首先需要确定要爬取的内容,所以第一步就应该是要确定要爬的字段: 首先去items中确定要爬的内容 class MeizhuoItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() # 图集的标题 title = scrapy.Field() # 图片的url,需要来进行图片的抓取 url = scrapy.Field() pass 在确定完要爬的字段之后,就是分析网站页面的请求…

最近发现一些网站,可以解析各大视频网站的vip.仔细想了想,这也算是爬虫呀,爬的是视频数据. 首先选取一个视频网站,我选的是 影视大全 ,然后选择上映不久的电影 “一出好戏” . 分析页面 我用的是chrome浏览器,F12进入查看.选择NetWork的Doc,发现主体部分的数据是从这个网站获取的. 在地址栏输入这个链接,跳转到了视频来源的播放页面. 当然,在这个页面就可以直接观看视频了,但是我们要把视频下载下来. 寻找视频文件 仍然是之前那个页面,在Other中,我们发现了一些奇怪的东西. 查…

CrawlSpider Scrapy框架中分两类爬虫,Spider类和CrawlSpider类. 它是Spider的派生类,Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页, 而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制,从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合. 创建项目指令: scrapy startproject tenCent CrawlSpider创建: scrapy genspider -t crawl crawl_tenc…

 爬取视频详情:http://www.id97.com/ 创建环境: movie.py 爬虫文件的设置: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from moviePro.items import MovieproItem class MovieSpider(scrapy.Spider): name = 'movie' # allowed_domains = ['www.id97.com'] start_urls = ['http://www.id97.co…

入门scrapy. 学习了有这几点 1.如何使用scrapy框架对网站进行爬虫: 2.如何对网页源代码使用xpath进行解析: 3.如何书写spider爬虫文件,对源代码进行解析: 4.学会使用scrapy的基础命令,创建项目,使用模板生成一个爬虫文件spider: 5,通过配置settings.py反爬虫.如设置user-agent: 设定目标:爬取网络代理www.xicidaili.com网站. 使用scrapy startproject 项目名称 scrapy startproject x…

废话不说,直接上代码..... 目录结构 items.py import scrapy class DoubanCrawlerItem(scrapy.Item): # 电影名称 movieName = scrapy.Field() # 电影id movieId = scrapy.Field() # 海报地址 img = scrapy.Field() # 电影信息网址 info_website = scrapy.Field() # 评分 data_score = scrapy.Field() #…

需要学习的知识: 1.获取到的json数据如何处理 2.保存到json文件 3.保存到MongoDB数据库 4.下载项目图片(含缩略图) 1.创建项目 scrapy startproject gank 2.生成项目爬虫文件 scrapy genspider gank_img gank.io 注意:项目名称gank不能跟项目爬虫文件名gank_img一致 3.gank_img.py文件 import json import scrapy from gank.items import GankIte…

网址:http://www.halehuo.com/jingqu.html 经过查看可以发现,该景区页面没有分页,不停的往下拉,页面会进行刷新显示后面的景区信息 通过使用浏览器调试器,发现该网站使用的是post请求,使用ajax传输数据 请求参数: 响应数据: 经过以上分析,大致思路如下: (1)向请求网站使用post方式传递参数,先传递首页参数,获得json数据,然后进行数据提取,获取所需要的数据 (2)使用for循环遍历获取数据 需要注意的地方: (1)景区logo图片获取的是相对地址,通过…

from bs4 import BeautifulSoup import requests import re import os r = requests.get("https://re.jd.com/search?keyword=%E6%B0%B4%E6%9E%9C%20%E7%BD%91&keywordid=44195495794&re_dcp=202m0QjIIg==&traffic_source=1004&test=1&enc=utf8&…

前面有篇文章给出了爬取动态页面的一种思路,即应用Selenium+Firefox(参考<scrapy动态页面爬取>).但是selenium需要运行本地浏览器,比较耗时,不太适合大规模网页抓取. 事实上,还有一种执行效率更高的方法.就是事先分析js发出的GET或者POST请求的网址,这样通过python向目标地址发出同样的请求,就可以得到与浏览器一致的response结果. 具体的步骤是:采用chrome浏览器中的调试工具,分析网页中用JavaScript获取数据的request语句.具体分析步…