scrapy xpath 正则匹配 第一个：//*[@id="search-results"]/div/ol/li[1]/article/div[1]/h2/a 以https://hyper.ai/datasets开头，我要所有li标签后面的a的链接

你可以使用如下的 XPath 表达式来匹配所有以"https://hyper.ai/datasets"开头的链接：

//li[starts-with(article/div[1]/h2/a/@href, "https://hyper.ai/datasets")]

这个 XPath 表达式会匹配所有 `li` 标签，其中包含一个 `article` 子元素，该子元素包含一个 `div[1]` 子元素，该子元素包含一个 `h2` 子元素，该子元素包含一个 `a` 子元素，且该 `a` 元素的 `href` 属性值以 "https://hyper.ai/datasets" 开头。然后你可以进一步提取出这些 `li` 标签中的 `a` 元素的链接。

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import scrapy from scuw.items import ScuwItem class DushuSpider(scrapy.Spider): name = "dushu" allowed_domains = ["www.dushu.com"] start_urls = ["https://www.dushu.com/lianzai/"] def parse(self, response): print('=================') li_list = response.xpath('//div[@class="bookslist"]//div[@class="book-info"]') for li in li_list: name = li.xpath('.//a/text()').extract_first() href = li.xpath('.//a/@href').extract_first() url = "https://www.dushu.com"+href yield scrapy.Request(url=url, callback=self.response_second, meta={'name': name}) def response_second(self, response): src = response.xpath('//div[@class="bookdetails-left"]//div[@class="pic"]/img/@src').extract_first() name = response.meta['name'] data = ScuwItem(src=src, name=name) yield data

这是一个简单的 Scrapy 爬虫示例代码，用于爬取读书网站 (https://www.dushu.com/) 上的书籍信息。代码中定义了一个名为 ScuwItem 的 Item 类，用于存储爬取到的书籍信息。以下是代码的详细说明：

1. 导入 Scrapy 和 ScuwItem 类：

import scrapy
from scuw.items import ScuwItem

2. 定义名为 DushuSpider 的 Spider 类：

class DushuSpider(scrapy.Spider):
    name = "dushu"
    allowed_domains = ["www.dushu.com"]
    start_urls = ["https://www.dushu.com/lianzai/"]

这里定义了 Spider 的名称 (name)、允许爬取的域名 (allowed_domains) 和起始 URL (start_urls)。在这个示例中，Spider 将从 https://www.dushu.com/lianzai/ 开始爬取。

3. 定义 parse 方法：

def parse(self, response):
    print('=================')
    li_list = response.xpath('//div[@class="bookslist"]//div[@class="book-info"]')
    for li in li_list:
        name = li.xpath('.//a/text()').extract_first()
        href = li.xpath('.//a/@href').extract_first()
        url = "https://www.dushu.com"+href
        yield scrapy.Request(url=url, callback=self.response_second, meta={'name': name})

在这个方法中，首先打印了一条分隔线，然后使用 XPath 选择器找到了页面中所有书籍的信息。对于每个书籍，我们提取了书名和链接，并使用 yield 语句返回一个新的 Request 对象，以便在 response_second 方法中处理。这里我们还使用 meta 参数将书名传递给 response_second 方法。

4. 定义 response_second 方法：

def response_second(self, response):
    src = response.xpath('//div[@class="bookdetails-left"]//div[@class="pic"]/img/@src').extract_first()
    name = response.meta['name']
    data = ScuwItem(src=src, name=name)
    yield data

在这个方法中，我们使用 XPath 选择器找到了书籍详情页面中的书籍封面图片链接，并从 meta 中提取了书名。接着，我们创建了一个 ScuwItem 对象，并使用 yield 语句将其输出。

5. 在 settings.py 文件中启用 Item Pipeline：

ITEM_PIPELINES = {
    'scuw.pipelines.ScuwPipeline': 300,
}

这个示例中，我们将数据存储到了数据库中，因此我们需要启用相应的 Item Pipeline。

6. 运行爬虫：

scrapy crawl dushu

以上就是这个爬虫示例的详细说明。

def parse(self, response): res = Selector(response) items = RenrenchesipderItem() items['id'] = res.xpath('//div[@class="detail-wrapper"]/@data-encrypt-id').extract()[0] # 标题 items['title'] = res.xpath('//div[@class="title"]/h1/text()').extract()[0] # 客户出价 items['price'] = res.xpath('//div[@class="middle-content"]/div/p[2]/text()').extract()[0] # 市场价 items['new_car_price'] = res.xpath('//div[@class="middle-content"]/div/div[1]/span/text()').extract()[0] # 首付款 down_payment = res.xpath('//div[@class="list"]/p[@class="money detail-title-right-tagP"]/text()') # 月供 monthly_payment = res.xpath('//[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[3]/div[2]/p[5]/text()') # 判断是否可以分期购买 if down_payment and monthly_payment: items['staging_info'] = [down_payment.extract()[0], monthly_payment.extract()[0]] # 服务费 items['service_fee'] = res.xpath('///div[1]/p[2]/strong/text()').extract()[0] # 服务项 items['service'] = res.xpath('//[@id="js-box-service"]/table/tr/td/table/tr/td/text()').extract() # 车辆上牌时间 里程 外迁信息 items['info'] = res.xpath('///div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/ul/li/div/p/strong/text()').extract() # 车辆排量 items['displacement'] = \ res.xpath('//[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/ul/li[4]/div/strong/text()').extract()[0] # 车辆上牌城市 items['registration_city'] = res.xpath('///@licensed-city').extract()[0] # 车源号 items['options'] = \ res.xpath('//*[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[5]/p/text()').extract()[0].strip().split("：")[1] # 判断是都有图片 if res.xpath('//div[@class="info-recommend"]/div/img/@src'): # 车辆图片 items['car_img'] = res.xpath('//div[@class="info-recommend"]/div/img/@src').extract()[0] # 车辆所在城市 items['city'] = res.xpath('//div[@rrc-event-scope="city"]/a[@class="choose-city"]/text()').extract()[0].strip() # 车辆颜色 items['color'] = res.xpath('//div[@class="card-table"]/table/tr/td[2]/text()').extract()[0] ​ 解释一下每一句话

这是一个 Python 的 scrapy 爬虫程序中的一个解析函数，主要作用是从网页中提取出需要的数据并存储到 items 中。具体解释如下：

def parse(self, response):
    res = Selector(response)  # 使用 scrapy 的 Selector 对象解析 response
    items = RenrenchesipderItem()  # 定义一个 items 对象用于存储数据

    # 从网页中提取出 id、标题、客户出价、市场价、首付款、月供、服务费、服务项、车辆上牌时间、里程、外迁信息、车辆排量、车辆上牌城市、车源号、车辆颜色等数据
    items['id'] = res.xpath('//div[@class="detail-wrapper"]/@data-encrypt-id').extract()[0]
    items['title'] = res.xpath('//div[@class="title"]/h1/text()').extract()[0]
    items['price'] = res.xpath('//div[@class="middle-content"]/div/p[2]/text()').extract()[0]
    items['new_car_price'] = res.xpath('//div[@class="middle-content"]/div/div[1]/span/text()').extract()[0]
    down_payment = res.xpath('//div[@class="list"]/p[@class="money detail-title-right-tagP"]/text()')
    monthly_payment = res.xpath('//[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[3]/div[2]/p[5]/text()')
    if down_payment and monthly_payment:
        items['staging_info'] = [down_payment.extract()[0], monthly_payment.extract()[0]]
    items['service_fee'] = res.xpath('///div[1]/p[2]/strong/text()').extract()[0]
    items['service'] = res.xpath('//[@id="js-box-service"]/table/tr/td/table/tr/td/text()').extract()
    items['info'] = res.xpath('///div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/ul/li/div/p/strong/text()').extract()
    items['displacement'] = res.xpath('//[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/ul/li[4]/div/strong/text()').extract()[0]
    items['registration_city'] = res.xpath('///@licensed-city').extract()[0]
    items['options'] = res.xpath('//*[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[5]/p/text()').extract()[0].strip().split("：")[1]
    if res.xpath('//div[@class="info-recommend"]/div/img/@src'):
        items['car_img'] = res.xpath('//div[@class="info-recommend"]/div/img/@src').extract()[0]
    items['city'] = res.xpath('//div[@rrc-event-scope="city"]/a[@class="choose-city"]/text()').extract()[0].strip()
    items['color'] = res.xpath('//div[@class="card-table"]/table/tr/td[2]/text()').extract()[0]

    return items  # 返回 items 对象

其中，Selector 对象是 scrapy 中提供的一种选择器，可以方便地从 HTML 或 XML 中提取数据。extract() 方法用于获取提取的数据，[0] 则是因为返回的是一个列表，需要取出其中的第一个元素。此外，还有一些判断语句用于处理数据缺失或判断是否存在该数据，如 if down_payment and monthly_payment: 判断是否可以分期购买。最后，将所有数据存储在 items 对象中并返回。