Scarpy爬取静态网页信息

本文介绍如何使用Scarpy爬取湖北经济学院经院要闻新闻的标题和网址。步骤包括在CMD中创建Scrapy工程,生成并修改spider文件,运行爬虫,并将结果存储为CSV文件。

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Scarpy爬取静态网页信息

一、案例说明

用Scarpy爬取湖北经济学院经院要闻新闻的标题、网址,http://news.hbue.edu.cn/jyyw/list.htm。

需注意:动态网页的源代码,被浏览器加工后,可能与源代码不同。

二、Scarpy操作

(1)在电脑开始菜单中,搜索cmd并打开

(2)在cmd中,切换到写scrapy文件的位置。例如我要写到我的e盘python文件夹中。所以先输入e:进入E盘,再输入cd python(cd空格+文件名),进入python文件

(3)建立scrapy工程:scrapy startproject 文件名。若文件名为myscrapy,此操作会让python文件夹中出现一个myscrapy子目录,该目录中有一堆子目录和文件,其中有spider文件。

(4)在cmd中继续进入到新文件的目录中,生成spider程序:scrapy genspider 爬虫文件名 scrapy工程名.io。也可以手动生产爬虫

(5)改写刚刚产生的爬虫文件

(6)运行。在命令行中运行直接scrapy crawl 爬虫文件名。若在pycharm中运行,需新建文件。

三、代码

import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup
from newscrapy.items import NewscrapyItem
#从item中引用此类,可以存储为任意格式文件
class SecondSpider(scrapy.Spider):
    name = 'Second'
    start_urls = ['http://news.hbue.edu.cn/jyyw/list.htm']
    def parse(self, response):
        item = NewscrapyItem()
        #必须
        newslist = response.xpath('//*[@id="wp_news_w7"]/ul/li').extract()
        urllist = []
        titlelist = []
        #用于
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,可以帮助你轻松地爬取静态网页多页数据。以下是一个简单的示例代码,可以帮助你开始: 首先,你需要创建一个新的Scrapy项目。在命令行中输入以下命令: ``` scrapy startproject myproject ``` 接下来,创建一个新的Spider。在项目的根目录下,使用以下命令: ``` scrapy genspider myspider example.com ``` 这将创建一个名为`myspider`的新Spider,并将其设置为爬取`example.com`域名下的数据。 接下来,在新创建的Spider中添加以下代码: ```python import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = "myspider" start_urls = ["http://example.com/page=1"] def parse(self, response): # 解析网页内容,并提取你需要的数据 # ... # 检查是否还有下一页 next_page = response.css(".next-page-link ::attr(href)").extract_first() if next_page: yield scrapy.Request(url=next_page, callback=self.parse) ``` 在上面的代码中,`start_urls`变量包含了你要爬取的第一页的URL。在`parse()`方法中,你需要解析网页内容并提取你需要的数据。接下来,使用`response.css()`和`response.xpath()`方法找到你需要的数据。 最后,使用`response.css()`方法找到下一页的URL,并使用`scrapy.Request()`方法创建一个新的请求。将请求的URL设置为下一页的URL,并将`callback`参数设置为`self.parse`,以便在获取下一页的内容时继续调用`parse()`方法。 现在,你可以在命令行中使用以下命令运行Spider: ``` scrapy crawl myspider ``` 这将开始爬取第一页的内容,并继续爬取所有下一页的内容。在每个页面上,你可以使用`parse()`方法提取你需要的数据。
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