在 scrapy 中, scrapy.Request(url, headers=self.header, callback=self.parse) 调试的时候,发现回调函数 parse_detail 没有被调用,这可能就是被过滤掉了,查看 scrapy 的输出日志 offsite/filtered 会显示过滤的数目.这个问题如何解决呢,查看手册发现(https://doc.scrapy.org/en/latest/faq.html?highlight=offsite%2Ffiltered)这个问

原因是二次解析的域名被过滤掉了, 解决办法 解决办法一: yield scrapy.Request(url=detail_url, meta={'item': item}, callback=self.parse_info, dont_filter=True) 原理:忽略allowed_domains的过滤 解决办法二: 将allowed_domains = ['www.zhenai.com']  更改为allowed_domains = ['zhenai.com']  ,即更换为对应的一级域名

爬取zol 网站图片,无法抓取. 在 setting.py 文件中 设置 日志 记录等级 LOG_LEVEL= 'DEBUG' LOG_FILE ='log.txt' 查看日志 发现报 2015-11-07 14:43:43+0800 [meizitu] DEBUG: Filtered offsite request to 'bbs.zol.com.cn': <GET http://bbs.zol.com.cn/dcbbs/d14_134253.html> 这条日志记录有点奇怪 果断上网百度

先说报错原因:使用了和start_urls同名的参数 我通过scral crawl projename -a start_urls=http:example.com来传start_urls,然后想在项目中初始化spider类的时候,添加抓取URL,代码如下: class xxxxSpider(CrawlSpider): name = 'xxxx' allowed_domains = ['xxxx.gov.cn'] start_urls = [ ] rules = ( Rule(LinkExtra

一.常见命令 scrapy全局命令可以在任何地方用,项目命令只能在项目路径下用 全局命令: 项目命令: startproject crawl genspider check settings list runspider edit shell parse fetch bench view version 1.创建项目 scrapy startproject <project_name> [project_dir] 示例: scrapy startproject douban 2.在项目中创建s

这篇博客主要是讲一下scrapy框架的使用,对于糗事百科爬取数据并未去专门处理 最后爬取的数据保存为json格式 一.先说一下pyharm怎么去看一些函数在源码中的代码实现 按着ctrl然后点击函数就行了 先给出项目的目录: 二.先说一下setting.py文件中一些变量的含义 BOT_NAME = 'qsbk' # 定义一下这个项目的根 # 以后想要把这个项目某一个文件中的某个内容导入到其他文件,就可以以"qsbk.文件名"来实现 # 例如: # from qsbk.items im

CrawlSpiders 通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板 的代码: scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com 我们通过正则表达式,制作了新的url作为Request请求参数,现在我们可以用这个... class scrapy.spiders.CrawlSpider 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

设置下载中间件(Downloader Middlewares) 下载中间件是处于引擎(crawler.engine)和下载器(crawler.engine.download())之间的一层组件,可以有多个下载中间件被加载运行. 当引擎传递请求给下载器的过程中,下载中间件可以对请求进行处理 (例如增加http header信息,增加proxy信息等): 在下载器完成http请求,传递响应给引擎的过程中, 下载中间件可以对响应进行处理(例如进行gzip的解压等) 要激活下载器中间件组件,将其加入到

Scrapy 和 scrapy-redis的区别 Scrapy 是一个通用的爬虫框架,但是不支持分布式,Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取,而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件). pip install scrapy-redis Scrapy-redis提供了下面四种组件(components):(四种组件意味着这四个模块都要做相应的修改) Scheduler Duplication Filter Item Pipeline Base Spider sc

框架流程图 Scrapy 使用了 Twisted 异步非阻塞网络库来处理网络通讯,整体架构大致如下(绿线是数据流向): 简单叙述一下每层图的含义吧: Spiders(爬虫):它负责处理所有Responses,从中分析提取数据,获取Item字段需要的数据,并将需要跟进的URL提交给引擎,再次进入Scheduler(调度器) Engine(引擎):框架核心,负责Spider.ItemPipeline.Downloader.Scheduler中间的通讯,信号.数据传递等 Scheduler(调度器):

目录 1. Spider 2.Scrapy源代码 2.1. Scrapy主要属性和方法 3.parse()方法的工作机制 1. Spider Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站.包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item). 换句话说,Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方. class scrapy.Spider是最基本的类,所有编写的爬虫必须继承这个类. 主要用到的函数及调用顺序为: init() :

java获取request中的参数.java解析URL问号后的参数.有时候我们需要从request中获取参数,或者获取拼接在Url后面的参数,有时候一个一个去拿有点麻烦,一起拿出来放在一个map里面需要用哪个就取哪个,方便省事. 1. java获取request中的参数: import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.URLDecoder; import java.util.HashMap; import java.ut

parse(self,response):当请求url返回网页没有指定回调函数,默认的Request对象的回调函数,用来处理网页返回的response,和生成的Item或者Request对象 以下分析一下parse()方法的工作机制: 1.因为使用的yield,而不是return,parse函数将会当做一个生成器使用,scrapy会注意调用parse方法中生成的结果,并且判断该结果是一个什么样的类型 2.如果是request则会加入爬取队列中,如果是item类型则会使用pipeline处理,其他

Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求. scrapy流程图 旧版 新版 组件及调用流程(数据流) Scrapy Engine(引擎): 负责Spider.ItemP

一.start_requests def start_requests(self): cls = self.__class__ if method_is_overridden(cls, Spider, 'make_requests_from_url'): warnings.warn( "Spider.make_requests_from_url method is deprecated; it " "won't be called in future Scrapy relea

学了大概一个月Scrapy,自己写了些东东,遇到很多问题,这几天心情也不大好,小媳妇人也不舒服,休假了,自己研究了很久,有些眉目了 利用scrapy 框架爬取慕课网的一些信息 步骤一:新建项目 scrapy startproject muke 进入muke scrapy genspider mukewang imooc.com  #mukewang 为爬虫名,imooc.com 是域名,爬虫爬取的范围 步骤二:编写ITEM,定义需要爬取的字段,此处只定义两个字段吧(初学) 步骤三:编写Spide

反反爬虫相关机制 Some websites implement certain measures to prevent bots from crawling them, with varying degrees of sophistication. Getting around those measures can be difficult and tricky, and may sometimes require special infrastructure. Please consider

Spider Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站.包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item). 换句话说,Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方. class scrapy.Spider是最基本的类,所有编写的爬虫必须继承这个类. 主要用到的函数及调用顺序为: __init__() : 初始化爬虫名字和start_urls列表 start_requests() 调用make_requests_from u

Scrapy 和 scrapy-redis的区别 Scrapy 是一个通用的爬虫框架,但是不支持分布式,Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取,而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件). pip install scrapy-redis Scrapy-redis提供了下面四种组件(components):(四种组件意味着这四个模块都要做相应的修改) Scheduler Duplication Filter Item Pipeline Base Spider sc

用scrapy框架迭代爬取时报错 scrapy日志: 在 setting.py 文件中 设置 日志 记录等级 LOG_LEVEL= 'DEBUG' LOG_FILE ='log.txt' 观察 scrapy 日志 2017-08-15 21:58:05 [scrapy.spidermiddlewares.offsite] DEBUG: Filtered offsite request to 'sou.zhaopin.com': <GET http://sou.zhaopin.com/jobs/s

scrapy是python中数据抓取的框架.简单的逻辑如下所示 scrapy的结构如图所示,包括scrapy engine.scheduler.downloader.spider.item pipeline. scrapy engine:引擎,是负责scheduler.downloader.spider.item pipeline之间的消息的传递等等 scheduler:调度器,是负责接受scrapy engine 的request请求,并将request进行整理排列,入队,等待scrapy e