for li in li_list: book_tag= li.xpath("//h1/text()").get().replace("豆瓣图书标签: ","") book_name = li.xpath("./div[@class='info']/h2/a/@title").get() # 书名 book_info = li.xpath(".//div[@class='pub']/text()").get() book_nums = li.xpath(".//span[@class='rating_nums']/text()").get() book_pl = li.xpath(".//span[@class='pl']/text()").get().strip().replace("(","").replace("人评价)","")

这段代码位于类 `DouBanBook` 中的 `parse_start_url` 方法中。它使用 XPath 表达式从标签页的响应中提取图书的相关信息。

- 对于每个 `li` 元素，在其下面进行如下操作：
- 使用 `xpath` 方法选取 `h1` 元素，并使用 `get` 方法获取文本内容。然后，对该文本进行处理，去掉开头的 "豆瓣图书标签: "，得到 `book_tag`。
- 使用相对路径的 XPath 表达式选取 `div` 元素下的 `h2` 元素的 `a` 元素，并使用 `get` 方法获取 `title` 属性的值，即书名，赋值给 `book_name`。
- 使用相对路径的 XPath 表达式选取当前元素下的 `div` 元素中的 `pub` 类的文本内容，即书籍的信息，赋值给 `book_info`。
- 使用相对路径的 XPath 表达式选取当前元素下的 `span` 元素中的 `rating_nums` 类的文本内容，即书籍的评分，赋值给 `book_nums`。
- 使用相对路径的 XPath 表达式选取当前元素下的 `span` 元素中的 `pl` 类的文本内容，即书籍的评论人数，赋值给 `book_pl`。在处理前需要去除首尾空格，并替换掉括号和括号内的内容。

这段代码的作用是从标签页中提取每本图书的标签、书名、信息、评分和评论人数。然后，将这些信息存储在相应的变量中。您还有其他问题吗？

相关问题

for li in title_list: title = li.xpath('//*[@class="l3 a3"]/a/text()')[0] yuedu = li.xpath('//span[1]/text()')[0] 添加代码把title和yuedu存入csv文件

好的，以下是将title和yuedu存入csv文件的Python代码：

import csv

# 假设title_list是一个包含多个li元素的列表
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['title', 'yuedu'])  # 写入表头
    for li in title_list:
        title = li.xpath('//*[@class="l3 a3"]/a/text()')[0]
        yuedu = li.xpath('//span[1]/text()')[0]
        writer.writerow([title, yuedu])  # 写入一行数据

这段代码会将数据存储到名为"data.csv"的文件中，每一行包含一个title和一个yuedu。注意，如果文件已经存在，这段代码会覆盖原有的内容。如果要追加数据，可以将文件打开方式设置为"a"（即append）：

with open('data.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    for li in title_list:
        # ...

import scrapy from scuw.items import ScuwItem class DushuSpider(scrapy.Spider): name = "dushu" allowed_domains = ["www.dushu.com"] start_urls = ["https://www.dushu.com/lianzai/"] def parse(self, response): print('=================') li_list = response.xpath('//div[@class="bookslist"]//div[@class="book-info"]') for li in li_list: name = li.xpath('.//a/text()').extract_first() href = li.xpath('.//a/@href').extract_first() url = "https://www.dushu.com"+href yield scrapy.Request(url=url, callback=self.response_second, meta={'name': name}) def response_second(self, response): src = response.xpath('//div[@class="bookdetails-left"]//div[@class="pic"]/img/@src').extract_first() name = response.meta['name'] data = ScuwItem(src=src, name=name) yield data

这是一个简单的 Scrapy 爬虫示例代码，用于爬取读书网站 (https://www.dushu.com/) 上的书籍信息。代码中定义了一个名为 ScuwItem 的 Item 类，用于存储爬取到的书籍信息。以下是代码的详细说明：

1. 导入 Scrapy 和 ScuwItem 类：

import scrapy
from scuw.items import ScuwItem

2. 定义名为 DushuSpider 的 Spider 类：

class DushuSpider(scrapy.Spider):
    name = "dushu"
    allowed_domains = ["www.dushu.com"]
    start_urls = ["https://www.dushu.com/lianzai/"]

这里定义了 Spider 的名称 (name)、允许爬取的域名 (allowed_domains) 和起始 URL (start_urls)。在这个示例中，Spider 将从 https://www.dushu.com/lianzai/ 开始爬取。

3. 定义 parse 方法：

def parse(self, response):
    print('=================')
    li_list = response.xpath('//div[@class="bookslist"]//div[@class="book-info"]')
    for li in li_list:
        name = li.xpath('.//a/text()').extract_first()
        href = li.xpath('.//a/@href').extract_first()
        url = "https://www.dushu.com"+href
        yield scrapy.Request(url=url, callback=self.response_second, meta={'name': name})

在这个方法中，首先打印了一条分隔线，然后使用 XPath 选择器找到了页面中所有书籍的信息。对于每个书籍，我们提取了书名和链接，并使用 yield 语句返回一个新的 Request 对象，以便在 response_second 方法中处理。这里我们还使用 meta 参数将书名传递给 response_second 方法。

4. 定义 response_second 方法：

def response_second(self, response):
    src = response.xpath('//div[@class="bookdetails-left"]//div[@class="pic"]/img/@src').extract_first()
    name = response.meta['name']
    data = ScuwItem(src=src, name=name)
    yield data

在这个方法中，我们使用 XPath 选择器找到了书籍详情页面中的书籍封面图片链接，并从 meta 中提取了书名。接着，我们创建了一个 ScuwItem 对象，并使用 yield 语句将其输出。

5. 在 settings.py 文件中启用 Item Pipeline：

ITEM_PIPELINES = {
    'scuw.pipelines.ScuwPipeline': 300,
}

这个示例中，我们将数据存储到了数据库中，因此我们需要启用相应的 Item Pipeline。

6. 运行爬虫：

scrapy crawl dushu

以上就是这个爬虫示例的详细说明。