1.什么是Scrapy-Redis Scrapy-Redis是scrapy框架基于redis的分布式组件,是scrapy的扩展:分布式爬虫将多台主机组合起来,共同完成一个爬取任务,快速高效地提高爬取效率. 原先scrapy的请求是放在内存中,从内存中获取.scrapy-redisr将请求统一放在redis里面,各个主机查看请求是否爬取过,没有爬取过,排队入队列,主机取出来爬取.爬过了就看下一条请求. 各主机的spiders将最后解析的数据通过管道统一写入到redis中 优点:加快项目的运行速度:

一.基本原理: Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码,将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫. 参考Scrapy-Redis官方github地址 二.准备工作: 1.安装并启动redis,Windows和lunix可以参考这篇 2.scrapy

Scrapy Scrapy是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. 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 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用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. 一.安装 注:windows平台需要依赖pywin32,请根据自己系统32/64位选择下载安装 http

#今日目标 **scrapy之360图片爬取** 今天要爬取的是360美女图片,首先分析页面得知网页是动态加载,故需要先找到网页链接规律, 然后调用ImagesPipeline类实现图片爬取 *代码实现* so.py ``` # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import json from ..items import SoItem class SoSpider(scrapy.Spider): name = 'so' allowed_domains =

基于scrapy框架输入关键字爬取有关贴吧帖子 站点分析 首先进入一个贴吧,要想达到输入关键词爬取爬取指定贴吧,必然需要利用搜索引擎 点进看到有四种搜索方式,分别试一次,观察url变化 我们得知: 搜索贴吧:http://tieba.baidu.com/f/search/fm?ie=UTF-8&qw=dfd 搜索帖子:http://tieba.baidu.com/f/search/res?ie=utf-8&qw=dfd 其中参数qw是搜索关键词,由此我们可以构建搜索贴吧的url 搜索得到的

爬取前戏 我们要知道利用selenium是非常无敌的,自我认为什么反爬不反爬都不在话下,但是今天我们为什么要用request+bs4爬取所有股票信息呢?因为他比较原始,因此今天的数据,爬取起来也是比较繁琐的!接下来让我们emmmm....你懂得 爬取步骤 第一步:获取股票代码 1)我们通过这个链接去网易看一下具体的股票信息,下面这个网页是乐视网的股票信息http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_300104.html#01b07 2)上海证券交易所的官方网

面试场景: 要求对正在爬取的内容与mysql数据库中的数据进行比较去重 解决方式: 通过Redis来作为中间件,通过url来确保爬过的数据不会再爬,做到增量爬取. Redis数据库其实就是一个中间件,因为爬虫爬取的数据并不能直接拿去和MySQL中的数据进行比较.那我们就需要将MySQL数据库现有的数据备份出来保存在一个有键值对的Redis数据库中,再将爬取到的数据和Redis数据库中的数据进行比较,若Redis数据库中已经存在数据则丢弃,若Redis数据库中不存在该条数据则保存进入MySQL数据

我们的这个爬虫设计来爬取京东图书(jd.com). scrapy框架相信大家比较了解了.里面有很多复杂的机制,超出本文的范围. 1.爬虫spider tips: 1.xpath的语法比较坑,但是你可以在chrome上装一个xpath helper,轻松帮你搞定xpath正则表达式 2.动态内容,比如价格等是不能爬取到的 3.如本代码中,评论爬取部分代码涉及xpath对象的链式调用,可以参考 # -*- coding: utf-8 -*- # import scrapy # 可以用这句代替下面三句

使用 selenium 爬取动态加载内容 开启中间件 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'wangyiPro.middlewares.WangyiproDownloaderMiddleware': 543, } 在爬虫文件中 创建 浏览器对象 使用 爬虫文件的 init 方法 def __init__(self): self.bro = webdriver.Chrome(executable_path=r'C:\Users\old-boy\Desktop\爬虫+数据\爬虫_d

功能点:如何爬取列表页,并根据列表页获取详情页信息? 爬取网站:东莞阳光政务网 完整代码:https://files.cnblogs.com/files/bookwed/yangguang.zip 主要代码: yg.py import scrapy from yangguang.items import YangguangItem class YgSpider(scrapy.Spider): name = 'yg' allowed_domains = ['sun0769.com'] start_

好吧,我又开始折腾豆瓣电影top250了,只是想试试各种方法,看看哪一种的方法效率是最好的,一直进行到这一步才知道 scrapy的强大,尤其是和selector结合之后,速度飞起.... 下面我就采用scrapy爬取豆瓣电影top250的方法记录一下,里面采用了selector的xpath和css两种各实现了一遍,其中xpath的选取路径较为清晰以及能够直接选到标签属性,css则较为有点小抽象,没有xpath直观,优点是结构简单,书写方便.于是我都实现了一遍,汗哒哒... 步骤一:生成项目名称

1 需求分析 想要一个能爬取拉钩网职位详情页的爬虫,来获取详情页内的公司名称.职位名称.薪资待遇.学历要求.岗位需求等信息.该爬虫能够通过配置搜索职位关键字和搜索城市来爬取不同城市的不同职位详情信息,并将爬取下来的信息存入数据库. 2 目标站点分析 目标站点:https://www.lagou.com/.可以看见在左上角可以切换搜索城市,在正中央可以输入搜索职位关键字,选择好城市和输入搜索职位关键字后点击搜索按钮,就可以跳转到相应职位的列表页,每个列表页有15个详情项(最后一页可能不足15个).

需求:爬取[安居客—广州—新楼盘]的数据,具体到每个楼盘的详情页的若干字段. 难点:楼盘类型各式各样:住宅 别墅 商住 商铺 写字楼,不同楼盘字段的名称不一样.然后同一种类型,比如住宅,又分为不同的情况,比如分为期房在售,现房在售,待售,尾盘.其他类型也有类似情况.所以字段不能设置固定住. 解决方案:目前想到的解决方案,第一种:scrapy中items.py中不设置字段,spider中爬的时候自动识别字段(也就是有啥字段就保留下来),然后返回字典存起来.第二种,不同字段的网页分别写规则单独抓取.

简介 scrapy是基于python的爬虫框架,易于学习与使用.本篇文章主要介绍如何使用scrapy爬取鼠绘漫画网海贼王最新一集的漫画. 源码参见:https://github.com/liudaolufei/crawl-comic 网站分析 鼠绘海贼王网站网址为:http://www.ishuhui.com/comics/anime/1 漫画链接无法直接从原始网页中得到,需要点击对应的话数,链接才会显示出来,如下图所示: 获取链接后即可获得海贼王漫画的网页地址,网页如下: 原始的网页没有漫画的

引言 本篇介绍Crawlspider,相比于Spider,Crawlspider更适用于批量爬取网页 Crawlspider Crawlspider适用于对网站爬取批量网页,相对比Spider类,CrawSpider主要使用规则(rules)来提取链接,通过定义一组规则为跟踪链接提供了遍历的机制. Crawlspider 的强大体现在自动爬取页面所有符合规则的链接并深入下去! 全站数据爬取 编码流程 新建一个工程 cd 工程 创建爬虫文件: scrapy genspider -t crawl s

1.目标分析: 我们想要获取的数据为如下图: 1).每本书的名称 2).每本书的价格 3).每本书的简介 2.网页分析: 网站url:http://e.dangdang.com/list-WY1-dd_sale-0-1.html 如下图所示,每当我们将滚动条滚动到页面底部是,会自动加载数据,并且url不发生变化,诸如此种加载方式即为ajax方式加载的数据 第一步:通过Fiddler抓取加载过程中的数据,并观察规律: 图一:如下图:滚动鼠标让数据加载3次,下图是三次数据加载过程中Fiddler抓取

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

一 简介 crawlspider 是Spider的一个子类,除了继承spider的功能特性外,还派生了自己更加强大的功能. LinkExtractors链接提取器,Rule规则解析器. 二 强大的链接提取器和规则解析器 1 LinkExtractor 链接提取器 LinkExtractor(   allow=r'Items/',# 满足括号中“正则表达式”的值会被提取,如果为空,则全部匹配. deny=xxx,  # 满足正则表达式的则不会被提取.  restrict_xpaths=xxx, #

一.request安装 pip install requests request使用示例 import requests response = requests.get('https://www.mzitu.com/') # get()方法发送请求,获取HTML网页 response.status_code # 返回状态码 response.text #以文本格式返回网页内容 response.content # 以二进制形式返回 二.BeautifulSoup库 BeautifulSoup是P

scrapy作为流行的python爬虫框架,简单易用,这里简单介绍如何使用该爬虫框架爬取个人博客信息.关于python的安装和scrapy的安装配置请读者自行查阅相关资料,或者也可以关注我后续的内容.   本文使用的python版本为2.7.9  scrapy版本为0.14.3    1.假设我们爬虫的名字为vpoetblog   在命令行下切换到桌面目录,输入startproject scrapy vpoetblog 如下图所示:    命令执行成功后会在桌面生成一个名为vpoetblog的文