。通过具体的实例和详尽的解释，读者

博客

【人工智能】解锁边缘智能：Ollama 模型压缩技术与 DeepSeek 边缘部署深度解析

04-30

518

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）在边缘设备上的部署成为研究的热点。Ollama 作为一个轻量级开源框架，通过模型压缩技术（如量化、蒸馏和混合精度训练）显著降低了 DeepSeek 等大模型的资源需求，使其能够在资源受限的边缘设备上高效运行。本文深入探讨了 Ollama 的模型压缩技术，结合 DeepSeek 模型在边缘设备上的部署实践，详细解析了从模型量化到本地推理的完整流程。通过丰富的代码示例和数学公式，本文展示了如何在边缘设备上实现高效推理，并提供了性能优化和安全部署的实用建议。文章旨在

博客

【运维】掌控系统脉搏：用 Python 和 psutil打造高效运维监控工具

04-29

500

在现代运维中，实时监控系统性能是保障服务稳定运行的关键。本文深入探讨如何利用 Python 的 `psutil` 库开发一个功能强大的系统资源监控工具，覆盖 CPU、内存、磁盘和网络等核心指标。通过详细的代码示例和解释，读者将学习如何获取系统运行状态、计算资源使用率、生成可视化报表，并实现自动化监控。本文不仅展示了 `psutil` 的基本用法，还深入分析了其高级功能，如进程管理、传感器数据读取等。结合中文注释和丰富的实例代码，本文旨在帮助开发者快速上手，打造适用于生产环境的监控解决方案。无论是初学者还是资

博客

【人工智能】使用Python实现多标签分类：从理论到实践

04-29

1393

多标签分类是一种常见的机器学习任务，尤其在自然语言处理、图像处理等领域具有广泛的应用。在多标签分类问题中，每个样本可以同时属于多个标签，而不是像传统的单标签分类那样每个样本只能属于一个标签。本文将详细探讨多标签分类的技术背景、常见的算法与方法，特别是如何使用Python中的`scikit-learn`和`TensorFlow`实现多标签分类模型。我们将通过大量的代码示例，演示如何使用这两种工具构建、训练和评估多标签分类模型。此外，本文还将介绍如何处理多标签数据、如何选择合适的损失函数以及如何优化模型的性能。

博客

【人工智能】边缘智能的突破：Ollama模型压缩技术与DeepSeek部署实践

04-28

1092

随着边缘计算的兴起，将大型语言模型（LLM）部署到资源受限的边缘设备成为研究热点。Ollama凭借其高效的模型压缩技术和轻量级推理框架，为DeepSeek等先进模型的边缘部署提供了可能。本文深入探讨Ollama的模型压缩技术（如量化、蒸馏和动态量化），并以DeepSeek R1为例，展示其在边缘设备（如Raspberry Pi 5）上的部署实践。文章结合理论分析、数学建模和大量Python代码（含详细中文注释），阐述模型压缩原理、部署流程和性能优化策略。实测结果表明，Ollama的压缩技术可将DeepSee

博客

Python魔法方法深度解析：解密__call__、__new__与__del__

04-28

1027

在Python的面向对象编程中，魔法方法（也称为特殊方法）为开发者提供了强大的功能，使得对象的行为更加灵活和动态。其中，`__call__`、`__new__`和`__del__`作为三个关键的魔法方法，分别在对象被调用、创建和销毁的过程中扮演着重要角色。本文将深入解析这三个魔法方法的工作原理、应用场景及其在实际编程中的使用方式。通过详细的代码示例和中文注释，读者将全面理解如何利用这些方法来优化Python代码结构，提高代码的可读性和可维护性。此外，文章还将探讨在使用这些魔法方法时需要注意的潜在问题和最佳实

博客

Python中的单例模式：深入探索元类与装饰器实现

04-28

813

单例模式（Singleton Pattern）是设计模式中的一种重要模式，确保一个类在整个应用中只有一个实例，并且提供全局访问点。Python语言作为一种动态语言，其灵活性使得实现单例模式的方式有多种，本文将深入介绍几种常见的单例模式实现方式，包括基于装饰器、元类和模块级别单例的实现。通过大量代码实例，结合中文注释，我们将逐步解析这些方法的优缺点，并展示如何在实际开发中应用单例模式来优化代码结构和提高性能。尤其会重点讲解元类与装饰器的实现机制，帮助读者掌握这两种强大工具的用法。通过这些内容，读者能够更好地理

博客

【运维】掌控全局：用 Python 和 psutil 全方位透视你的系统性能

04-26

697

系统管理员和开发者经常需要监控服务器或个人电脑的性能，以便及时发现瓶颈、优化资源利用率，甚至预测潜在问题。Python 的 `psutil` 库提供了一个强大、跨平台的方式来获取各种系统指标，如 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O、网络流量等。本文将深入探讨 `psutil` 的功能，结合大量代码示例（包括详细的中文注释）和 LaTeX 数学公式，展示如何利用它构建全面的系统监控工具。您将学会如何收集、处理和展示性能数据，最终实现对系统健康状况的全面掌控。本文的目标是让您能够构建自己的定制化监控解决方案

博客

【人工智能】Python中的深度学习模型部署：从训练到生产环境

04-26

1138

随着深度学习在各个领域的应用日益增多，如何将训练好的深度学习模型高效地部署到生产环境中，成为了开发者和数据科学家的重要课题。本文将详细讲解如何使用Python将训练好的深度学习模型部署到生产环境，主要介绍了基于`Flask`和`FastAPI`构建API服务的方式。我们将通过一系列示例代码，从模型训练开始，到如何通过Flask或FastAPI暴露API接口，最后将其部署到服务器进行生产化应用。文章重点介绍了API的构建流程、模型的加载与推理、以及如何保证部署系统的高效与稳定性。适合有一定深度学习基础的读者

博客

Python并发编程全景解析：多线程、多进程与协程的深度对比

04-26

691

随着计算机硬件性能的提升和应用需求的多样化，并发编程在软件开发中扮演着越来越重要的角色。Python作为一种广泛使用的高级编程语言，提供了多种并发编程模型，包括多线程、多进程和协程。本文将深入分析Python中的这三种并发模型，详细探讨它们各自的工作机制、优缺点以及适用场景。通过丰富的代码示例和详尽的解释，本文旨在帮助开发者全面理解Python并发编程的核心概念，掌握选择合适并发模型的方法，从而在实际项目中实现高效、可靠的并发处理。文章还将结合数学公式，对比不同模型在性能和资源利用方面的表现，提供科学的决策

博客

Python内存优化秘籍：巧用__slots__与对象池实现高效内存管理

04-26

803

在Python编程中，内存管理是提升程序性能的关键因素之一。随着应用规模的扩大，尤其是在处理大量对象时，内存的高效使用变得尤为重要。本文深入探讨了两种有效的内存优化技术：`__slots__`的应用和对象池的实现。首先，我们详细解析了`__slots__`的工作机制及其在减少类实例内存占用方面的优势，并通过实际代码示例展示了如何在自定义类中正确使用`__slots__`。接着，文章介绍了对象池的概念，解释了其在重用对象、减少垃圾回收压力方面的作用，并提供了一个基于Python的对象池实现方案。通过对比实验，

博客

【运维】云端掌控：用Python和Boto3实现AWS资源自动化管理

04-26

953

在云计算时代，AWS（Amazon Web Services）作为领先的云服务平台，其资源管理的高效性对企业至关重要。本文深入探讨如何利用Python的`boto3`库实现AWS资源（如S3桶、EC2实例等）的自动化管理。文章从环境配置开始，详细介绍了`boto3`的基础用法，并通过丰富的代码示例展示了如何创建、查询、更新和删除AWS资源。文中包含大量带中文注释的Python代码，帮助读者理解每个步骤的实现逻辑。此外，还探讨了自动化脚本的优化技巧，如异常处理、批量操作和日志记录，以提升脚本的健壮性和实用性。

博客

【人工智能】基于Python和Transformers库构建高效问答系统的实践与实现**

04-26

1047

随着自然语言处理（NLP）的发展，问答系统成为了人工智能应用中的一个重要领域。近年来，预训练模型如BERT、GPT、T5等，通过大规模数据的预训练与微调，极大地提升了问答系统的准确性和效率。本文将介绍如何使用Python和`transformers`库构建一个基于预训练模型的问答系统。文章将详细讲解问答系统的构建流程，包括数据预处理、模型选择与加载、问答模型的微调与优化、系统部署等步骤。此外，本文还将提供大量代码示例，并对代码中的关键部分进行详细注释和解析，帮助读者深入理解每一个细节。通过本教程，读者将能够

博客

【人工智能】DeepSeek 的开源生态：释放 AI 潜能的社区协同与技术突破

04-23

745

DeepSeek 作为中国 AI 领域的先锋，以其高效的混合专家模型（MoE）和彻底的开源策略，在全球 AI 社区掀起波澜。本文深入剖析 DeepSeek 的开源生态，探讨其社区贡献如何推动技术进步，以及模型改进的未来方向。通过分析 DeepSeek-V3 和 R1 的技术创新，如多头潜在注意力（MLA）、无辅助损失负载均衡和强化学习（RL）优化，结合丰富的代码示例和数学推导，本文展示了 DeepSeek 如何降低 AI 开发门槛并赋能开发者。文章还展望了开源生态在多模态、长上下文处理和分布式计算等方向的潜