python爬虫框架scrapy实例
时间: 2023-05-31 19:20:07 浏览: 248
### 回答1:
好的,下面是一个Python爬虫框架Scrapy的实例,包括如何定义爬虫和使用Scrapy框架中的其他功能。
首先,您需要安装Scrapy。您可以使用以下命令在命令行中安装Scrapy:
```
pip install scrapy
```
安装完成后,您可以开始编写您的第一个Scrapy爬虫。在这个例子中,我们将使用Scrapy爬取网站https://quotes.toscrape.com/,并提取每个名人名言中的文本和作者。
1. 创建项目
在命令行中,创建一个新的Scrapy项目:
```
scrapy startproject quotes_spider
```
这将创建一个名为“quotes_spider”的新目录,并在其中生成一些默认文件。
2. 定义爬虫
接下来,我们需要定义一个Scrapy爬虫。在项目目录下的“spiders”文件夹中,创建一个新的Python文件,名为“quotes_spider.py”。在该文件中,定义一个名为“QuotesSpider”的类,继承自“scrapy.Spider”类。
```python
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
]
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
'text': quote.css('span.text::text').get(),
'author': quote.css('span small::text').get(),
}
next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
if next_page is not None:
yield response.follow(next_page, self.parse)
```
在上述代码中,我们首先定义了“QuotesSpider”类的名称和起始URL。在“parse”方法中,我们使用“response.css”方法来选择页面中所有名言的HTML元素,并使用“yield”语句返回文本和作者。
然后,我们在“next_page”变量中选择下一页的URL,如果有下一页,我们将使用“response.follow”方法继续爬取该页。这将递归地调用“parse”方法,直到没有更多的页面可供爬取。
3. 运行爬虫
现在,我们已经定义了一个Scrapy爬虫,我们可以在命令行中使用以下命令来运行它:
```
scrapy crawl quotes
```
这将启动名为“quotes”的爬虫,并开始爬取https://quotes.toscrape.com/网站。当爬虫完成时,它将输出爬取的数据。
这是一个简单的Scrapy实例,演示了如何定义一个爬虫并使用Scrapy框架中的其他功能。Scrapy提供了许多其他功能,例如数据存储、中间件、管道等。使用这些功能,您可以轻松地扩展您的爬虫并实现更高级的功能。
### 回答2:
Scrapy是一个优秀的Python爬虫框架,可以帮助开发者轻松地开发出高效、稳定的爬虫程序。在这里,我们将介绍一个使用Scrapy框架的爬虫实例。
这个爬虫程序的目标是从豆瓣电影网站上爬取电影的信息。我们的目标是抓取电影的名称、评分、主演、评论等信息,并输出到一个CSV文件中。
首先,在Scrapy框架中,我们需要先创建一个新的项目。使用命令行工具进入要存放项目的目录下,输入以下命令:
scrapy startproject douban_movie
这个命令会创建一个名为“douban_movie”的Scrapy项目。
接下来,在项目的根目录下创建一个新的spider,使用以下命令:
scrapy genspider movie_spider "movie.douban.com"
这个命令会在项目的spiders目录中创建一个名为“movie_spider”的爬虫。我们将使用这个爬虫来抓取豆瓣电影网站上的信息。
在开始编写代码之前,需要先在settings.py中设置一些参数,例如我们需要启用cookies和user-agent抓取,可以将这些设置写到settings.py文件中。例如:
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:60.0) Gecko/20100101 Firefox/60.0'
COOKIES_ENABLED = True
DOWNLOAD_DELAY = 3
接下来,根据需求编写爬虫的代码。我们的爬虫将通过requests发出请求,然后使用beautifulsoup解析网页,最后使用item处理数据。具体代码如下:
import scrapy
from scrapy.http import Request
from bs4 import BeautifulSoup
from douban_movie.items import DoubanMovieItem
class DoubanMovieSpider(scrapy.Spider):
name = 'douban_movie'
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
def parse(self, response):
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movie_list = soup.find_all('div', {'class': 'item'})
for movie in movie_list:
item = DoubanMovieItem()
item['name'] = movie.find('span', {'class': 'title'}).text
item['score'] = movie.find('span', {'class': 'rating_num'}).text
item['actors'] = movie.find('p', {'class': ''}).text
item['comments'] = movie.find('span', {'class': 'inq'}).text
yield item
next_page = soup.find('span', {'class': 'next'}).find('a')
if next_page:
next_page_url = 'https://movie.douban.com/top250' + next_page['href']
yield Request(next_page_url, callback=self.parse)
最后,将数据输出到一个CSV文件中。我们可以在settings.py中添加以下内容:
FEED_FORMAT = 'csv'
FEED_URI = 'douban_movie.csv'
这样我们就成功地完成了一个爬虫程序的开发。运行这个爬虫,Scrapy会自动爬取豆瓣电影网站上的电影信息,并将结果输出到douban_movie.csv文件中。
### 回答3:
scrapy是一个为了爬取网站数据而设计的Python爬虫框架。它可以帮助我们自动化地爬取网页数据,并把数据转化为结构化的格式。下面,我将为大家介绍一个Python爬虫框架scrapy的实例。
首先,我们需要安装scrapy框架。可以通过pip install scrapy命令进行安装。安装完成后,我们就可以开始构建我们的爬虫程序了。在scrapy中,我们通过编写spider来实现爬取网站数据的功能。它是整个爬虫程序的核心部分。
在编写spider之前,我们需要对目标网站进行分析,确定我们要抓取的数据位置、获取方式等信息。在本例中,我们选择抓取一个电商网站的商品信息,并保存下来。我们选择的电商网站为京东商城。我们需要确定我们要获取的信息:商品名称、价格、销售数量、评论数、好评率等信息。确定了目标信息后,我们需要查看京东商城的网页源代码,分析出相应的数据位置,以便我们编写spider。
编写spider的过程中,我们需要指定启动的URL地址、爬取页面的解析方法和数据保存方式等。在本例中,我们使用了scrapy自带的Spider模板来快速搭建spider框架:
```
import scrapy
class JdSpider(scrapy.Spider):
name = "jd"
allowed_domains = ["jd.com"]
start_urls = ["https://www.jd.com/"]
def parse(self, response):
pass
```
在这段代码中,我们定义了一个名为JdSpider的spider类,并设置了其启动的URL地址和解析方法。在解析方法中,我们使用了scrapy自带的Selector模块来选择我们想要抓取的数据。我们需要使用XPath或CSS Selector来进行选择。
下面是我们完成的爬虫程序,实现了从京东商城抓取出相应的商品信息,并保存为CSV格式。
```
import scrapy
import csv
class JdSpider(scrapy.Spider):
name = "jd"
allowed_domains = ["jd.com"]
start_urls = ["https://www.jd.com/"]
def parse(self, response):
for url in response.css('a::attr(href)').extract():
if 'item.jd.com' in url:
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_item)
def parse_item(self, response):
name = response.css('div.sku-name::text').extract_first().strip()
price = response.css('span.price::text').extract_first().strip()
sale_cnt = response.css('a::text').extract()[1].strip().replace('笔', '')
comment_cnt = response.css('a::text').extract()[3].strip().replace('条', '')
comment_ratio = response.css('strong.percent::text').extract_first().strip()
with open('items.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow([name, price, sale_cnt, comment_cnt, comment_ratio])
```
在这段代码中,我们使用了scrapy的Request模块来请求指定URL,并通过parse_item方法解析我们想要抓取的数据。我们将数据保存在名为“items.csv”的文件中,使用csv模块完成转换。对于抓取的数据,我们可以使用pandas等数据分析工具进行数据处理与分析。
总之,scrapy是一款十分优秀的Python爬虫框架,能够大大简化我们的数据爬取工作。希望我的回答能够帮助大家对Python爬虫有更深入的了解。
阅读全文