今天要爬取的网页是虎嗅网 我们将完成如下几个步骤: 创建一个新的Scrapy工程 定义你所需要要抽取的Item对象 编写一个spider来爬取某个网站并提取出所有的Item对象 编写一个Item Pipline来存储提取出来的Item对象 创建Scrapy工程 在任何目录下执行如下命令 scrapy startproject coolscrapy cd coolscrapy scrapy genspider huxiu huxiu.com 我们看看创建的工程目录结构:(news.json,new…

序言:保存数据的方式各种各样,最简单的方式是直接保存为文本文件,如TXT.JSON.CSV等,除此之外Excel也是现在比较流行的存储格式,通过这篇文章你也将掌握通过一些第三方库(xlrd/xlwt/pandas/openpyxl)去操作Excel进行数据存储与读取,此一文足以! 一.TXT文本存储 1.1 使用方式 TXT文本几乎兼容任何平台,但是不利于检索,如果对检索和数据结构要求不高,寻求方便的话,可以采用TXT文本存储格式 1.2 基本写法 1 file = open('demo.txt…

一.文件存储 1. TXT文本存储 例:知乎发现页面,获得数据存成TXT文本 import requests from pyquery import PyQuery as pq url="https://www.zhihu.com/explore" headers={'User-Agent':'ozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_3 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Mo…

用解析器解析出数据之后,接下来就是存储数据了,保存的形式可以多种多样,最简单的形式是直接保存为文本文件,如 TXT.JSON.csv 另外,还可以保存到数据库中,如关系型数据库MySQL ,非关系型数据库 MongoDB.Redis等 1.TXT.JSON.csv 数据存储: 2.MySQL数据存储 pymysql安装:pip install pymysql 下载MySQL到本地安装:https://github.com/PyMySQL/PyMySQL 进入目录看到setup.py后,输入pyt…

这次我用的是python3.6,scrapy在python2.7,3.5的使用方法都不同所以要特别注意, 列如 在python3.5的开发环境下scrapy 的主爬虫文件可以使用 from urllib import parse 而python3.6就不行,还有许多不兼容的黎姿例子还需我们去发现 一般python操作mysql数据时,都会用到MYSQLDB,目前来讲MYSQLDB只在2.7版板上支持 所以我选择了pymysql 和 sqlalchemy 用于scrapy爬取数据时存储数据,但在p…

在进行爬虫实践时,我已经爬取到了我需要的信息,那么最后一个问题就是如何把我所爬到的数据存储到Excel中去,这是我没有学习过的知识. 如何解决这个问题,我选择先百度查找如何解决这个问题. 百度查到的方法千万种,我先选择看得懂的文章下手,不断尝试,最后解决了问题 那么到底如何解决这个问题呢? 解决这个问题要用到三个模块分别是xlwt.xlrd和xlutils 在使用这两个模块时要先下载安装它们,我用的是pycharm编写程序,我用到的安装方法是: #在文件中导入xlwt.xlrd 和xlutils…

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ TXT文本存储 TXT文本存储,方便,简单,几乎适用于任何平台.但是不利于检索. 1.举例: 使用requests获得网页源代码,然后使用pyquery解析库解析 import requests from pyquery import PyQuery as pq url = 'https://www.zhihu.com/explore' header = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0…

2.JSON文件存储 全称为JavaScript Object Notation 通过对象和数组的组合来表示数据,构造简洁且结构化程度非常高.是一种轻量级的数据交换格式 2.1 对象和数组 在JavaScript中 一切皆对象. 因此任何类型都可以通过json来表示,如 字符串,数字,对象,数组等 对象 : 在JavaScript中使用{}括起来 数据结构为{key1:value,key2:value2...}的键值对结构 在面向对象中 key为对象的属性,value为对应的值,键名可以使用整数…

手写很累,复制的同学请点赞犒劳下在下哦 ^_^ 一.对于.CSV类型的数据 它们的数据导入都很简单 且看下面一顿操作: 我平时一般是读取整个文件,直接这样就可以了: import pandas as pd data = pd.read_csv('test.csv',encoding = 'GBK', engine="python") 得到的,是一个DataFrame类型的data,不熟悉处理方法可以参考pandas十分钟入门 如有 OSError: Initializing from…

首先,MySQL创建好数据库和表 然后编写各个模块 item.py import scrapy class JianliItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() url = scrapy.Field() pipeline.py import pymysql #导入数据库的类 class JianliPipeline(object): conn = None cursor = None def open_spider(self,spider): print(…