python爬虫创建文件夹

你可以使用Python中的os库来创建文件夹，具体步骤如下：

1. 导入os库

import os

2. 使用os.mkdir()方法创建文件夹，传入要创建的文件夹名称作为参数

os.mkdir("folder_name")

完整代码示例：

import os

folder_name = "example_folder"

if not os.path.exists(folder_name):
    os.mkdir(folder_name)
    print("文件夹创建成功！")
else:
    print("文件夹已存在！")

此代码段会检查当前目录下是否存在名为example_folder的文件夹，如果不存在则创建，否则输出文件夹已存在的提示信息。

相关问题

Python爬虫教程

### 关于Python爬虫教程

#### Scrapy框架介绍
Scrapy是一个用于抓取网站并提取结构化数据的高级Web抓取框架。它提供了许多功能，使得编写爬虫变得简单而高效[^1]。

#### 制作第一个Scrapy爬虫的具体操作如下：

##### 安装Scrapy框架
为了开始构建自己的爬虫程序，首先需要确保已经安装了Scrapy库。可以通过pip工具轻松完成这一过程：

pip install scrapy

##### 创建一个新的Scrapy项目
一旦环境配置完毕，则可以初始化新的Scrapy工程，在命令行执行下面这条语句即可创建名为`myproject`的新项目：

scrapy startproject myproject

##### 编写具体的Spider类
接下来进入到项目的根目录下的`spiders`子文件夹内新建一个Python脚本文件作为自定义蜘蛛逻辑实现的地方。这里按照给定的例子将其命名为`dmoz_spider.py`[^2]:

import scrapy


class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = "dmoz"
    allowed_domains = ["dmoz.org"]
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/"
    ]

    def parse(self, response):
        filename = 'response.html'
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)

上述代码片段展示了如何继承`scrapy.Spider`基类来定制特定站点的数据采集行为；通过设置属性`name`, `allowed_domains` 和 `start_urls` 来指定目标网页范围以及初始请求地址列表；最后重载方法`parse()`处理服务器返回的内容，并保存到本地磁盘上形成HTML文档副本以便后续分析使用。

##### 启动爬虫进程
当所有的准备工作都完成后就可以利用以下指令触发实际的任务调度机制从而让整个应用程序跑起来：

scrapy crawl dmoz

此命令会自动定位至当前工作空间内的所有已注册过的Spiders对象之中找到名称匹配的那个实例并激活其内部的工作流控制逻辑直至结束为止。

python爬虫案例讲解

Python爬虫是一个常用的技术，用于从网站上自动获取数据。常见的案例包括新闻抓取、产品信息收集等。这里举一个简单的Python爬虫Flask框架下的Scrapy教程为例：

首先，安装必要的库：如requests（发送HTTP请求）、BeautifulSoup（解析HTML）和Scrapy（爬虫框架）。可以使用`pip install requests beautifulsoup4 scrapy`命令。

1. **创建Scrapy项目**：
- 打开终端，输入`scrapy startproject my_spider`创建一个新的Scrapy项目。

2. **定义爬虫**：
- 在my_spider目录下，编辑`spiders`文件夹里的`myspider.py`，定义一个Spider类。例如，爬取某个网页的所有链接：

   import scrapy
   
   class MySpider(scrapy.Spider):
       name = "myspider"
       start_urls = ["http://example.com"]
       
       def parse(self, response):
           for link in response.css('a::attr(href)').getall():
               yield {'url': link}

3. **运行爬虫**：
- 在终端中，进入项目的根目录并运行`scrapy crawl myspider`，开始爬取指定的URL。

4. **处理数据**：
- 可能需要进一步分析爬取的数据，比如存储到本地文件、数据库或使用其他数据处理工具。