除将爬取到的信息写入文件中之外,程序也可通过修改 Pipeline 文件将数据保存到数据库中.为了使用数据库来保存爬取到的信息,在 MySQL 的 python 数据库中执行如下 SQL 语句来创建 job_inf 数据表: CREATE TABLE job inf ( id INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR (255), salary VARCHAR (255), company VARCHAR (255),

import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import time from pymysql import * def mes(): url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?from=timeline&isappinstalled=0' #请求地址 headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64

先建立es的mapping,也就是建立在es中建立一个空的Index,代码如下:执行后就会在es建lagou 这个index.     from datetime import datetime from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \ analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text, Integer from elasticsearch_dsl.connection

看了scrapy,打算构建自己的天气数据,目标源:就是你了,中国天气网! 仔细点两下这个网站,发现可以由各个省.直辖市到省市所属的地级市,再到各县,页面在这: 点开就可以看到中国所有的省.直辖市,但港澳台的天气数据没有,所以就把这三个地区过滤掉. 接下来,就是一步步的解析,基本上没什么好讲的,最后把结果存入mongodb.项目地址: WeatherCrawler

pipelines.py文件中 import codecs import csv # 保存到CSV文件中 class CsvPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('a.csv', 'w', encoding='utf_8_sig') def process_item(self, item, spider): fieldnames = ['title', 'img_url', 'download_http'] w

CREATE DATABASE HELLO; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `botoo`( `id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT, `title` ), `url` ) , `downloadUrl` ) NOT NULL unique, `releaseTime` DATE, `state` ) , `type` VARCHAR(20) DEFAULT NULL, `insertTime` DATE, PRIMARY KEY ( `id`

# 爬虫主程序quotes.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from quotetutorial.items import QuoteItem # 启动爬虫 # 请求都是默认的,我们不需要管请求的操作,只要关心解析的过程就可以了 class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"] st

1.创建scrapy项目 dos窗口输入: scrapy startproject quote cd quote 2.编写item.py文件(相当于编写模板,需要爬取的数据在这里定义) import scrapy class QuoteItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: text = scrapy.Field() author = scrapy.Field() tags = scrapy.Field()

为了把数据保存到mysql费了很多周折,早上再来折腾,终于折腾好了 安装数据库 1.pip install pymysql(根据版本来装) 2.创建数据 打开终端 键入mysql -u root -p  回车输入密码 create database scrapy (我新建的数据库名称为scrapy) 3.创建表 use scrapy; create table xiaohua (name varchar(200) ,url varchar(100)); 数据库部分就酱紫啦 4.编写pipelin

1.创建工程 scrapy startproject jd 2.创建项目 scrapy genspider jingdong 3.安装pymysql pip install pymysql 4.settings.py文件,主要是全局字段的定义,包括数据库信息 # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for jd project # # For simplicity, this file contains only settings considered

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

今日内容概要 scrapy架构和目录介绍 scrapy解析数据 setting中相关配置 全站爬取cnblgos文章 存储数据 爬虫中间件和下载中间件 加代理,加header,集成selenium 内容详细 1.scrapy架构和目录介绍 # pip3 install scrapy # 创建项目:scrapy startproject cnblogs_spider 等同于django创建项目 # 创建爬虫:scrapy genspider cnblogs www.cnblogs.com 等同于创

首先所需要的环境:(我用的是Python2的,可以选择python3,具体遇到的问题自行解决,目前我这边几百万的数据量爬取) 环境: Python 2.7.10 Scrapy Scrapy 1.5.0 第三方库: PyMySQL==0.8.0Scrapy==1.5.0pytesseract==0.2.0pip==10.0.1Pillow==5.1.0logger==1.4bs4==0.0.1requests==2.18.4 创建项目 scrapy startproject mytest创建爬虫程

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

Scrapy爬取到中文数据默认是 Unicode编码的,于是显示是这样的: "country": ["\u56fd\u4ea7\u6c7d\u8f66\u6807\u5fd7"] "carname": ["\u65af\u67ef\u8fbe", "\u67ef\u5c3c\u585e\u683c", "\u6c83\u5c14\u6c83"] 解决方法其实很简单,只需在settings

接上篇:安居客scrapy房产信息爬取到数据可视化(下)-可视化代码,可视化的实现~ 先看看保存的数据吧~ 本人之前都是习惯把爬到的数据保存到本地json文件, 这次保存到数据库后发现使用mongodb的聚合统计省去了好多自己用python写计算逻辑的步骤,好方便啊~~ 第一张图柱状图 第一张图代码解析: #encoding:utf-8 import random from pyecharts import Bar from pymongo import MongoClient conn = M

在配置文件中修改相关参数: 增加并发 默认的scrapy开启的并发线程为32个,可以适当的进行增加,再配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. 降低日志等级 在scrapy运行的时候,会输出大量的日志信息,为了减少cpu的使用率,可以设置log输出信息为INFO或者ERROR.在配置文件中编写LOG_LEVEL = 'INFO' 禁止cookie 如果不是真的需要cookie,则在scrapy爬取数据的时候可以 禁止cookie从而减少C

# scrapy爬取酒店评论数据 -- 代码 here:github地址:https://github.com/760730895/scrapy_Booking--  采用scrapy爬取酒店评论数据. 总共有28W条记录. 做某NLP任务,需要一些hotel reviews, 选择从`www.booking.com`搞一点数据来.根据主页显示总共有20个城市from diferrent countries,每个城市下有若干个酒店,每个酒店下若干条评论. #  〇.数据源介绍 数据源:`www.

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

这两天学习了Scrapy爬虫框架的基本使用,练习的例子爬取的都是传统的直接加载完网页的内容,就想试试爬取用Ajax技术加载的网页. 这里以简书里的优选连载网页为例分享一下我的爬取过程. 网址为: https://www.jianshu.com/mobile/books?category_id=284 一.分析网页 进入之后,鼠标下拉发现内容会不断更新,网址信息也没有发生变化,于是就可以判断这个网页使用了异步加载技术. f 首先明确爬取的内容,本次我爬取的是作品名称.照片.作者.阅读量.然后将照片

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