Python Scrapy入门:实战图虫网图片抓取
177 浏览量
更新于2024-08-30
收藏 106KB PDF 举报
Python抓取框架Scrapy爬虫入门:页面提取教程深入讲解
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,它为自动化网页抓取提供了高效且灵活的解决方案。本文将带你入门Scrapy,重点探讨如何使用Scrapy进行页面提取,特别是针对动态加载内容的处理。
首先,了解Scrapy的基本概念。Scrapy不仅包含基本的爬虫组件,如下载器(Downloader)和解析器(Parser),还支持自定义中间件和扩展,使得用户可以根据项目需求进行定制。在开始项目之前,建议先阅读《如何入门Scrapy》教程(//www.jb51.net/article/87820.htm),以便对框架有初步的认识。
本文示例是抓取图虫网的图片,具体步骤如下:
1. **内容分析**:
- 图虫网的图片分类位于"发现"->"标签"区域,选择特定标签如"美女",其链接为https://tuchong.com/tags/美女/。
- 在开发者工具中,观察到页面源代码显示图集信息隐藏在`div.widget-gallery`下的`ul.pagelist-wrapper`列表项(每个`li.gallery-item`)中。
- 然而,通过Postman等工具直接发送GET请求获取的页面内容缺失图集内容,表明页面使用了AJAX技术动态加载数据。
2. **动态加载处理**:
- 图片内容通过AJAX请求加载,这意味着需要模拟浏览器行为来获取完整的数据。开发者工具中的XHR请求地址揭示了数据接口:`https://tuchong.com/rest/tags/美女/posts?page=1&count=20&order=weekly&before_timestamp=...`。
- Scrapy可以通过`Scrapy.Spider`的`start_requests()`方法发起请求,并在`parse()`函数中解析响应,结合`Selector`类解析返回的JSON或HTML内容,提取所需图片链接。
3. **实现策略**:
- 为了抓取动态加载的图片,可以使用Scrapy的`Scrapy.Request`对象,设置`meta`属性保存Ajax参数,如页码和时间戳。
- 在`parse()`函数中,解析返回的响应,查找包含图片链接的HTML结构,并使用`Selector`解析这些链接。
- 对于分页,可以设置`Scrapy.Scheduler`来处理后续的请求,根据接口的`before_timestamp`参数实现无限滚动或者定时抓取。
4. **注意事项**:
- 在实际开发中,可能需要处理反爬虫机制,如cookie管理、User-Agent伪装、速率限制等。
- 尊重网站的Robots协议,确保爬虫行为合法。
总结,Scrapy框架通过灵活的API和深度定制能力,使我们能够有效地处理像图虫网这类使用AJAX加载动态内容的网站。通过深入理解Scrapy的工作原理和利用其提供的工具,可以构建出功能强大的爬虫程序,实现数据抓取和分析。
264 浏览量
点击了解资源详情
2433 浏览量
点击了解资源详情
146 浏览量
373 浏览量
179 浏览量
点击了解资源详情
147 浏览量

weixin_38686677
- 粉丝: 2
最新资源
- Java制作的游戏之夜活动追踪工具
- 易语言实现的115网盘解析器源码解析
- UnityBeerPong:体验C#开发的啤酒乒乓游戏
- iOS CZHAlertView封装:类似UIAlertController的自定义弹出视图
- 易语言打造现代汉字查询工具
- 中国海洋大学2018操作系统A卷复习指南
- Pitt ECE 0302项目文件整理与存放
- mexLasso编译教程:在Matlab2013a环境下的详细指南
- ArcGIS 10.2.2 Server下载体验:无需资源分享
- 实现毛巾排序算法的JavaScript实践
- 利用UDP打洞技术实现内网通讯的软件工具
- 掌握iOS图片上翻效果的实现技巧
- ESPN FC比赛预测器扩展:团队选择分析
- 机器学习建模与性能优化大赛解析
- CEF 3.2357.1287 编译版本增加MP3/MP4支持
- DoroPDFWriter64位:高效的64位虚拟打印机软件