在spyder界面上，yield如何返回给scrapy框架，并将数据写入csv中

在Scrapy中，yield语句是将数据返回给框架的关键。当Scrapy框架接收到yield返回的数据时，它会自动将数据写入到csv文件中。具体实现过程如下：

1. 在Spider类的parse()函数中，使用yield返回爬取到的数据。

2. 在settings.py文件中设置FEED_URI和FEED_FORMAT参数，指定csv文件的保存路径和格式。

3. 在命令行中运行爬虫时，使用"-o"参数指定csv文件的保存路径和文件名。

下面是一个完整的示例代码：

import scrapy

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

    def parse(self, response):
        yield {'title': response.css('title::text').get()}

# settings.py
FEED_URI = 'result.csv'
FEED_FORMAT = 'csv'

在命令行中运行爬虫并将结果写入csv文件：

scrapy crawl example.com -o result.csv

相关问题

如何在spyder里面执行代码scrapy crawl esf -o esf.csv

要在Spyder中执行Scrapy命令，可以使用Spyder的终端功能。请按照以下步骤操作：

1. 打开Spyder，并打开你的Scrapy项目所在的工作目录。

2. 点击菜单栏中的“Consoles”选项，然后选择“New Console”。

3. 在新的控制台中，输入以下命令并按Enter键：

scrapy crawl esf -o esf.csv

这将运行名为“esf”的Scrapy爬虫，并将结果输出到名为“esf.csv”的CSV文件中。

请注意，如果你的Scrapy项目依赖于特定的虚拟环境，请确保在Spyder中使用正确的虚拟环境。你可以在Spyder的“Preferences”菜单中设置虚拟环境。

如何在Spyder中读取 csv 文件中的数据，并在spyder中显示为数据框。

在Spyder这个Python集成开发环境中，你可以按照以下步骤来读取CSV文件并将其显示为Pandas DataFrame：

1. 首先，确保已经安装了`pandas`库。如果你还没有安装，可以在Spyder的Conda Prompt或Shell中运行命令 `pip install pandas`。

2. 导入所需的库：

   import pandas as pd

3. 使用`pandas`的`read_csv()`函数来读取CSV文件：

   df = pd.read_csv('filename.csv')  # 将'filename.csv'替换为你要读取的实际文件路径

这行代码会读取指定文件并返回一个DataFrame对象。

4. 要查看数据，可以打印DataFrame：

   print(df)

或者选择在Spyder的Variable Explorer面板中查看，通常位于右侧窗口的底部。

5. 如果你想在Spyder的内建IPython Console或Variable explorer中查看DataFrame，可以直接输入变量名查看其前几行，如：

   df.head()  # 显示DataFrame的前五行