Python爬虫基础之初次使用scrapy爬虫实例


Posted in Python onJune 26, 2021

项目需求

在专门供爬虫初学者训练爬虫技术的网站(http://quotes.toscrape.com)上爬取名言警句。

创建项目

在开始爬取之前,必须创建一个新的Scrapy项目。进入您打算存储代码的目录中,运行下列命令:

(base) λ scrapy startproject quotes
New scrapy project 'quotes ', using template directory 'd: \anaconda3\lib\site-packages\scrapy\temp1ates\project ', created in:
    D:\XXX
You can start your first spider with :
    cd quotes
    scrapy genspider example example. com

首先切换到新建的爬虫项目目录下,也就是/quotes目录下。然后执行创建爬虫文件的命令:

D:\XXX(master)
(base) λ cd quotes\
  
D:\XXX\quotes (master)
(base) λ scrapy genspider quotes quotes.com
cannot create a spider with the same name as your project
 
D :\XXX\quotes (master)
(base) λ scrapy genspider quote quotes.com
created spider 'quote' using template 'basic' in module:quotes.spiders.quote

该命令将会创建包含下列内容的quotes目录:

Python爬虫基础之初次使用scrapy爬虫实例

robots.txt

robots协议也叫robots.txt(统一小写)是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件,它通常告诉网络搜索引擎的网络蜘蛛,此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的爬虫获取的,哪些是可以被爬虫获取的。

robots协议并不是一个规范,而只是约定俗成的。

#filename : settings.py
#obey robots.txt rules
ROBOTSTXT__OBEY = False

分析页面

编写爬虫程序之前,首先需要对待爬取的页面进行分析,主流的浏览器中都带有分析页面的工具或插件,这里我们选用Chrome浏览器的开发者工具(Tools→Developer tools)分析页面。

数据信息

在Chrome浏览器中打开页面http://lquotes.toscrape.com,然后选择"Elements",查看其HTML代码。

可以看到每一个标签都包裹在

Python爬虫基础之初次使用scrapy爬虫实例

编写spider

分析完页面后,接下来编写爬虫。在Scrapy中编写一个爬虫, 在scrapy.Spider中编写代码Spider是用户编写用于从单个网站(或者-些网站)爬取数据的类。

其包含了-个用于下载的初始URL,如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容,提取生成item的方法。

为了创建一个Spider, 您必须继承scrapy.Spider类,且定义以下三个属性:

  • name:用于区别Spider。该名字必须是唯一-的, 您不可以为不同的Spider设定相同的名字。
  • start _urls:包含了Spider在启动时进行爬取的ur列表。因此, 第一个被获取到的页面将是其中之一。后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。
  • parse():是spider的一一个方法。被调用时,每个初始URL完成下载后生成的Response对象将会作为唯一的参数传递给该函数。该方法负责解析返回的数据(response data),提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL 的Request对象。
import scrapy
 
class QuoteSpi der(scrapy . Spider):
    name ='quote'
    allowed_ domains = [' quotes. com ']
    start_ urls = ['http://quotes . toscrape . com/']
    
    def parse(self, response) :
        pass

下面对quote的实现做简单说明。

  • scrapy.spider :爬虫基类,每个其他的spider必须继承自该类(包括Scrapy自带的其他spider以及您自己编写的spider)。
  • name是爬虫的名字,是在genspider的时候指定的。
  • allowed_domains是爬虫能抓取的域名,爬虫只能在这个域名下抓取网页,可以不写。
  • start_ur1s是Scrapy抓取的网站,是可迭代类型,当然如果有多个网页,列表中写入多个网址即可,常用列表推导式的形式。
  • parse称为回调函数,该方法中的response就是start_urls 网址发出请求后得到的响应。当然也可以指定其他函数来接收响应。一个页面解析函数通常需要完成以下两个任务:

1.提取页面中的数据(re、XPath、CSS选择器)
2.提取页面中的链接,并产生对链接页面的下载请求。
页面解析函数通常被实现成一个生成器函数,每一项从页面中提取的数据以及每一个对链接页面的下载请求都由yield语句提交给Scrapy引擎。

解析数据

import scrapy
 
def parse(se1f,response) :
    quotes = response.css('.quote ')
    for quote in quotes:
        text = quote.css( '.text: :text ' ).extract_first()
        auth = quote.css( '.author : :text ' ).extract_first()
        tages = quote.css('.tags a: :text' ).extract()
        yield dict(text=text,auth=auth,tages=tages)

重点:

  • response.css(直接使用css语法即可提取响应中的数据。
  • start_ur1s 中可以写多个网址,以列表格式分割开即可。
  • extract()是提取css对象中的数据,提取出来以后是列表,否则是个对象。并且对于
  • extract_first()是提取第一个

运行爬虫

在/quotes目录下运行scrapycrawlquotes即可运行爬虫项目。
运行爬虫之后发生了什么?

Scrapy为Spider的start_urls属性中的每个URL创建了scrapy.Request对象,并将parse方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。

Request对象经过调度,执行生成scrapy.http.Response对象并送回给spider parse()方法进行处理。

完成代码后,运行爬虫爬取数据,在shell中执行scrapy crawl <SPIDER_NAME>命令运行爬虫'quote',并将爬取的数据存储到csv文件中:

(base) λ scrapy craw1 quote -o quotes.csv
2021-06-19 20:48:44 [scrapy.utils.log] INF0: Scrapy 1.8.0 started (bot: quotes)

等待爬虫运行结束后,就会在当前目录下生成一个quotes.csv的文件,里面的数据已csv格式存放。

-o支持保存为多种格式。保存方式也非常简单,只要给上文件的后缀名就可以了。(csv、json、pickle等)

到此这篇关于Python爬虫基础之初次使用scrapy爬虫实例的文章就介绍到这了,更多相关Python scrapy框架内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!

Python 相关文章推荐
Python实现批量更换指定目录下文件扩展名的方法
Sep 19 Python
Python 爬虫之超链接 url中含有中文出错及解决办法
Aug 03 Python
Python基于matplotlib实现绘制三维图形功能示例
Jan 18 Python
Numpy掩码式数组详解
Apr 17 Python
解决Python下json.loads()中文字符出错的问题
Dec 19 Python
Kali Linux安装ipython2 和 ipython3的方法
Jul 11 Python
解决Django layui {{}}冲突的问题
Aug 29 Python
使用pyinstaller逆向.pyc文件
Dec 20 Python
python无序链表删除重复项的方法
Jan 17 Python
python实现小程序推送页面收录脚本
Apr 20 Python
python 代码运行时间获取方式详解
Sep 18 Python
Python日志器使用方法及原理解析
Sep 27 Python
Python上下文管理器Content Manager
Jun 26 #Python
仅用几行Python代码就能复制她的U盘文件?
总结几个非常实用的Python库
Jun 26 #Python
手残删除python之后的补救方法
Python办公自动化之教你用Python批量识别发票并录入到Excel表格中
Python Pandas模块实现数据的统计分析的方法
Jun 24 #Python
FP-growth算法发现频繁项集——发现频繁项集
You might like
php利用smtp类实现电子邮件发送
2015/10/30 PHP
[原创]解决wincache不支持64位PHP5.5/5.6的问题(提供64位wincache下载)
2016/06/22 PHP
html下载本地
2006/06/19 Javascript
js控制div及网页相关属性的代码
2009/12/19 Javascript
firefox插件Firebug的使用教程
2010/01/02 Javascript
javascript之querySelector和querySelectorAll使用介绍
2011/12/20 Javascript
javascript实现的弹出层背景置灰-模拟(easyui dialog)
2013/12/27 Javascript
AngularJS入门教程(二):AngularJS模板
2014/12/06 Javascript
15个值得开发人员关注的jQuery开发技巧和心得总结【经典收藏】
2016/05/25 Javascript
Bootstrap jquery.twbsPagination.js动态页码分页实例代码
2017/02/20 Javascript
移动端效果之Swiper详解
2017/10/09 Javascript
vue.js element-ui validate中代码不执行问题解决方法
2017/12/18 Javascript
微信小程序进入广告实现代码实例
2019/09/19 Javascript
JSONP解决JS跨域问题的实现
2020/05/25 Javascript
[44:40]KG vs LGD 2019国际邀请赛小组赛 BO2 第一场 8.15
2019/08/16 DOTA
Python中的高级函数map/reduce使用实例
2015/04/13 Python
使用Python的Twisted框架实现一个简单的服务器
2015/04/16 Python
Python中list列表的一些进阶使用方法介绍
2015/08/15 Python
Python提取网页中超链接的方法
2016/09/18 Python
深入理解Python中range和xrange的区别
2017/11/26 Python
python使用writerows写csv文件产生多余空行的处理方法
2019/08/01 Python
Pytorch之parameters的使用
2019/12/31 Python
TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式
2020/01/04 Python
pytorch下大型数据集(大型图片)的导入方式
2020/01/08 Python
Rockport乐步美国官网:风靡美国的白宫鞋
2016/11/24 全球购物
诗狄娜化妆品官方网站:Stila Cosmetics
2016/12/21 全球购物
Footshop法国:购买运动鞋
2020/01/19 全球购物
Vrbo西班牙:预订您的度假公寓(公寓、乡村房屋…)
2020/04/27 全球购物
《最佳路径》教学反思
2014/04/13 职场文书
学校安全生产承诺书
2014/05/23 职场文书
人事任命书范文
2014/06/04 职场文书
医院党的群众路线教育实践活动领导班子对照检查材料
2014/09/25 职场文书
文言文辞职信
2015/02/28 职场文书
军训后的感想
2015/08/07 职场文书
社交电商模式的兴起:这些新的商机千万别错过
2019/07/26 职场文书
为什么node.js不适合大型项目
2021/04/28 Javascript