学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

发布时间:2022-06-30 发布网站:脚本宝典
脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用脚本宝典觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

scrapy是一个爬虫中封装好的一个明星框架。具有高性能的持久化存储,异步的数据下载,高性能的数据解析,分布式。

对于初学者来说还是需要有一定的基础作为铺垫的学习。我将从下方的思维导图中进行逐步的解析讲述。

实验工具即环境:

  笔记本:Y9000X 2020

  系统:win10

  Python版本:python3.8.6

  Pycharm版本:pycharm 2021.1.2(PRofessional EdITion)

 

学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

 

一、安装

下载tiwisted,此处位下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

下载好后打开终端进行安装scrapy的必要模块  

安装tiwisted,pip install tiwisted-xxxx

安装pywin32:pip install pywin32 

安装scrapy:pip install scrapy

安装完成后在终端输入scrapy如果没有报错即安装成功。

学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

、创建scrapy的工程

在Pycharm中创建好的项目中的中终端输入

scrapy startproject SDFDQPRO

学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

检查下项目目录即可发现多出了如下的工程目录

学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

 

 

三、创建一个爬虫目录

在终端找到之前所创建的工程目录,在此目录下输入scrapy genspider sdfdq_cj http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/

后方网站为中国证券监督管理委员会山东监管局。

学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

运行后可发现工程目录中多出一个名为sdfdq_cj.py的爬虫文件。

学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

 进入到爬虫文件中可以看到如下代码

import scrapy
class SdfdqCjSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sdfdq_cj'
    # 表示被允许的url
    # Allowed_domains = ['http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/']
    # 起始url列表:该列表中存放的url会被scrapy自动进行请求的发送
    start_urls = ['http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/sdfdqyxx/']

    # 用作于数据解析:response参数表示的就是请求成功后对应的响应对象
    def parse(self, response):
        pass

接下来对网站解析选取需要获取的内容

四、数据解析

 

学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

 

 

 通过对网站的查看可以看出我们需要的是辅导期中的企业基本情况、工作进展报告、工作总结总的标题,日期以及链接。

scrapy对网站的解析沿用了xpath的解析方式

import scrapy
class SdfdqCjSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sdfdq_cj'
    # 表示被允许的url
    # allowed_domains = ['http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/']
    # 起始url列表:该列表中存放的url会被scrapy自动进行请求的发送
    start_urls = ['http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/sdfdqyxx/']

    # 用作于数据解析:response参数表示的就是请求成功后对应的响应对象
    def parse(self, response):
        
        li_list = response.xpath('//div[@class="zi_er_right"]//div[@class="fl_list"]//li')
        for li in li_list:
            # xpath返回的是列表,但是列元素一定是Selector类型的对象
            # extract可以将Selector对象中的data参数存储的字符串提取出来
            # 列表调用了extract之后则表示将列表中每一个data参数存储的字符串提取出来
            title = li.xpath('./a//text()')[0].extract()
            date = li.xpath('./span/text()')[0].extract()
            url = 'http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/sdfdqyxx'+li.xpath('./a/@href').extract_First()
            print('title',title)
            print('url',url)
            print('date',date)

对网站的内容解析后运行scrapy  终端输入 scrapy crawl sdfdq_cj  注意:此语句的运行目录

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可以看到我们想获取的内容:

内容获取到我们必须要将其持久化存储才有意义:五、scrapy的持久化存储

1)基于指令的持久化存储:

要求:只可以将parse的方法返回值存储到本地的文本文件中

    def parse(self, response):
        # 创建一个列表接收获取的数据
        all_data = []
        li_list = response.xpath('//div[@class="zi_er_right"]//div[@class="fl_list"]//li')
        for li in li_list:
            # xpath返回的是列表,但是列元素一定是Selector类型的对象
            # extract可以将Selector对象中的data参数存储的字符串提取出来
            # 列表调用了extract之后则表示将列表中每一个data参数存储的字符串提取出来
            title = li.xpath('./a//text()')[0].extract()
            date = li.xpath('./span/text()')[0].extract()
            url = 'http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/sdfdqyxx'+li.xpath('./a/@href').extract_first()
            # 基于终端指令的持久化存储操作
            dic = {
                'title':title,
                'url':url,
                'date':date
            }
            all_data.apPEnd(dic)
        return all_data

接下来在终端中输入 scrapy crawl sdfdq_cj -o ./sdfdq.csv

将获取的文本内容存储到对应路径下的sdfdq.csv文本文件中

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2)基于管道的持久化存储

 

 明天更。。。。。。。。。

Auto Copiedscrapy作为一个爬虫中封装好的一个明星框架。

 

Auto Copied

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用全部内容,希望文章能够帮你解决学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用所遇到的问题。

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