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

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

说明:初学者,整理后方便能及时完善,冗余之处请多提建议,感谢!   了解内容: Scrapy :抓取数据的爬虫框架     异步与非阻塞的区别   异步:指的是整个过程,中间如果是非阻塞的,那就是异步过程: 非阻塞:关注拿到结果之前的状态 (如果拿到结果前在等待,是阻塞,反之,是非阻塞)     理解: Scrapy 基本工作流程(简单--->复杂)                                                            每个模块间不通讯,模块之间通

scrapy爬虫采集数据存入mongodb采集效果如图: 1.首先开启服务切换到mongodb的bin目录下 命令:mongod --dbpath e:\data\db 另开黑窗口 命令:mongo.exe 2.连接可视化工具 studio—3t 建立本地连接 如图: 3.代码如下 采集的是玻璃网站产品数据 http://www.boliwang.com.cn/ boliwang.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import re from bo

1. 在django项目根目录位置创建scrapy项目,django_12是django项目,ABCkg是scrapy爬虫项目,app1是django的子应用 2.在Scrapy的settings.py中加入以下代码 import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath('.'))) os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'django_12.settings' # 项目名

今天记录下scrapy将数据存储到本地和数据库中,不是不会写,因为小编每次都写觉得都一样,所以记录下,以后直接用就可以了-^o^- 1．本地存储 设置pipel ines.py class Ak17Pipeline(object): def __init__(self): self.file = open('ak17.json', 'w') # 存储文件的类型 def process_item(self, item, spider): result = json.dumps(dict(item)

目录 前言 Items Pipelines 前言 用Scrapy进行数据的保存进行一个常用的方法进行解析 Items item 是我们保存数据的容器,其类似于 python 中的字典.使用 item 的好处在于: Item 提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误.且看栗子: import scrapy class Doubantop250Item(scrapy.Item): title = scrapy.Field() # 电影名字 star = scrapy.Field() #

1.创建工程 scrapy startproject tencent 2.创建项目 scrapy genspider mahuateng 3.既然保存到数据库,自然要安装pymsql pip install pymysql 4.settings文件,配置信息,包括数据库等 # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for tencent project # # For simplicity, this file contains only setting

1. Scrapy框架 Scrapy是python下实现爬虫功能的框架,能够将数据解析.数据处理.数据存储合为一体功能的爬虫框架. 2. Scrapy安装 1. 安装依赖包 yum install gcc libffi-devel python-devel openssl-devel -y yum install libxslt-devel -y 2. 安装scrapy pip install scrapypip install twisted==13.1.0 注意事项:scrapy和twist

如何提升scrapy爬取数据的效率:只需要将如下五个步骤配置在配置文件中即可 增加并发:默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增加.在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. 降低日志级别:在运行scrapy时,会有大量日志信息的输出,为了减少CPU的使用率.可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可.在配置文件中编写:LOG_LEVEL = 'INFO' 禁止cookie:如果不是真的需要cooki

1.增加并发: 默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增加.在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. 2.降低日志级别: 在运行scrapy时,会有大量日志信息的输出,为了减少CPU的使用率.可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可.在配置文件中编写:LOG_LEVEL = ‘INFO’ 3.禁止cookie: 如果不是真的需要cookie,则在scrapy爬取数据时可以进制cookie从而减少C

开始用scrapy 爬取数据的时候  开始用同步操作始终会报1064  的错误  因为 mysql 语法和导入的字段不兼容 尝试了  n  次之后  开始用  异步爬取  虽然一路报错 但是还是能把数据保存到mysql 数据库里 关于spider: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from urllib import parse import re from copy import deepcopy from ..items import Myspid

增加并发: 默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增加.在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. 降低日志级别: 在运行scrapy时,会有大量日志信息的输出,为了减少CPU的使用率.可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可.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爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率

提高scrapy爬取效率配置 #增加并发: 默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增加.在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. #降低日志级别: 在运行scrapy时,会有大量日志信息的输出,为了减少CPU的使用率.可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可.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爬取数据时可以禁

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

mmtao Ajax数据的爬取(淘女郎为例) 如有疑问,转到 Wiki 淘女郎模特抓取教程 网址:https://0x9.me/xrh6z 判断一个页面是不是 Ajax 加载的方法: 查看网页源代码,查找网页中加载的数据信息,如果源代码中不显示,证明是 Ajax 加载. 如果是网站源代码中就包含要爬取的信息,那么就直接只用正则拿数据出来就行了 但是如果网页源码中没有,那么就是 Ajax 了,可以进行抓包找到获取数据的相关接口,操作如下(以爬取淘女郎美女信息为例): 一.初级 寻找 API 接口:

Ajax的基本原理 以菜鸟教程的代码为例: XMLHTTPRequest对象是JS对Ajax的底层实现: var xmlhttp; if (window.XMLHttpRequest) { // IE7+, Firefox, Chrome, Opera, Safari 浏览器执行代码 xmlhttp=new XMLHttpRequest(); } else { // IE6, IE5 浏览器执行代码 xmlhttp=new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP&quo

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