请自行做一个综合爬虫项目,爬取网上开源数据。需要用到urllib、xpath、scrapy框架等知识。
时间: 2024-03-07 21:52:43 浏览: 21
好的,我了解了您的要求。针对这个问题,我可以为您提供一个简单的综合爬虫项目示例,来帮助您更好地了解如何使用urllib、xpath、scrapy框架等知识进行爬虫开发。
这个示例项目的目标是从某个网站上爬取一些商品信息,并将其保存到本地文件中。我们将使用scrapy框架来构建爬虫,并在爬取过程中使用xpath来解析页面内容。
首先,我们需要创建一个新的scrapy项目。在命令行中输入以下命令:
```
scrapy startproject mycrawler
```
接下来,我们需要为我们的爬虫创建一个新的spider。在命令行中输入以下命令:
```
cd mycrawler
scrapy genspider example example.com
```
这将创建一个名为“example”的新spider,并将其指向“example.com”网站。现在,我们可以开始编写爬虫代码了。
首先,我们需要在spider中定义一些初始变量,例如要爬取的网址和保存数据的文件名:
```python
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = "example"
start_urls = [
"http://www.example.com",
]
output_file = "output.txt"
```
接下来,我们需要编写一个解析函数来处理我们从网站上获取的响应。在这个函数中,我们将使用xpath来提取我们需要的数据:
```python
def parse(self, response):
for product in response.xpath('//div[@class="product"]'):
name = product.xpath('h2/text()').extract_first()
price = product.xpath('span[@class="price"]/text()').extract_first()
description = product.xpath('p/text()').extract_first()
yield {
'name': name,
'price': price,
'description': description,
}
```
在这个函数中,我们首先使用xpath选择器来选择所有class为“product”的div元素。然后,对于每个产品,我们使用xpath选择器来选择名称、价格和描述,并将它们保存在一个字典中。最后,我们使用yield语句将这个字典返回给scrapy框架,以便它可以将其保存到磁盘上。
最后,我们需要将数据保存到本地文件中。我们可以使用scrapy框架中的Feed Exporter来完成这个任务。在spider中添加以下代码:
```python
custom_settings = {
'FEED_FORMAT': 'json',
'FEED_URI': output_file,
}
```
这将告诉scrapy框架将数据保存为JSON格式,并将其写入我们指定的文件中。
现在,我们已经完成了我们的综合爬虫项目示例。完整代码如下:
```python
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = "example"
start_urls = [
"http://www.example.com",
]
output_file = "output.txt"
custom_settings = {
'FEED_FORMAT': 'json',
'FEED_URI': output_file,
}
def parse(self, response):
for product in response.xpath('//div[@class="product"]'):
name = product.xpath('h2/text()').extract_first()
price = product.xpath('span[@class="price"]/text()').extract_first()
description = product.xpath('p/text()').extract_first()
yield {
'name': name,
'price': price,
'description': description,
}
```
希望这个示例能够帮助您更好地了解如何编写综合爬虫项目。如果您有任何问题,请随时问我。