关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from pyquery import PyQuery as pq from zolphone.items import ZolphoneItem class PhoneSpider(scrapy.Spider): name = "phone" # allowed_domains = ["www.zol.com.cn"] # start_url = 'http://detail.zol.co

Scrapy简单介绍及爬取伯乐在线所有文章 一.简说安装相关环境及依赖包 1.安装Python(2或3都行,我这里用的是3) 2.虚拟环境搭建: 依赖包:virtualenv,virtualenvwrapper(为了更方便管理和使用虚拟环境) 安装:pip install virtulaenv,virtualenvwrapper或通过源码包安装 常用命令:mkvirtualenv --python=/usr/local/python3.5.3/bin/python article_spider(

Node爬取简书首页文章 博主刚学node,打算写个爬虫练练手,这次的爬虫目标是简书的首页文章 流程分析 使用superagent发送http请求到服务端,获取HTML文本 用cheerio解析获得的HTML文本,本例将解析简书首页20篇文章的基本信息 使用mysql模块把解析出的数据写入本地数据库存储 第三方模块 superagent superagent是一个优雅又轻量级的网络请求API,类似于Python中的requests.官方文档在这里 $ npm install superagent

一.前言  1. scrapy依赖包: 二.创建工程 1. 创建scrapy工程: scrapy staratproject ArticleSpider 2. 开始(创建)新的爬虫: cd ArticleSpider scrapy genspider jobbole blog.jobbole.com //默认通过 'basic' module创建 三.用pycharm调试scrapy 1. 在 ArticleSpider 目录下创建 main.py 文件 2. 用到Python提供的一个内置函数

1.问题描述: 爬取豆瓣读书首页的图书的名称.链接.作者.出版日期,并将爬取的数据存储到Excel表格Douban_I.xlsx中 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://book.douban.com/ 2.利用requests.get()方法向豆瓣读书首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://book.douban.com/" #发送请求,获取响应 response = requ

本篇文章将从搭建虚拟环境开始,爬取伯乐在线上的所有文章的数据. 搭建虚拟环境之前需要配置环境变量,该环境变量的变量值为虚拟环境的存放目录 1. 配置环境变量 2.创建虚拟环境 用mkvirtualenv命令进行创建,--python后面加上python的安装目录,可以选择不同版本的python.这也是用到虚拟环境的好处.最后的scrapy_env是虚拟环境的名字.创建完成之后可以看到前面小括号里切换到了该虚拟环境下. 当然你也可以用workon命令来查看或者切换已经装上的虚拟环境,如果worko

爬取今日头条https://www.toutiao.com/首页推荐的新闻,打开网址得到如下界面 查看源代码你会发现 全是js代码,说明今日头条的内容是通过js动态生成的. 用火狐浏览器F12查看得知 得到了今日头条的推荐新闻的接口地址:https://www.toutiao.com/api/pc/focus/ 单独访问这个地址得到 此接口得到的数据格式为json数据 我们用scrapy+selenium+PhantomJS的方式获取今日头条推荐的内容 下面是是scrapy中最核心的代码,位于s

前言 写这篇博客的初衷是加深自己对网络请求发送和响应的理解,仅供学习使用,请勿用于非法用途!文明爬虫,从我做起.下面进入正题. 获取歌曲信息列表 在酷我的搜索框中输入关键词 aiko,回车之后可以看到所有和 aiko 相关的歌曲.打开开发者模式,在网络面板下按下 ctrl + f,搜索 二人,可以找

ItemLoader 在我们执行scrapy爬取字段中,会有大量的CSS或是Xpath代码,当要爬取的网站多了,要维护起来很麻烦,为解决这类问题,我们可以根据scrapy提供的loader机制. 导入ItemLoader from scrapy.loader import ItemLoader 实例化ItemLoader对象 要使用Itemloader,必须先将它实例化.查看一下ItemLoader的源码,有2个重要的传入参数,item和response # 通过ItemLoader对象实例化i

Item Pipeline 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item. 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储.以下是item pipeline的一些典型应用: 验证爬取的数据(检查item包含某些字段,比如说name字段) 查重(并丢弃) 将爬取结果保存到文件或者数据库中 编写item 在items.py中进行编写 class JobBol

爬取说明 以单个页面为例,如:http://blog.jobbole.com/110287/ 我们可以提取标题.日期.多少个评论.正文内容等 Xpath介绍 1. xpath简介 (1) xpath使用路径表达式在xml和html中进行导航 (2) xpath包含标准函数库 (3) xpath是一个w3c标准 2. Xpath的节点关系 (1) 父节点 (2) 子节点 (3) 同胞节点 (4) 先辈节点 (5) 后代节点 3. Xpath语法 开始爬取 1. 将starts_urls修改为htt

上次我们介绍了scrapy的安装和加入debug的main文件,这次重要介绍创建的爬虫的基本爬取有用信息 通过命令(这篇博文)创建了jobbole这个爬虫,并且生成了jobbole.py这个文件,又写了xpath和css的基本用法的博文 首先分析网页的结构和抓取流程: 1,下载start_urls,交给parse方法处理 2,parse处理,从中获取本页的文章url(以后获取到文章首图传递个自定义的parse_detail),和下一页的url 3,将下一页的url交给parse方法.继续进行1和

    一. 爬取http://blog.jobbole.com/all-posts/中的所有文章     1. 编写jobbole.py简单代码 import scrapy from scrapy.http import Request from urllib import parse class JobboleSpider(scrapy.Spider): name = 'jobbole' allowed_domains = ['blog.jobbole.com'] start_urls =

什么是爬虫?  我们可以把互联网比作一张大网,而爬虫(即网络爬虫)便是在网上爬行的蜘蛛.把网的节点比作一个个网页,爬虫爬到这就相当于访问了该页面,获取了其信息.可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系,这样蜘蛛通过一个节点后,可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点,即通过一个网页继续获取后续的网页,这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到,网站的数据就可以被抓取下来了. 代码: from urllib import request from collections import deque

#为了实时获取车辆信息,以及为了后面进行行使轨迹绘图,写了一个基于selelnium的爬虫爬取了车辆gps数据. #在这里发现selenium可以很好的实现网页解析和处理js处理 #导包 import timefrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #以下两个包是为了设置显示等待(从网上复制的)from selenium.webdriver.support im

0.准备工作   1.相关教程         Python 爬虫系列教程:http://cuiqingcai.com/1052.html         Python Web课程:http://www.cnblogs.com/moonache/p/5110322.html         Python 中文参考文档:http://python.usyiyi.cn/ 2.说明         下面的代码基本只处于可用阶段,欠缺移植性,本篇Bolg更多是一种记录         本篇Bolg中使用

今天学了下java的爬虫,首先要下载jsoup的包,然后导入,导入过程:首先右击工程:Build Path ->configure Build Path,再点击Add External JARS,进行导包. 学习参考文档:https://jsoup.org/ 但是有一点小问题:就是利用java爬虫爬去了知乎的问题,但是却只爬到了前三条,大体思路应该还是正确的.不知怎么解决,如果各位大佬有思路,望指教: import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.

第一个入手的爬虫小任务: maven工程 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd&quo

import re import requests headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' } url = "https://www.bilibili.com/" response = requests.get(url,headers=hea

首先搭建虚拟环境,创建工程 scrapy startproject ArticleSpider cd ArticleSpider scrapy genspider jobbole blog.jobbole.com 修改start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/'] 获取网页信息 ArticleSpider/spiders/jobbole.py # -*- coding: utf-8 -*- import datetime import re