一文图解爬虫_姊妹篇(spider)

Playwright: Pytest vs Library vs LibraryAsync:三者如何选? Python中Playwright的3个Target:Pytest(推荐用于E2E自动化测试,支持报告、并行、重试)、Library(同步脚本,适合爬虫与简单任务,需手动管理浏览器)、LibraryAsync(异步脚本,适用于高并发批量操作)。选择依据:测试项目选Pytest,轻量脚本选Library,高并发场景选LibraryAsync。 阅读详情
—引导语

爬虫,没有一个时代比当前更重视它。一个好的爬虫似乎可以洞穿整个互联网,“来装满自己的胃”。

接上一篇:一文图解爬虫(spider)
博主已初步对爬虫的“五脏六腑”进行了解剖。虽然俗称“爬虫”,但窃以为它是一个伟大的发明。在这个数据浪潮的时代,科技、消费、金融、社交、乃至政府、组织类数据,层峦叠嶂,五彩缤纷。那如何拿下这一座座傲然屹立而又路况复杂的数据之峰呢?
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好了,我们正式进入本篇主题。


武器库

话说天下武功,唯快不破;又说磨刀不误砍柴工。那么,是否有些得心应手的武器可以用呢?
OF COURSE

  • scrapy
  • webmagic
  • spiderflow
  • …

以上凡此种种,皆可为你所用。Java、Python只有语言的差异,没有本质的变化。各位盆友可自由选择。为了更好的解释,博主选择采用spiderflow设计爬虫。
什么?不了解spiderflow?好吧,官网目前疑似被黑,千万别打开。且听博主细细分解。
这里是源码下载地址spiderflow。

组合拳

博主以开源中国为例,进行数据抓取。
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1. 选择种子URL

种子即首次抓取的URL:
https://www.oschina.net/blog/widgets/_blog_recommend_list

2.定义request

即请求的header和body。
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3.定义response

即请求返回的内容。
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4.数据parse

即基于response的数据提取。
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5.存储

即数据保存。
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6.预览效果

在这里插入图片描述


结语

怎么样?通过以上一整套“组合拳”,是不是对爬虫有了更深刻的理解和印象?
那么接下来,看你的了!
如有疑问或不解的地方,可随时关注或留言,博主有时间会尽力答复。

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