前面介绍的scrapy爬虫只能爬取单个网页.如果我们想爬取多个网页.比如网上的小说该如何如何操作呢.比如下面的这样的结构.是小说的第一篇.可以点击返回目录还是下一页 对应的网页代码: 我们再看进入后面章节的网页,可以看到增加了上一页 对应的网页代码: 通过对比上面的网页代码可以看到. 上一页,目录,下一页的网页代码都在<div>下的<a>元素的href里面.不同的是第一章只有2个<a>元素,从二章开始就有3个<a>元素.因此我们可以通过<div>

# scrapy爬取西刺网站ip # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from xici.items import XiciItem class XicispiderSpider(scrapy.Spider): name = "xicispider" allowed_domains = ["www.xicidaili.com/nn"] start_urls = ['http://www.xicidaili.com/nn/']

用scrapy爬取链家全国以上房源分类的信息: 路径: items.py # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class LianItem(scrapy.Item): # define the fields

根据现有的知识,写了一个下载妹子图(meizitu.com)Scrapy脚本,把全站两万多张照片下载到了本地. 网站的分析 网页的网址分析 打开网站,发现网页的网址都是以 http://www.meizitu.com/a/+某个数+.html组成,例如:http://www.meizitu.com/a/5585.html于是,我就想着在 start_urls 中就按照这三部分来组合. name = 'meizi'    allowed_domains = ['www.meizitu.com']

全面采集二手房数据: 网站二手房总数据量为27650条,但有的参数字段会出现一些问题,因为只给返回100页数据,具体查看就需要去细分请求url参数去请求网站数据.我这里大概的获取了一下筛选条件参数,一些存在问题也没做细化处理,大致的采集数据量为21096,实际19794条. 看一下执行完成结果: {'downloader/exception_count': 199, 'downloader/exception_type_count/twisted.internet.error.NoRouteEr

首先分析:目的:采集链家网站二手房数据1.先分析一下二手房主界面信息,显示情况如下: url = https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/显示总数据量为27589套,但是页面只给返回100页的数据,每页30条数据,也就是只给返回3000条数据. 2.再看一下筛选条件的情况: 100万以下(775):https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1p1/(p1是筛选条件参数,pg1是页面参数) 页面返回26页信息100万-120万(47

第五章感觉是第四章的练习项目,无非就是多了一个模拟登录. 不分小节记录了,直接上知识点,可能比较乱. 1.常见的httpcode: 2.怎么找post参数? 先找到登录的页面,打开firebug,输入错误的账号和密码,观察post_url变换,从而确定参数. 3.读取本地的文件,生成cookies. try: import cookielib #py2 except: import http.cookiejar as cookielib #py3 4.用requests登录知乎 # -*- co

爬取图片资源 spider文件 from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule import re import time from ..items import ZhuangxiuItem class ZhuangxiuspiderSpider(CrawlSpider): name = 'zhuangxiuSpider' allowed_domains =

本篇我们以scrapy+selelum的方式来爬取爱基金网站(http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/jz/)的基金业绩数据. 思路:我们以http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/jz/网站作为起始,首先抓取页面中基金的详细页面地址,类似于http://fund.10jqka.com.cn/004551/的链接,在组装成http://fund.10jqka.com.cn/004551/historynet.html#histor

原文:教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神 本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力.本文以校花网为例进行爬取,校花网:http://www.xiaohuar.com/,让你体验爬取校花的成就感. Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可

本文目的是使用scrapy爬取京东上所有的手机数据,并将数据保存到MongoDB中. 一.项目介绍 主要目标 1.使用scrapy爬取京东上所有的手机数据 2.将爬取的数据存储到MongoDB 环境 win7.python2.pycharm 技术 1.数据采集:scrapy 2.数据存储:MongoDB 难点分析 和其他的电商网站相比,京东的搜索类爬取主要有以下几个难点: 1.搜索一个商品时,一开始显示的商品数量为30个,当下拉这一页 时,又会出现30个商品,这就是60个商品了,前30个可以直接

第三百三十四节,web爬虫讲解2—Scrapy框架爬虫—Scrapy爬取百度新闻,爬取Ajax动态生成的信息 crapy爬取百度新闻,爬取Ajax动态生成的信息,抓取百度新闻首页的新闻rul地址 有多网站,当你浏览器访问时看到的信息,在html源文件里却找不到,由得信息还是滚动条滚动到对应的位置后才显示信息,那么这种一般都是 js 的 Ajax 动态请求生成的信息 我们以百度新闻为列: 1.分析网站 首先我们浏览器打开百度新闻,在网页中间部分找一条新闻信息 然后查看源码,看看在源码里是否有这条新

首先说一声,让大家久等了.本来打算那天进行更新的,可是一细想,也只有我这样的单身狗还在做科研,大家可能没心思看更新的文章,所以就拖到了今天.不过忙了521,522这一天半,我把数据库也添加进来了,修复了一些bug(现在肯定有人会说果然是单身狗).(我的新书<Python爬虫开发与项目实战>出版了,大家可以看一下样章) 好了,废话不多说,咱们进入今天的主题.上两篇 Scrapy爬取美女图片 的文章,咱们讲解了scrapy的用法.可是就在最近,有热心的朋友对我说之前的程序无法爬取到图片,我猜应该是

 本周又和大家见面了,首先说一下我最近正在做和将要做的一些事情.(我的新书<Python爬虫开发与项目实战>出版了,大家可以看一下样章) 技术方面的事情:本次端午假期没有休息,正在使用flask开发自己的个人博客框架,之后我的技术教程将会陆续更新flask方面的内容,尽可能的形成一套完整的flask开发教程.之后打算再开通一个微信公众号,自己使用python开发微信公众号后台,给大家提供一些生活上的服务,例如及时提醒一些商家优惠信息,跟踪快递,提醒天气等等,大家如果有什么好的想法,可以给我留言

使用scrapy爬取整个网站的图片数据.并且使用 CrawlerProcess 启动. 1 # -*- coding: utf-8 -* 2 import scrapy 3 import requests from bs4 import BeautifulSoup from meinr.items import MeinrItem class Meinr1Spider(scrapy.Spider): name = 'meinr1' # allowed_domains = ['www.baidu.

本文转载自以下网站:以豌豆荚为例,用 Scrapy 爬取分类多级页面 https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython17.html 需要学习的地方: 1.分析网站数据结构 (主要) 2.使用Scrapy框架构造代码参数 3.作图 使用 Scrapy 爬取豌豆荚全网 70000+ App. 摘要:使用 Scrapy 爬取豌豆荚全网 70000+ App,并进行探索性分析. 写在前面:若对数据抓取部分不感兴趣,可以直接下拉到数据分析部分. 1 分析背景

下面分享个scrapy的例子 利用scrapy爬取HBS 船公司柜号信息 1.前期准备 查询提单号下的柜号有哪些,主要是在下面的网站上,输入提单号,然后点击查询 https://www.hamburgsud-line.com/liner/en/liner_services/ecommerce/track_trace/index.html 通过浏览器的network,我们可以看到,请求的是如下的网址 请求的参数如下,可以看到其中一些参数是固定的,一些是变化的(下图红框中的数据),而这些变化的参数大

前言 闲来无事就要练练代码,不知道最近爬取什么网站好,就拿纵横网爬取我最喜欢的雪中悍刀行练手吧 准备 python3 scrapy 项目创建: cmd命令行切换到工作目录创建scrapy项目  两条命令 scarpy startproject与scrapy genspider    然后用pycharm打开项目 D:\pythonwork>scrapy startproject zongheng New Scrapy project 'zongheng', using template dire

Scrapy爬取小说简单逻辑 一 准备工作 1)安装Python 2)安装PIP 3)安装scrapy 4)安装pywin32 5)安装VCForPython27.exe ........... 具体安装步骤,可参考http://www.cnblogs.com/zyj-python/p/7392476.html 二 爬虫逻辑 1.CMD终端创建爬虫项目 cd Desktop(返回桌面目录) #选择文件保存位置,我放在了桌面 Scrapy startProject BooksSpider #Boo

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 风,又奈何 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 准备 python3 scrapy 项目创建: cmd命令行切换到工作目录创建scrapy项目 两条命令 scarpy startproject与scrapy genspider 然后用pycharm打开项目 D:\pythonwork>scra

前言 一般我们都会将数据爬取下来保存在临时文件或者控制台直接输出,但对于超大规模数据的快速读写,高并发场景的访问,用数据库管理无疑是不二之选.首先简单描述一下MySQL和MongoDB的区别:MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点.我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言. 一.关系型数据库 关系模型就是指二维