使用Scarpy爬取网页数据,并使用yield关键字
时间: 2024-10-14 13:06:53 浏览: 7
Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架,它可以帮助你高效地抓取网页数据,并通过yield关键字实现了生成器式的处理方式,这使得数据处理变得更加优雅和内存友好。
当你在Scrapy中编写中间件(Middleware)、下载中间件(Downloader Middleware)或解析器(Parser)等组件时,可能会遇到需要返回大量数据的情况。这时,使用`yield`关键字就非常合适了。`yield`关键字允许你在函数内部暂停并返回值,而不需要一次性加载所有数据到内存中。这种方式的特点是可以按需获取数据,例如:
```python
class MySpider(scrapy.Spider):
def parse(self, response):
for item in response.css('div.some-selector'):
yield {
'title': item.css('h2::text').get(),
'content': item.css('.content p::text').getall()
}
```
在这个例子中,当Scrapy遍历页面内容时,每次只从CSS选择器中提取一条数据项,然后通过`yield`将其作为一个字典返回给下游处理器。这样既节省了内存,又保持了代码的简洁性。
相关问题
使用scrapy爬取微博
首先,你需要安装Scrapy。可以使用以下命令安装:
```
pip install scrapy
```
接下来,你需要在终端中创建一个Scrapy项目:
```
scrapy startproject weibo
```
这将创建一个名为“weibo”的文件夹,其中包含Scrapy项目的初始文件。
接下来,你需要定义要爬取的数据。在项目文件夹中,你可以创建一个名为“items.py”的文件,并定义要爬取的数据项。例如,以下是爬取微博的示例:
```python
import scrapy
class WeiboItem(scrapy.Item):
username = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
time = scrapy.Field()
```
在这个示例中,我们定义了三个数据项:用户名、内容和时间。
接下来,你需要创建一个爬虫。在项目文件夹中,你可以创建一个名为“spiders”的文件夹,并在其中创建一个名为“weibo_spider.py”的文件。在这个文件中,你可以定义一个Spider类来爬取微博。例如,以下是一个简单的示例:
```python
import scrapy
from weibo.items import WeiboItem
class WeiboSpider(scrapy.Spider):
name = "weibo"
allowed_domains = ["weibo.com"]
start_urls = ["https://weibo.com/"]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//div[@class="WB_feed_detail clearfix"]'):
item = WeiboItem()
item['username'] = sel.xpath('div[@class="WB_info"]/a/text()').extract()
item['content'] = sel.xpath('div[@class="WB_text"]/text()').extract()
item['time'] = sel.xpath('div[@class="WB_from S_txt2"]/a/@title').extract()
yield item
```
在这个示例中,我们定义了一个名为“WeiboSpider”的Spider类。我们指定了要爬取的网站域名“weibo.com”和起始URL“https://weibo.com/”。
在parse()方法中,我们使用XPath表达式来提取每个微博的用户名、内容和时间,并将它们存储在WeiboItem对象中。最后,我们使用yield关键字将数据项返回给Scrapy引擎。
最后,你可以在终端中使用以下命令来运行爬虫:
```
scrapy crawl weibo
```
这将启动Scrapy引擎,并开始爬取微博数据。爬取的数据将存储在JSON、CSV或其他格式的文件中,具体取决于你在设置中指定的格式。
怎么使用scrapy爬取boss直聘上的数据详解
使用 Scrapy 爬取Boss直聘上的数据可以分为以下几个步骤:
1. 创建 Scrapy 项目
在命令行中输入以下命令来创建一个新的 Scrapy 项目:
```
scrapy startproject bosszp
```
其中 `bosszp` 是项目的名称,可以自行更改。
2. 创建爬虫
在项目的根目录下,使用以下命令来创建一个新的爬虫:
```
scrapy genspider bosszp_spider zhipin.com
```
其中 `bosszp_spider` 是爬虫的名称,`zhipin.com` 是需要爬取的网站的域名。这里以 `zhipin.com` 为例,实际使用时需要根据需要爬取的网站进行更改。
3. 编写爬虫代码
打开 `bosszp_spider.py` 文件,编写爬虫代码。以下是一个示例代码:
```python
import scrapy
class BosszpSpider(scrapy.Spider):
name = 'bosszp_spider'
allowed_domains = ['zhipin.com']
start_urls = ['https://www.zhipin.com/c101020100/']
def parse(self, response):
job_list = response.xpath('//div[@class="job-list"]//ul/li')
for job in job_list:
item = {}
item['job_title'] = job.xpath('.//div[@class="job-title"]/text()').get()
item['salary'] = job.xpath('.//span[@class="red"]/text()').get()
item['company'] = job.xpath('.//div[@class="company-text"]/h3/a/text()').get()
yield item
```
在这个示例代码中,我们首先指定了爬虫的名称、允许爬取的域名和起始 URL。然后在 `parse` 方法中,我们使用 XPath 选择器来提取每个职位的标题、薪资和公司名称,并将结果保存在 `item` 对象中,并使用 `yield` 关键字将 `item` 对象返回。
4. 运行爬虫
在命令行中进入项目的根目录,使用以下命令来运行爬虫:
```
scrapy crawl bosszp_spider -o data.json
```
其中 `bosszp_spider` 是爬虫的名称,`data.json` 是保存结果的文件名。运行完毕后,程序将会自动在当前目录下生成一个 `data.json` 文件,其中包含了爬取的数据。
注意:在运行爬虫之前,需要先安装好 Scrapy 和其他必要的依赖库。