Scrapy 的示例代码

时间: 2023-09-15 09:05:45 浏览: 122
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Scrapy知乎 代码.txt

### 回答1: Scrapy 是一个 Python 编程框架,可以用来抓取网页数据。下面是一个简单的示例代码,用于抓取百度的首页:import scrapyclass BaiduSpider(scrapy.Spider): name = 'baidu' start_urls = ['http://www.baidu.com/'] def parse(self, response): page = response.url.split("/")[-2] filename = 'baidu-%s.html' % page with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.body)Scrapy 的示例代码可以帮助您快速抓取网页数据。如果您想深入了解更多关于 Scrapy 的信息,您可以在官方文档中找到更详细的内容。 ### 回答2: Scrapy 是一个基于 Python 的开源网络爬虫框架,用于快速、高效地提取网站数据。下面是一个简单的示例代码: ``` import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'example' start_urls = ['http://example.com'] def parse(self, response): # 解析网页内容 data = { 'title': response.css('h1::text').get(), 'body': response.css('p::text').getall() } yield data # 获取下一页链接并发送请求 next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get() if next_page: yield response.follow(next_page, self.parse) ``` 在这个示例中,我们创建了一个名为 MySpider 的类,继承自 scrapy.Spider。我们给爬虫命名为 'example',设置起始网址为 'http://example.com'。 在 parse 方法中,我们使用 CSS 选择器来解析网页内容。我们提取了网页的标题和正文,并将其存储在一个字典中。通过使用 yield 关键字,我们将解析得到的数据传递给 Scrapy 引擎。 接着,我们通过 CSS 选择器获取下一页的链接,并使用 response.follow 方法发送请求并指定回调函数为 self.parse,以便继续解析下一页的内容。 通过运行这段示例代码,我们可以得到网页中标题和正文的数据,并且自动地爬取下一页的内容。 ### 回答3: Scrapy是一个用于爬取网页数据的Python框架,它提供了强大的功能和灵活的机制来处理网页请求和解析响应。下面是一个使用Scrapy框架的示例代码: 1. 导入必要的模块: ```python import scrapy ``` 2. 创建一个Spider类来定义爬虫的行为: ```python class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' # 爬虫的名称 start_urls = ['http://example.com'] # 起始URL def parse(self, response): # 处理爬取到的响应数据 pass ``` 3. 在Spider类中实现parse方法来处理响应数据: ```python def parse(self, response): # 提取数据 data = response.xpath('//div[@class="example"]/text()').extract() # 处理数据 processed_data = [d.strip() for d in data] # 输出结果 for item in processed_data: print(item) ``` 4. 创建一个CrawlerProcess对象并运行爬虫: ```python from scrapy.crawler import CrawlerProcess process = CrawlerProcess() process.crawl(MySpider) process.start() ``` 以上示例代码演示了使用Scrapy框架创建一个简单的爬虫。我们首先定义了一个Spider类,指定了爬虫的名称和起始URL。然后,我们实现了parse方法,该方法用于提取和处理响应数据。最后,我们通过CrawlerProcess对象来启动爬虫。当爬虫运行时,它会发送请求并处理响应数据,将提取到的数据进行处理并输出。
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