class TaipyPipeline: def open_spider(self, spider): self.f=open("太平洋.csv", "w", encoding='utf-8') self.w = csv.writer(self.f) titlelist=['车名','热度','价格','品牌','车型'] self.w.writerow(titlelist) def process_item(self, item, spider): k = list(dict(item).values()) self.listtemp = [] for a, b, c, d, e in zip(k[0], k[1], k[2], k[3], k[4]): self.temp = [a, b, c, d, e] self.listtemp.append(self.temp) self.w.writerows(self.listtemp) return item def close_spider(self, spider): self.f.close() 解释

这段代码是一个Scrapy的pipeline，用于将爬取到的数据存储为CSV格式。下面是每个方法的解释：

- `open_spider(self, spider)`：这个方法在爬虫开始运行时调用。在这个方法中，打开一个名为“太平洋.csv”的文件，并创建一个csv.writer对象。然后，将标题行写入文件中。
- `process_item(self, item, spider)`：这个方法在爬虫抓取到一个item时调用。在这个方法中，将item中的数据转换为一个列表，并将其写入到CSV文件中。这个方法返回item，以便后续的pipeline处理。
- `close_spider(self, spider)`：这个方法在爬虫结束时调用。在这个方法中，关闭CSV文件。

通过这个pipeline，您可以将爬取到的数据存储为CSV格式，方便后续的数据分析和处理。

相关问题

作为python开发，使用scrapy框架，找到class='pai-item pai-status-doing'的<li>标记内的<p>里的文字内容为estate_name; <em class='pai-xmpp-current-price‘>的文字内容作为price，提取的内容输出到csv里

好的，你想问如何使用 Scrapy 框架找到 class='pai-item pai-status-doing' 的 `<li>` 标记内的 `<p>` 里的文字内容为 estate_name；`<em class='pai-xmpp-current-price'>` 的文字内容作为 price，然后将提取的内容输出到 CSV 文件中，对吧？

以下是实现这个功能的示例代码：

import scrapy
import csv

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # 找到 class='pai-item pai-status-doing' 的 <li> 标记
        for li in response.css('li.pai-item.pai-status-doing'):
            # 提取 estate_name 和 price
            estate_name = li.css('p::text').extract_first()
            price = li.css('em.pai-xmpp-current-price::text').extract_first()
            # 将提取的内容输出到 CSV 文件中
            with open('data.csv', 'a', encoding='utf-8', newline='') as f:
                writer = csv.writer(f)
                writer.writerow([estate_name, price])

在这个示例中，我们首先使用 CSS 选择器找到 class='pai-item pai-status-doing' 的 `<li>` 标记。然后，我们使用 CSS 选择器提取 `<p>` 标记里的 estate_name 和 `<em>` 标记里的 price。最后，我们将 estate_name 和 price 写入 CSV 文件中。

注意，我们在打开 CSV 文件时使用了 `'a'` 模式，表示以追加模式打开文件。这样做可以保证每次运行 Spider 时，新提取的内容会被写入到 CSV 文件的末尾，而不是覆盖原有的内容。

另外，我们还指定了 CSV 文件的编码为 `'utf-8'`，并设置 `newline=''` 参数来避免写入 CSV 文件时产生空行。

1. 利用Scrapy对接Seleniumr的方法实现爬取网站(新浪财经上海A股股票) 的股票信息，将爬取到的数据保存到csv文件并输出。爬取的数据包括：代码，名称，最新价，买入，卖出，昨收，今开，最高，最低，成交量/手，成交额/万，振幅，换手率，市净率，市盈率，总股本，流通股。爬取网址：https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a 要求如下： (1) 创建Scrapy项目，命名为Stock，并在PyCharm中打开。 (2) 在items.py文件中，创建一个StockItem类添加Item数据； (3) 使用模板创建一个爬虫stock.py文件； (4) 在stock.py文件中，修改url地址和parse方法爬取数据； (5) 在middleware.py中添加process_request方法使用Selenium爬取网站信息； (6) 在settings.py文件中，添加管道信息、下载器信息，以及默认的请求头信息。 (7) 运行“scrapy crawl stock -o stock.csv”命令输出信息到文件。

很高兴为您解答这个问题！这里是实现该需求的步骤：

步骤1：创建Scrapy项目

在命令行中输入以下命令创建一个名为Stock的Scrapy项目：

scrapy startproject Stock

步骤2：创建StockItem类

在Stock/Stock/items.py文件中，添加以下代码：

import scrapy

class StockItem(scrapy.Item):
    code = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    latest_price = scrapy.Field()
    buy = scrapy.Field()
    sell = scrapy.Field()
    pre_close = scrapy.Field()
    today_open = scrapy.Field()
    highest = scrapy.Field()
    lowest = scrapy.Field()
    volume = scrapy.Field()
    turnover = scrapy.Field()
    amplitude = scrapy.Field()
    turnover_rate = scrapy.Field()
    pb_ratio = scrapy.Field()
    pe_ratio = scrapy.Field()
    total_shares = scrapy.Field()
    circulation_shares = scrapy.Field()

步骤3：创建爬虫stock.py文件

在Stock/Stock/spiders/目录下创建一个名为stock.py的文件，并添加以下代码：

import scrapy
from Stock.items import StockItem

class StockSpider(scrapy.Spider):
    name = 'stock'
    allowed_domains = ['vip.stock.finance.sina.com.cn']
    start_urls = ['https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a']

    def parse(self, response):
        for row in response.xpath('//table[@id="dataTable"]/tbody/tr'):
            item = StockItem()
            item['code'] = row.xpath('td[1]/a/text()').get()
            item['name'] = row.xpath('td[2]/a/text()').get()
            item['latest_price'] = row.xpath('td[3]/text()').get()
            item['buy'] = row.xpath('td[4]/text()').get()
            item['sell'] = row.xpath('td[5]/text()').get()
            item['pre_close'] = row.xpath('td[6]/text()').get()
            item['today_open'] = row.xpath('td[7]/text()').get()
            item['highest'] = row.xpath('td[8]/text()').get()
            item['lowest'] = row.xpath('td[9]/text()').get()
            item['volume'] = row.xpath('td[10]/text()').get()
            item['turnover'] = row.xpath('td[11]/text()').get()
            item['amplitude'] = row.xpath('td[12]/text()').get()
            item['turnover_rate'] = row.xpath('td[13]/text()').get()
            item['pb_ratio'] = row.xpath('td[14]/text()').get()
            item['pe_ratio'] = row.xpath('td[15]/text()').get()
            item['total_shares'] = row.xpath('td[16]/text()').get()
            item['circulation_shares'] = row.xpath('td[17]/text()').get()
            yield item

步骤4：添加Selenium中间件

在Stock/Stock/middleware.py文件中，添加以下代码：

from selenium import webdriver
from scrapy.http import HtmlResponse
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

class StockDownloaderMiddleware(object):
    def __init__(self):
        chrome_options = Options()
        chrome_options.add_argument('--headless')
        chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
        self.browser = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)

    def process_request(self, request, spider):
        self.browser.get(request.url)
        body = self.browser.page_source
        return HtmlResponse(self.browser.current_url, body=body, encoding='utf-8', request=request)

    def __del__(self):
        self.browser.close()

步骤5：添加管道和下载器

在Stock/Stock/settings.py文件中，添加以下代码：

ITEM_PIPELINES = {
   'Stock.pipelines.StockPipeline': 300,
}

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'Stock.middlewares.StockDownloaderMiddleware': 543,
}

步骤6：添加默认请求头

在Stock/Stock/settings.py文件中，添加以下代码：

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'

步骤7：运行爬虫并输出结果

在命令行中输入以下命令运行爬虫并输出结果：

scrapy crawl stock -o stock.csv

这样，就完成了对新浪财经上海A股股票信息的爬取并将结果保存到csv文件中。