超详细创建流程及思路 一. 新建项目 1.创建文件夹,然后在对应文件夹创建一个新的python项目 2.点击Terminal命令行窗口,运行下面的命令创建scrapy项目 scrapy startproject bxg 二.明确目标 1.我们打算抓取2018年1月到8月,佛山市场各个公司关于304钢卷的价格.规格等数据: (1)打开mySpider目录下的items.py 配置将我们需要爬取的信息 import scrapy class BxgItem(scrapy.Item): vender…

在前面分享的两篇随笔中分别介绍了HttpClient和Jsoup以及简单的代码案例: Java爬虫系列二:使用HttpClient抓取页面HTML Java爬虫系列三:使用Jsoup解析HTML 今天就来实战下,用他们来抓取酷狗音乐网上的 Top500排行榜音乐.接下来的代码中除了会用到HttpClient和Jsoup之外,还会用到log4j和ehcache,分别用来记录日志和实现缓存,如果看官对这两个不是很熟悉的话,请自行百度,现在网上的入门实例有很多,我就不专门记笔记了. 那为什么会想到爬取…

Shell调试: 进入项目所在目录,scrapy shell “网址” 如下例中的: scrapy shell http://www.w3school.com.cn/xml/xml_syntax.asp 可以在如下终端界面调用过程代码如下所示: 相关的网页代码: 我们用scrapy来爬取一个具体的网站.以迅读网站为例. 如下是首页的内容,我想要得到文章列表以及对应的作者名称. 首先在items.py中定义title, author. 这里的Test1Item和Django中的modul作用类似.…

需要学习的地方: 1.Scrapy框架流程梳理,各文件的用途等 2.在Scrapy框架中使用MongoDB数据库存储数据 3.提取下一页链接,回调自身函数再次获取数据 重点:从当前页获取下一页的链接,传给函数自身继续发起请求 next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()  # 获取下一页的相对链接        url = response.urljoin(next)  # 生成完整的下一页链接       …

爬取微信热门文章标题,内容,内容地址,微信公众号,公众号地址,发布日期等 如图 源码地址:https://github.com/huwei86/sougouweixin…

爬取融资公司,融资公司简介,融资时间,轮次,融资额,投资方,股权占比以及融资公司完整融资历史 如图 源码地址:https://github.com/huwei86/spiderITjuzi…

import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup import time def spider(url, headers): print("正在抓取url: " + url) datas = requests.get(url=url, headers=headers).text # 解析url soup = BeautifulSoup(datas, 'lxml') # 获取数据集合,find_all 返回…

http://blog.51cto.com/xpleaf/2093952 1 概述 在不用爬虫框架的情况,经过多方学习,尝试实现了一个分布式爬虫系统,并且可以将数据保存到不同地方,类似MySQL.HBase等. 基于面向接口的编码思想来开发,因此这个系统具有一定的扩展性,有兴趣的朋友直接看一下代码,就能理解其设计思想,虽然代码目前来说很多地方还是比较紧耦合,但只要花些时间和精力,很多都是可抽取出来并且可配置化的. 因为时间的关系,我只写了京东和苏宁易购两个网站的爬虫,但是完全可以实现不同网站爬虫…

大家好,上次我们实验了爬取了糗事百科的段子,那么这次我们来尝试一下爬取百度贴吧的帖子.与上一篇不同的是,这次我们需要用到文件的相关操作. 本篇目标 对百度贴吧的任意帖子进行抓取 指定是否只抓取楼主发帖内容 将抓取到的内容分析并保存到文件 1. URL格式的确定 首先,我们先观察一下百度贴吧的任意一个帖子. 比如:http://tieba.baidu.com/p/3138733512?see_lz=1&pn=1,这是一个关于NBA50大的盘点,分析一下这个地址. http:// 代表资源传输使用h…

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…