yield
  1. 带有 yield 的函数不再是一个普通函数,而是一个生成器generator,可用于迭代
  2. yield 是一个类似 return 的关键字,迭代一次遇到yield时就返回yield后面(右边)的值。重点是:下一次迭代时,从上一次迭代遇到的yield后面的代码(下一行)开始执行
  3. 简要理解:yield就是 return 返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代就从这个位置后(下一行)开始
案例:
  1.当当网 (1)yield(2)管道封装(3)多条管道下载 (4)多页数据下载[下节介绍]
 
创建项目
>scrapy startproject scrapy_dangdang

创建爬虫文件

scrapy_dangdang\scrapy_dangdang\scrapy> scrapy genspider dang http://category.dangdang.com/cp01.01.02.00.00.00.html

测试运行,爬虫文件

scrapy_dangdang\scrapy_dangdang\scrapy> scrapy crawl dang


items.py定义数据结构

获取数据

找到书图片的src

找到书名称的alt

找到书价格的span

获取selector对象列表的data属性值

发现src相同,解决懒加载情况

网页向下滑动

使用图片的data-original值

解决第一张图的src使用none空

第一张图的img只有src属性

第二张图及之后图的img有data-original属性

导入

yield返回值到pipelines管道

settings中开启管道


pipelines管道的封装

追加写入数据

爬虫文件执行之,前执行

爬虫文件执行之,后执行

解决操作文件过于频繁

book.json


多条管道的下载

开启图片下载管道

运行


项目结构,及代码

dang.py爬虫核心功能

import scrapy
from scrapy_dangdang.items import ScrapyDangdang095Item class DangSpider(scrapy.Spider): # 如果是多页下载的话 那么必须要调整的是allowed_domains的范围 一般情况下只写域名
allowed_domains = ['http://category.dangdang.com/cp01.01.02.00.00.00.html']
start_urls = ['http://category.dangdang.com/cp01.01.02.00.00.00.html'] def parse(self, response):
# pipelines 下载数据
# items 定义数据结构的
# src = //ul[@id="component_59"]/li//img/@src
# alt = //ul[@id="component_59"]/li//img/@alt
# price = //ul[@id="component_59"]/li//p[@class="price"]/span[1]/text()
# 所有的seletor的对象 都可以再次调用xpath方法
li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li') for li in li_list:
src = li.xpath('.//img/@data-original').extract_first()
# 第一张图片和其他的图片的标签的属性是不一样的
# 第一张图片的src是可以使用的 其他的图片的地址是data-original
if src:
src = src
else:
src = li.xpath('.//img/@src').extract_first() name = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
price = li.xpath('.//p[@class="price"]/span[1]/text()').extract_first() book = ScrapyDangdang095Item(src=src,name=name,price=price) # 获取一个book就将book交给pipelines
yield book

items.py定义数据结构,类

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class ScrapyDangdang095Item(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
# 通俗的说就是你要下载的数据都有什么 # 图片
src = scrapy.Field()
# 名字
name = scrapy.Field()
# 价格
price = scrapy.Field()

pipelines.py管道功能

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html # useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter # 如果想使用管道的话 那么就必须在settings中开启管道
class ScrapyDangdang095Pipeline:
# 在爬虫文件开始的之前就执行的一个方法
def open_spider(self,spider):
self.fp = open('book.json','w',encoding='utf-8') # item就是yield后面的book对象
def process_item(self, item, spider):
# 以下这种模式不推荐 因为每传递过来一个对象 那么就打开一次文件 对文件的操作过于频繁 # # (1) write方法必须要写一个字符串 而不能是其他的对象
# # (2) w模式 会每一个对象都打开一次文件 覆盖之前的内容
# with open('book.json','a',encoding='utf-8')as fp:
# fp.write(str(item)) self.fp.write(str(item)) return item # 在爬虫文件执行完之后 执行的方法
def close_spider(self,spider):
self.fp.close() import urllib.request # 多条管道开启
# (1) 定义管道类
# (2) 在settings中开启管道
# 'scrapy_dangdang_095.pipelines.DangDangDownloadPipeline':301
class DangDangDownloadPipeline:
def process_item(self, item, spider): url = 'http:' + item.get('src')
filename = './books/' + item.get('name') + '.jpg' urllib.request.urlretrieve(url = url, filename= filename) return item

settings.py配置管道

# Scrapy settings for scrapy_dangdang_095 project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html BOT_NAME = 'scrapy_dangdang' SPIDER_MODULES = ['scrapy_dangdang.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'scrapy_dangdang.spiders' # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'scrapy_dangdang_095 (+http://www.yourdomain.com)' # Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True # Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32 # Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16 # Disable cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False # Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False # Override the default request headers:
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
# 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
# 'Accept-Language': 'en',
#} # Enable or disable spider middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
# 'scrapy_dangdang_095.middlewares.ScrapyDangdang095SpiderMiddleware': 543,
#} # Enable or disable downloader middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
# 'scrapy_dangdang_095.middlewares.ScrapyDangdang095DownloaderMiddleware': 543,
#} # Enable or disable extensions
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
# 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
#} # Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
# 管道可以有很多个 那么管道是有优先级的 优先级的范围是1到1000 值越小优先级越高
'scrapy_dangdang.pipelines.ScrapyDangdang095Pipeline': 300, # DangDangDownloadPipeline
'scrapy_dangdang.pipelines.DangDangDownloadPipeline':301
}
# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False # Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
#HTTPCACHE_ENABLED = True
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
#HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
#HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

scrapy获取当当网中数据的更多相关文章

  1. scrapy获取当当网多页的获取

    结合上节,网多页的获取只需要修改 dang.py import scrapy from scrapy_dangdang.items import ScrapyDangdang095Item class ...

  2. scrapy项目3:爬取当当网中机器学习的数据及价格(spider类)

    1.网页解析 当当网中,人工智能数据的首页url如下为http://category.dangdang.com/cp01.54.12.00.00.00.html 点击下方的链接,一次观察各个页面的ur ...

  3. Python爬虫库Scrapy入门1--爬取当当网商品数据

    1.关于scrapy库的介绍,可以查看其官方文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/ 2.安装:pip install scrapy  注意这 ...

  4. [转载]JAVA获取word表格中数据的方案

    上一个项目的开发中需要实现从word中读取表格数据的功能,在JAVA社区搜索了很多资料,终于找到了两个相对最佳的方案,因为也得到了不少网友们的帮助,所以不敢独自享用,在此做一个分享. 两个方案分别是: ...

  5. [原创]JAVA获取word表格中数据的方案

    上一个项目的开发中需要实现从word中读取表格数据的功能,在JAVA社区搜索了很多资料,终于找到了两个相对最佳的方案,因为也得到了不少网友们的帮助,所以不敢独自享用,在此做一个分享. 两个方案分别是: ...

  6. python xlrd 模块(获取Excel表中数据)

    python xlrd 模块(获取Excel表中数据) 一.安装xlrd模块   到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装,前提是已经安装了pyt ...

  7. 【记录】mybatis中获取常量类中数据

    部分转载,已注明来源: 1.mybatis中获取常量类中数据 <update id="refuseDebt"> UPDATE dt_debt a SET         ...

  8. scrapy项目4:爬取当当网中机器学习的数据及价格(CrawlSpider类)

    scrapy项目3中已经对网页规律作出解析,这里用crawlspider类对其内容进行爬取: 项目结构与项目3中相同如下图,唯一不同的为book.py文件 crawlspider类的爬虫文件book的 ...

  9. scrapy获取汽车之家数据

    1.创建scrapy项目 >scrapy startproject scrapy_carhome 2.找到对应接口 3.创建爬虫文件 > cd scrapy_carhome\scrapy_ ...

随机推荐

  1. 踩坑系列《八》解决Win10没有找到Hyper-v的错误

    最近要安装docker,所以得开启Hyper属性面板,找了下,发现电脑上没有看到该属性. 在这之前,得先判断,你电脑是不是支持Hyper,打开cmd窗口,输入systeminfo 看看最下面Hyper ...

  2. Go语言之数组与切片基础

    一.数组 数组是同一类型元素的集合,可以放多个值,但是类型一致,内存中连续存储 Go 语言中不允许混合不同类型的元素,而且数组的大小,在定义阶段就确定了,不能更改 1.数组的定义 // 定义一个大小为 ...

  3. CentOS7安装Python3和VIM8

    参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_45249ad30102yulz.html

  4. 8.JVM内存分配机制超详细解析

    一.对象的加载过程 之前研究过类的加载过程.具体详情可查看文章:https://www.cnblogs.com/ITPower/p/15356099.html 那么,当一个对象被new的时候,是如何加 ...

  5. 基于linux在线预览

    1.Libreoffice安装 在服务器上安装Libreoffice,在这里就不多说了, import os import sys import subprocess import re def co ...

  6. 题解 Wide Swap

    题目传送门 题目大意 给出一个长度为 \(n\) 的排列 \(a_{1,2,...,n}\) 以及常数 \(k\),每次可以交换两个数 \(a_i,a_j\) 当且仅当 \(j-i\ge k \tex ...

  7. python和shell 取日期为今天的行

    按条件取行 todolist.txt是存储所有数据的地方,每次查看数据库显得麻烦. 在执行命令后,要在终端显示今日应作事项. 首先用linux 的shell脚本来实现该功能. grep指令可以在文件中 ...

  8. 请问:c语言中d=1/3*3.0;与d=1.0/3*3;d=?有什么区别

    请问:c语言中d=1/33.0;与d=1.0/33;d=?有什么区别 d=1/33.0; 这时d=0,d=(1/3)3.0,这里1是整形,1/3也是整形,等于0,所以03.0=0 d=1.0/33; ...

  9. 2.2 DDD Layers & Clean Architecture DDD分层和简洁架构

    DDD Layers & Clean Architecture DDD分层和简洁架构 There are four fundamental layers of a Domain Driven ...

  10. Github 29K Star的开源对象存储方案——Minio入门宝典

    对象存储不是什么新技术了,但是从来都没有被替代掉.为什么?在这个大数据发展迅速地时代,数据已经不单单是简单的文本数据了,每天有大量的图片,视频数据产生,在短视频火爆的今天,这个数量还在增加.有数据表明 ...