其实很简单,却因为一些小问题,折腾不少时间,简要记录一下,以备后需. >> scrapy startproject lagou >> cd lagou >> scrapy gen lagou_jd www.lagou.com 定义item 在items.py中继续完善定义: # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: #…

本次以scrapy抓取拉勾网职位信息作为scrapy学习的一个实战演练 python版本:3.7.1 框架:scrapy(pip直接安装可能会报错,如果是vc++环境不满足,建议直接安装一个visual studio一劳永逸,如果报错缺少前置依赖,就先安装依赖) 本篇主要对scrapy生成爬虫项目做一个基本的介绍 tips:在任意目录打开cmd的方式可以使用下面这两种方式 shift + 右键打开cmd(window10的powershell你可以简单理解为cmd升级版) 在路径框直接输入cmd…

(1)安装Scrapy环境 步骤请参考:https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60156205 需要注意的是,安装的时候需要根据自己的python的版本进行安装. (2)创建Scrapy项目 通过命令创建: scrapy startproject tutorial 在任意文件夹运行都可以,如果提示权限问题,可以加sudo运行.这个命令将会创建一个名字为tutorial的文件夹,文件夹结构如下: |____scrapy.cfg # Scr…

在上篇中,分析了拉勾网需要跟进的页面url,本篇开始进行代码编写. 在编写代码前,需要对scrapy的数据流走向有一个大致的认识,如果不是很清楚的话建议先看下:scrapy数据流 本篇目标:让拉勾网爬虫能跑起来 分析:我们要通过拉勾网的起始url,通过设定一些规则,跟进我们需要的网页,提取出详情页的某些字段,如:岗位,薪酬,公司名称,地址等 编写lagou_c.py文件 原始代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linke…

网站结构分析: 四个大标签:首页.公司.校园.言职 我们最终是要得到详情页的信息,但是从首页的很多链接都能进入到一个详情页,我们需要对这些标签一个个分析,分析出哪些链接我们需要跟进. 首先是四个大标签,鼠标点击进入后可以发现首页.公司.校园,这三个包含有招聘职位 1.首先是对首页的分析 首页正文部分包括:搜索栏(含热门搜索).职业方向标签(java.php...).热门职位.热门公司 搜索栏:搜索标签的岗位数量较少,我们要做全站数据爬取的话,不跟进这个标签 职业方向标签:这个标签指向的url都是…

上篇我们实现了数据的存储,包括把数据存储到MongoDB,Mysql以及本地文件,本篇说下分布式. 我们目前实现的是一个单机爬虫,也就是只在一个机器上运行,想象一下,如果同时有多台机器同时运行这个爬虫,并且把数据都存储到同一个数据库,那不是美滋滋,速度也得到了很大的提升. 要实现分布式,只需要对settings.py文件进行适当的配置就能完成. 文档时间:官方文档介绍如下: Use the following settings in your project: # Enables schedul…

上一篇中已经分析了详情页的url规则,并且对items.py文件进行了编写,定义了我们需要提取的字段,本篇将具体的items字段提取出来 这里主要是涉及到选择器的一些用法,如果不是很熟,可以参考:scrapy选择器的使用 依旧是在lagou_c.py文件中编写代码 首先是导入LagouItem类,因为两个__init__.py文件的存在,所在的文件夹可以作为python包来使用 from lagou.items import LagouItem 编写parse_item()函数(同样为了详细解释…

上一篇完成了随机UA和随机代理的设置,让爬虫能更稳定的运行,本篇将爬取好的数据进行存储,包括本地文件,关系型数据库(以Mysql为例),非关系型数据库(以MongoDB为例). 实际上我们在编写爬虫rules规则的时候,做了很多的限定,而且没有对翻页进行处理,所以最终提取的信息数量比较少,经我的测试,总共只有4k多条职位.如果要进行数据分析的话,数量量必须要足够,因此我们先将爬虫规则进行修改. 修改lagou_c.py文件rules rules = ( Rule(LinkExtractor(al…

上篇已经对数据进行了清洗,本篇对反爬虫做一些应对措施,主要包括随机UserAgent.随机代理. 一.随机UA 分析:构建随机UA可以采用以下两种方法 我们可以选择很多UserAgent,形成一个列表,使用的时候通过middleware获取到settings.py文件中的配置,然后进行随机选择 使用第三方库fake-useragent,这个库可以方便的生成一个随机UA,使用起来也很方便 本篇我们使用第二种方式来构建随机UA 安装第三方库fake_useragent,使用命令pip install…

上一篇我们已经让代码跑起来,各个字段也能在控制台输出,但是以item类字典的形式写的代码过于冗长,且有些字段出现的结果不统一,比如发布日期. 而且后续要把数据存到数据库,目前的字段基本都是string类型,会导致占用空间较多,查询时速度会较慢,所以本篇先对目前已写好的代码进行适当优化. 本篇目的:使用item loader以及processor对代码进行优化,对字段数据进行清洗 1.修改一下items.py文件的字段 我们对工资和工作经验字段进行分割让其更适合数据库存储: import scra…