scrapy框架使用xpath

好的，关于Scrapy框架使用XPath，你可以在Scrapy的Spider中使用Selector来进行XPath选择器的操作。具体步骤如下：

1. 在Spider中引入Selector：

from scrapy.selector import Selector

2. 在Spider的parse方法中使用Selector选择器：

def parse(self, response):
    # 使用Selector选择器选择需要的元素
    sel = Selector(response)
    title = sel.xpath('//title/text()').extract_first()
    yield {'title': title}

在上面的例子中，我们使用了`sel.xpath()`方法来选择页面中的`<title>`标签，并使用`extract_first()`方法提取出第一个匹配的结果。

相关问题

scrapy框架用xpath翻页爬取考研信息并保存到csv

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要安装Scrapy框架。然后，你可以创建一个新的Scrapy项目，使用以下命令：

scrapy startproject kyspider

在项目的根目录下，你需要创建一个新的Spider，使用以下命令：

scrapy genspider kyspider kyspider.com

这将创建一个名为kyspider的Spider，它将爬取kyspider.com网站。

接下来，你需要设置Spider的初始URL和解析函数。在Spider中，你可以使用start_requests()方法来设置初始URL，并使用parse()方法来解析HTML页面并提取所需的信息。以下是示例代码：

import scrapy

class KyspiderSpider(scrapy.Spider):
    name = 'kyspider'
    allowed_domains = ['kyspider.com']

    def start_requests(self):
        urls = ['http://kyspider.com/page/1', 'http://kyspider.com/page/2']
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        items = response.xpath('//div[@class="item"]')
        for item in items:
            title = item.xpath('.//h2/a/text()').get()
            link = item.xpath('.//h2/a/@href').get()
            date = item.xpath('.//span[@class="date"]/text()')
            yield {'title': title, 'link': link, 'date': date}

在上面的代码中，Spider首先使用start_requests()方法设置了两个初始URL。然后，Spider使用parse()方法解析HTML页面，并使用XPath表达式提取所需的信息，包括标题、链接和日期。最后，Spider使用yield语句将提取的信息作为字典返回。

最后，你需要将提取的信息保存到CSV文件中。Scrapy提供了一个CSV输出器，可以将提取的数据保存到单个CSV文件中。你可以在settings.py文件中设置输出格式和文件名，如下所示：

FEED_FORMAT = 'csv'
FEED_URI = 'kyspider.csv'

完成后，你可以使用以下命令启动Spider并开始爬取：

scrapy crawl kyspider

以上就是使用Scrapy框架和XPath表达式翻页爬取考研信息并保存到CSV文件中的示例代码。

用scrapy框架的xpath方法去获取当当网（http://category.dangdang.com/cp01.01.02.00.00.00.html）图书的图片、价格和书名。

可以使用Scrapy框架中的XPath选择器来提取当当网图书的图片、价格和书名。具体代码如下：

import scrapy

class DangDangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dangdang"
    start_urls = [
        'http://category.dangdang.com/cp01.01.02.00.00.00.html',
    ]

    def parse(self, response):
        for book in response.xpath('//ul[@class="bigimg"]/li'):
            yield {
                'title': book.xpath('p[@class="name"]/a/@title').get(),
                'image': book.xpath('a[@class="pic"]/img/@src').get(),
                'price': book.xpath('p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()').get(),
            }

解释一下代码：

首先，我们定义了一个名为 `DangDangSpider` 的爬虫，并指定了起始 URL。在 `parse` 方法中，我们使用了XPath选择器来提取每本书的标题、图片和价格，并将其封装成一个字典并使用 `yield` 返回。其中，`//ul[@class="bigimg"]/li` 表示选取所有 `class` 为 `bigimg` 的 `ul` 标签下的 `li` 标签，即每个图书的容器。接下来，我们使用 `book.xpath` 方法对每个图书容器进行选择，`p[@class="name"]/a/@title` 表示选取 `class` 为 `name` 的 `p` 标签下的 `a` 标签的 `title` 属性，即书名；`a[@class="pic"]/img/@src` 表示选取 `class` 为 `pic` 的 `a` 标签下的 `img` 标签的 `src` 属性，即书的图片链接；`p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()` 表示选取 `class` 为 `price` 的 `p` 标签下的 `class` 为 `search_now_price` 的 `span` 标签内的文本，即价格。

最后，我们可以在命令行中输入以下命令来运行爬虫并将结果保存到文件中：

scrapy runspider dangdang_spider.py -o books.csv

注意，这里将结果保存到了 `books.csv` 文件中。您可以根据实际情况更改文件名或文件格式。