def parse(self, response): res = Selector(response) items = RenrenchesipderItem() items['id'] = res.xpath('//div[@class="detail-wrapper"]/@data-encrypt-id').extract()[0] # 标题 items['title'] = res.xpath('//div[@class="title"]/h1/text()').extract()[0] # 客户出价 items['price'] = res.xpath('//div[@class="middle-content"]/div/p[2]/text()').extract()[0] # 市场价 items['new_car_price'] = res.xpath('//div[@class="middle-content"]/div/div[1]/span/text()').extract()[0] # 首付款 down_payment = res.xpath('//div[@class="list"]/p[@class="money detail-title-right-tagP"]/text()') # 月供 monthly_payment = res.xpath('//[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[3]/div[2]/p[5]/text()') # 判断是否可以分期购买 if down_payment and monthly_payment: items['staging_info'] = [down_payment.extract()[0], monthly_payment.extract()[0]] # 服务费 items['service_fee'] = res.xpath('///div[1]/p[2]/strong/text()').extract()[0] # 服务项 items['service'] = res.xpath('//[@id="js-box-service"]/table/tr/td/table/tr/td/text()').extract() # 车辆上牌时间 里程 外迁信息 items['info'] = res.xpath('///div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/ul/li/div/p/strong/text()').extract() # 车辆排量 items['displacement'] = \ res.xpath('//[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/ul/li[4]/div/strong/text()').extract()[0] # 车辆上牌城市 items['registration_city'] = res.xpath('///@licensed-city').extract()[0] # 车源号 items['options'] = \ res.xpath('//*[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[5]/p/text()').extract()[0].strip().split(":")[1] # 判断是都有图片 if res.xpath('//div[@class="info-recommend"]/div/img/@src'): # 车辆图片 items['car_img'] = res.xpath('//div[@class="info-recommend"]/div/img/@src').extract()[0] # 车辆所在城市 items['city'] = res.xpath('//div[@rrc-event-scope="city"]/a[@class="choose-city"]/text()').extract()[0].strip() # 车辆颜色 items['color'] = res.xpath('//div[@class="card-table"]/table/tr/td[2]/text()').extract()[0] ​ 解释一下每一句话

时间: 2023-12-21 13:04:36 浏览: 28
这是一个 Python 的 scrapy 爬虫程序中的一个解析函数,主要作用是从网页中提取出需要的数据并存储到 items 中。具体解释如下: ```python def parse(self, response): res = Selector(response) # 使用 scrapy 的 Selector 对象解析 response items = RenrenchesipderItem() # 定义一个 items 对象用于存储数据 # 从网页中提取出 id、标题、客户出价、市场价、首付款、月供、服务费、服务项、车辆上牌时间、里程、外迁信息、车辆排量、车辆上牌城市、车源号、车辆颜色等数据 items['id'] = res.xpath('//div[@class="detail-wrapper"]/@data-encrypt-id').extract()[0] items['title'] = res.xpath('//div[@class="title"]/h1/text()').extract()[0] items['price'] = res.xpath('//div[@class="middle-content"]/div/p[2]/text()').extract()[0] items['new_car_price'] = res.xpath('//div[@class="middle-content"]/div/div[1]/span/text()').extract()[0] down_payment = res.xpath('//div[@class="list"]/p[@class="money detail-title-right-tagP"]/text()') monthly_payment = res.xpath('//[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[3]/div[2]/p[5]/text()') if down_payment and monthly_payment: items['staging_info'] = [down_payment.extract()[0], monthly_payment.extract()[0]] items['service_fee'] = res.xpath('///div[1]/p[2]/strong/text()').extract()[0] items['service'] = res.xpath('//[@id="js-box-service"]/table/tr/td/table/tr/td/text()').extract() items['info'] = res.xpath('///div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/ul/li/div/p/strong/text()').extract() items['displacement'] = res.xpath('//[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[4]/ul/li[4]/div/strong/text()').extract()[0] items['registration_city'] = res.xpath('///@licensed-city').extract()[0] items['options'] = res.xpath('//*[@id="basic"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[5]/p/text()').extract()[0].strip().split(":")[1] if res.xpath('//div[@class="info-recommend"]/div/img/@src'): items['car_img'] = res.xpath('//div[@class="info-recommend"]/div/img/@src').extract()[0] items['city'] = res.xpath('//div[@rrc-event-scope="city"]/a[@class="choose-city"]/text()').extract()[0].strip() items['color'] = res.xpath('//div[@class="card-table"]/table/tr/td[2]/text()').extract()[0] return items # 返回 items 对象 ``` 其中,Selector 对象是 scrapy 中提供的一种选择器,可以方便地从 HTML 或 XML 中提取数据。extract() 方法用于获取提取的数据,[0] 则是因为返回的是一个列表,需要取出其中的第一个元素。此外,还有一些判断语句用于处理数据缺失或判断是否存在该数据,如 if down_payment and monthly_payment: 判断是否可以分期购买。最后,将所有数据存储在 items 对象中并返回。

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帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # 贝壳网小区 import requests from lxml import etree from time import sleep import hashlib from urllib import parse import pandas as pd def getPosi(tar): try: ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' dic = requests.get(url).json() lat = dic['result']['location']['lat'] lng = dic['result']['location']['lng'] return lat, lng except: return None, None def collect(): items = { 'ganjingzi': 22, 'zhongshan': 19, 'shahekou': 14, 'xigang': 12 } resLs = [] for key in items: for page in range(items[key]): page += 1 url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': ua, 'Referer': url } while True: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): href = li.xpath('./a/@href')[0] while True: try: res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) dic = { 'href': href, 'key': key, 'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], 'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], 'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), 'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), 'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() } dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) print(dic) resLs.append(dic) sleep(3) df = pd.DataFrame(resLs) df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) if name == 'main': ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' collect()

import http.client from html.parser import HTMLParser import argparse from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import multiprocessing.pool prefix = "save/" readed_path = multiprocessing.Manager().list() cur_path = multiprocessing.Manager().list() new_path = multiprocessing.Manager().list() lock = multiprocessing.Lock() class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) # print("start tag in list :" + str(self.tag)) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) lock.acquire() if not self.href in readed_path: readed_path.append(self.href) new_path.append(self.href) # print("end tag in list :" + str(self.tag)) lock.release() self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = data def LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" conn = http.client.HTTPConnection(path) try: conn.request("GET", file_path) response = conn.getresponse() print(response.status, response.reason, response.version) data = response.read().decode("utf-8") if response.status == 301: data = response.getheader("Location") lock.acquire() new_path.append(data) lock.release() data = "" #print(data) conn.close() return data except Exception as e: print(e.args) def ParseArgs(): # 初始化解析器 parser = argparse.ArgumentParser() # 定义参数 parser.add_argument("-p", "--path", help="域名") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="递归深度") # 解析 args = parser.parse_args() return args def formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return path def doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data) def work(deep,maxdeep): if deep > maxdeep: return args = ParseArgs() cur_path.append(formatPath(args.path)) readed_path.append(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() e = multiprocessing.Pool(4) for i in range(args.deep): size = len(cur_path) e.map(doWork,cur_path) cur_path[:]=[] for p in new_path: cur_path.append(p) new_path[:]=[] print(i)优化此代码能在windows下运行

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