class CrawlSpiderSpider(scrapy.Spider): name = "crawl_spider" allowed_domains = ["ssr1.scrape.center"] start_urls = [f"https://ssr1.scrape.center/detail/{i}" for i in range(1,101)]

这是一个基于 Scrapy 的爬虫程序，名为 CrawlSpiderSpider。

首先，通过 `allowed_domains` 属性指定了爬虫可以抓取的域名，这里只抓取了 "ssr1.scrape.center" 这个域名下的页面。

接着，通过 `start_urls` 属性指定了爬虫的起始 URL，这里是一个包含 100 个页面的列表，分别为 "https://ssr1.scrape.center/detail/1" 到 "https://ssr1.scrape.center/detail/100"。

CrawlSpiderSpider 可以继承自 scrapy.spiders.CrawlSpider 来实现基于规则的爬虫，可以自动发现和跟进链接。在这个爬虫中，我们可以使用 rules 属性来定义爬取规则。

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解释一下……import scrapy from myspider.items import MyspiderItem import json class MovieSpider(scrapy.Spider): name = 'movie' allowed_domains = ['ssr1.scrape.center'] start_urls = ['http://ssr1.scrape.center/'] def parse(self, response): result = response.xpath('//div[@class="el-card item m-t is-hover-shadow"]')

这是一个使用Scrapy框架编写爬虫的Python代码。具体解释如下：

1. `import scrapy`: 导入Scrapy框架，用于编写爬虫。

2. `from myspider.items import MyspiderItem`: 导入自定义的item，用于存储爬取到的数据。

3. `import json`: 导入JSON模块，用于将爬取到的数据转换成JSON格式。

4. `class MovieSpider(scrapy.Spider):`: 定义一个名为MovieSpider的爬虫类，继承自Scrapy中的Spider类。

5. `name = 'movie'`: 定义爬虫的名称为'movie'。

6. `allowed_domains = ['ssr1.scrape.center']`: 定义允许爬取的域名为'ssr1.scrape.center'。

7. `start_urls = ['http://ssr1.scrape.center/']`: 定义爬虫的起始URL为'http://ssr1.scrape.center/'。

8. `def parse(self, response):`: 定义一个名为parse的方法，用于解析爬取到的响应。

9. `result = response.xpath('//div[@class="el-card item m-t is-hover-shadow"]')`: 使用XPath表达式在响应中解析出所有class属性为'el-card item m-t is-hover-shadow'的div元素，将结果保存在result变量中。

该代码片段中只是爬虫的一部分，具体的爬取过程和数据处理过程需要根据网站的具体情况进行编写。

import scrapy import pandas as pd class WuxiErshoufangSpider(scrapy.Spider): name = "wuxi_ershoufang" allowed_domains = ["lianjia.com"] def start_requests(self): # 从 Excel 文件中读取小区名称 df = pd.read_excel("小区信息.xlsx") xiaoqu_list = df["小区名称"].tolist() # 构造爬取请求 for xiaoqu in xiaoqu_list: url = f"https://wuxi.lianjia.com/ershoufang/rs{xiaoqu}/" yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response): # 解析二手房信息 ershoufang_list = response.css(".sellListContent li") for ershoufang in ershoufang_list: title = ershoufang.css(".title a::text").get() address = ershoufang.css(".address .houseInfo::text").get() price = ershoufang.css(".priceInfo .totalPrice::text").get() yield { "小区名称": response.url.split("/")[-2].replace("rs", ""), "标题": title, "地址": address, "价格": price }

这段代码是一个简单的 Scrapy 爬虫，用于从 Excel 文件中获取小区信息，并爬取无锡市的二手房信息。要运行这段代码，需要进行以下步骤：

1. 新建一个 Scrapy 项目：

   scrapy startproject wuxi_ershoufang

2. 将上述代码保存到 wuxi_ershoufang/spiders 文件夹下的 wuxi_ershoufang.py 文件中。

3. 打开 wuxi_ershoufang/settings.py 文件，将以下代码添加到文件末尾：

   FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8-sig'

这是为了确保正确读取中文。

4. 在命令提示符中进入 wuxi_ershoufang 项目的根目录，运行以下命令：

   scrapy crawl wuxi_ershoufang -o ershoufang.csv

这个命令会启动爬虫，并将爬取到的数据保存到名为 ershoufang.csv 的 CSV 文件中。

注意，上述代码中的 Excel 文件名和列名都需要根据实际情况进行修改。此外，还需要确保已经安装好了 pandas 和 openpyxl 库，以便从 Excel 文件中读取数据。