用scrapy只创建一个项目,创建多个spider,每个spider指定items,pipelines.启动爬虫时只写一个启动脚本就可以全部同时启动. 本文代码已上传至github,链接在文未. 一,创建多个spider的scrapy项目 scrapy startproject mymultispider cd mymultispider scrapy genspider myspd1 sina.com.cn scrapy genspider myspd2 sina.com.cn scrapy

Spider类 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

一.安装scrapy 首先安装依赖库Twisted pip install (依赖库的路径) 在这个网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs#twisted 下面去寻找符合你的python版本和系统版本的Twisted 然后在安装scrapy框架 pip install scrapy [注意]路径名不能有中文,不能用管理员进入cmd,电脑系统用户路径不能是中文 二.框架简介 该框架是一个第三方的框架,许多功能已经被封装好(比如:下载功能)   流程原

什么是scrapy shell? Scrapy终端是一个交互终端,我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码,也可以用来测试xpath或css表达是,来查看他们的工作方式,方便爬取页面中的数据. selector选择器(scrapy内置) Selecctor有四个基本方法,最常用的还是xpath: xpath():传入xpath表达式,返回该列表所对应的所有节点的selector的list extract():序列化该节点为Unicode字符串,并返回list css():传入css表达

实际应用中,我们有可能在启动 Scrapy 的时候自定义一些参数来控制不同的业务流程,Google 尝试了如下方式可以实现 . 修改 Spider 构造函数  class myspider(Spider): # 爬虫名称 name = "myspider" # 构造函数 def __init__(self, tp=None, *args, **kwargs): super(myspider, self).__init__(*args, **kwargs) # scrapyd 控制 sp

爬取流程 Spider类定义如何爬取指定的一个或多个网站,包括是否要跟进网页里的链接和如何提取网页内容中的数据. 爬取的过程是类似以下步骤的循环: 1.通过指定的初始URL初始化Request,并指定回调函数.当Request下载完后,生成Response作为参数传给回调函数.初始的Request是通过start_requests()读取start_urls中的URL来生成的,回调函数为parse(). 2.在回调函数中分析Response的内容,返回Item对象或者Request或包含二者的可

1. Spider Middleware Spider Middleware是介入到Scrapy的Spider处理机制的钩子框架. 当Downloader生成Response之后,Response会被发送给Spider,在发送给Spider之前,Response会首先经过Spider Middleware处理,当Spider处理生成Item和Request之后,Item Request还会经过Spider Middleware的处理. Spider Middleware有三个作用: 我们可以在D

from scrapy.spiders import XMLFeedSpider from myxml.items import MyxmlItem class XmlspiderSpider(XMLFeedSpider): name = 'xmlspider' allowed_domains = ['sina.com.cn'] start_urls = ['http://blog.sina.com.cn/rss/1165656262.xml'] iterator = 'iternodes' #

scrapy简单说明 scrapy 为一个框架 框架和第三方库的区别: 库可以直接拿来就用, 框架是用来运行,自动帮助开发人员做很多的事,我们只需要填写逻辑就好 命令: 创建一个 项目 : cd 到需要创建工程的目录中, scrapy startproject stock_spider 其中 stock_spider 为一个项目名称 创建一个爬虫 cd ./stock_spider/spiders scrapy genspider tonghuashun "http://basic.10jqka

scrapy中的spider的用法 : 1.scrapy命令行可以传参数给构造器 scrapy crawl myspider -a category=electronics 构造器接收传入的参数 import scrapy class MySpider(Spider): name = 'myspider' def __init__(self, category=None, *args, **kwargs): super(MySpider, self).__init__(*args, **kwar

items类使用 作用 能使得我们非常方便的操作字段名 在items.py中定制我们的类 class ArticleItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() create_time = scrapy.Field() url = scrapy.Field() url_id = scrapy.Field() front_image_url = scrapy.Field() front_image_path = scrapy.Field() praise_nu

一 介绍 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘.监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫. Scrapy 是基于twisted框架开发而来,twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架.因此Scrapy使用了一

1.知识点 """" pipelines使用: 1.在spiders里面使用yield生成器 list_li = response.xpath("//div[@class='swiper-wrapper']//li") #print(list_li) for li in list_li: #print(li.extract_first()) item = { } item["name"] = li.xpath("./

1.网页解析 当当网中,人工智能数据的首页url如下为http://category.dangdang.com/cp01.54.12.00.00.00.html 点击下方的链接,一次观察各个页面的url变化,发现每一页的url规律如下:在进行页面切换时除第一页外,其他页面的url变化规律为只有pg后的数字会随着页面的不同而变化,并且和页面数相同,我们就可以利用此规律,运用spider类来对每一个这样的页面信息进行爬取,并且符合此种规律的页面均可以按照同样的方式来爬取: 第1页:http://ca

---恢复内容开始--- 今天我们来爬取一下智联招聘上金融行业薪酬在50-100万的职位. 第一步:解析解析网页 当我们依次点击下边的索引页面是,发现url的规律如下: 第1页:http://www.highpin.cn/zhiwei/ci_180000_180100_as_50_100.html 第2页:http://www.highpin.cn/zhiwei/ci_180000_180100_as_50_100_p_2.html 第3页:http://www.highpin.cn/zhiwe

1,引言 <Scrapy的架构初探>一文所讲的Spider是整个架构中最定制化的一个部件,Spider负责把网页内容提取出来,而不同数据采集目标的内容结构不一样,几乎需要为每一类网页都做定制.我们有个设想:是否能做一个比较通用的Spider,把定制部分再进一步隔离出去? GooSeeker网络爬虫平台有一个爬虫群模式,从技术实现层面来考察的话,其实就是把爬虫软件做成一个被动接受任务的执行单元,给他什么任务他就做什么任务,也就是说同一个执行单元可以爬多种不同的网站.而分配任务的是GooSeeke

Spiders 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. 对spider来说,爬取的循环类似下文: 以初始的URL初始化Request,并设置回调函数. 当该request下载完毕并返回时,将生成response,并作为参数传给该回调函数. spider中初始的request是通过调用 start_requests

Spiders Spider类定义了怎样爬取某个(或某些)站点.包含了爬取的动作(比如:是否跟进链接)以及怎样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. 对spider来说.爬取的循环类似下文: 以初始的URL初始化Request,并设置回调函数. 当该request完成下载并返回时,将生成response,并作为參数传给该回调函数. spider中初始的request是通过调用 start_requests

Items Item objects are simple containers used to collect the scraped data.They provide a dictionary-like api with a convenient syntax for declaring their available fields. import scrapy; class Product(scrapy.Item): name=scrapy.Field() price=scrapy.Fi

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

分布式框架scrapy_redis实现了一套完整的组件,其中也实现了spider,RedisSpider是在继承原scrapy的Spider的基础上略有改动,初始URL不在从start_urls列表中读取,而是从redis起始队列中读取. scrapy_redis源码在scrapy.redis.spider中,不仅实现了RedisSpider(分布式爬虫)还实现了RedisCrawlSpider(分布式深度爬虫)的逻辑,不过二者很多方法是一致的. 源码如下: from scrapy import