关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):
网络爬虫(Web Crawler, Spider)就是一个在网络上乱爬的机器人.当然它通常并不是一个实体的机器人,因为网络本身也是虚拟的东西,所以这个“机器人”其实也就是一段程序,并且它也不是乱爬,而是有一定目的的,并且在爬行的时候会搜集一些信息.例如 Google 就有一大堆爬虫会在 Internet 上搜集网页内容以及它们之间的链接等信息:又比如一些别有用心的爬虫会在 Internet 上搜集诸如 foo@bar.com 或者 foo [at] bar [dot] com 之类的东西.除此之
本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此. A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, network resilient, full text search library for the browser and Node.js https://github.com/fergiemcdowall/norch https://github.com/fergiemcdowall/searc
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
Scrapy 框架将爬取的数据通过管道进行处理,即 pipelines.py 文件. 管道处理流程 一.定义 item item 表示的是数据结构,定义了数据包括哪些字段 class TianqiItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: city = scrapy.Field() # 城市 date = scrapy.Field() # 日期 hour = scrapy.Field() # 小时 day = s
