python中的find（）怎么使用：例如判断articles = tree.xpath('//div[1]/div[3]')中有没有中物联三个字，怎么编写python代码

可以使用 `find()` 方法来判断一个字符串中是否包含另一个字符串。在这个例子中，可以使用以下代码：

articles = tree.xpath('//div[1]/div[3]')
if articles and '中物联' in articles[0].text:
    print('文章中包含“中物联”')
else:
    print('文章中不包含“中物联”')

其中，`in` 关键字用于判断一个字符串是否包含另一个字符串。`articles[0].text` 可以获取到 `articles` 中的第一个元素的文本内容。注意要加上判断 `articles` 是否为空的条件，否则可能会出现索引错误。

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name = tree.xpath('/html/body/main/div/div[1]/div[1]/span/text()') if name == []: pass else: name = tree.xpath('/html/body/main/div/div[1]/div[1]/span/text()') publish_time = tree.xpath('/html/body/main/div/div[1]/div[1]/p/span/text()')[0].replace('发布时间：','') print(name,publish_time)这个代码写的对吗

这段代码的逻辑是：

1. 首先使用 XPath 获取了 /html/body/main/div/div[1]/div[1]/span 的文本内容，存储在 name 变量中。

2. 然后使用 if 语句判断 name 是否为空列表，如果是，则 pass 不做任何处理；如果不是，则继续执行下面的代码。

3. 在 else 语句块中，又使用了一遍 XPath 获取了 /html/body/main/div/div[1]/div[1]/span 的文本内容，存储在 name 变量中。这个操作实际上是多余的，因为上面已经获取过了。

4. 使用 XPath 获取了 /html/body/main/div/div[1]/div[1]/p/span 的文本内容，并替换掉了其中的 '发布时间：' 字符串，存储在 publish_time 变量中。

5. 打印出了 name 和 publish_time 变量的值。

从逻辑上看，这段代码没有问题。但是可以优化的地方有：

1. 在使用 if 语句判断 name 是否为空列表时，可以使用 if not name 来简化代码。

2. 在获取 /html/body/main/div/div[1]/div[1]/span 的文本内容时，可以使用 name = name[0] 来获取第一个元素，这样就不需要重复执行一遍 XPath。

3. 在获取 /html/body/main/div/div[1]/div[1]/p/span 的文本内容时，可以使用 .strip() 方法去除字符串两端的空格，这样更加健壮。

下面是优化后的代码：

name = tree.xpath('/html/body/main/div/div[1]/div[1]/span/text()')
if not name:
    pass
else:
    name = name[0]
    publish_time = tree.xpath('/html/body/main/div/div[1]/div[1]/p/span/text()')[0].replace('发布时间：','').strip()
    print(name, publish_time)

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。