scrapy

这次，我们来爬取哔哩哔哩的热门视频，爬去其中的标题与详细页的同时观看人数和弹幕的实时在线，并存入mongodb 打开其中一个详情页发现里面是动态的，用静态网页的方法是爬不出来的 这次我们用抓包的方式来完成此次任务，也就是用chrome自带的开发者工具，按F12使用 用xhr筛选，其中的response等来筛选自己所需要的数据，并从Headers里拿到它的url，因为我们要爬八个网址，所以我们要用一个通用的式子来表示它，用正则表达式来拼凑出来。 我们找到了三个网址 我们发现这个网页的url是进不去的，但是我们发现response里面有我们需要的东西，用response.body.decode()来进行提取，再用正则提取。 根据dm二字我们发现了弹幕的url，进去后发现弹幕都在里面，这个即是我们所需要的url。 这里response里面有我们需要的coin等要点，这样就找到了所需要的所有东西。 接下来的难点呢，就是怎样拼凑出我们所通用的表达式 这里的话具体参照下方代码，用正则表达式等方式，表达出来 spider代码如下 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import json from bilibili . items import BilibiliItem import re import time import requests class

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 genspider myspd3 sina.com.cn 二，运行方法 1.为了方便观察，在spider中分别打印相关信息 import scrapy class Myspd1Spider(scrapy.Spider): name = 'myspd1' allowed_domains = ['sina.com.cn'] start_urls = ['http://sina.com.cn/'] def parse(self, response): print('myspd1') 其他如myspd2,myspd3分别打印相关内容。 2.多个spider运行方法有两种，第一种写法比较简单，在项目目录下创建crawl.py文件，内容如下 from scrapy.crawler import

文章，教程和讲座 训练一个自定义形状的预测模型 链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/12/16/training-a-custom-dlib-shape-predictor/ 在本教程中，您将学习怎样训练一个自定义的切割图形的预测模型。然后使用训练好的预测模型预测输入图像或实时视频流上的路标。 Django Web 框架应该怎样进行密码验证 链接: https://www.youtube.com/watch?v=SRYBDmJlIck Django 内置有可用于密码验证的功能。该视频展示了怎样启用, 配置密码验证功能，如何自定义验证设置，编写自己的密码验证器并将验证方法集成到接口或API中。 用数据科学的方法计算二手车的合理价格 链接: https://t.co/sVcObePjlO 本文记录了使用 DS 方法计算二手车合理价格的整个过程。 一百万对于任何人来说都应该足够 链接: https://lwn.net/SubscriberLink/807218/7589bd420fa9cfbe/ 编程语言通常都有着一些显式或隐式的限制。例如标识符的最大长度, 变量存储值的范围之等等. 还有许多由语言设计者在实现该语言时未明确指定的限制。这种含糊不清会造成严重后果，而 python-dev 邮件一直在讨论确定 Python 语言中的各种限制。

python的用途：脚本自动化运维童鞋使用，、自动化测试、python单元测试、测试服务器接口、web服务后端接口等。 python2.7和python3.0 旧版本为2.7，新版本为3.0，新上手的童鞋用python3.0.新版本有很多特性。 开发工具 python.exe，window下安装完就可以用，IDE pycharm，早用再解脱。 最早是的接触Django web框架可以用来做网站，连接数据库mysql，后来用过一个自动打包工具，自动把要打包的文件和目录设置好执行一下就生成打包， 最近接触的项目是一个自动化测试脚本的框架挺好的，这三个使用场景都让我印象深刻。 python还在数据分析上很多用处。 pip3 旧版本pip可以理解为管理依赖包的工具。 python的教程很多，大家可以自行百度下。菜鸟教程、csdn有很多。 做几个小例子，服务自己的生活，定时发送邮件脚本，部署服务等等，Excle文件生成数据的导入等 顺便学一下爬虫，爬虫架构Scrapy，爬取图片，爬取网络上的信息，比如招聘信息，安居客房产信息，可以把信息爬下来入库， Django网站开发搭建一个博客，短信服务，二维码扫描回调接口，接口小程序等等。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/machell/blog/3175422

1.创建scrapy项目 2.安装scrapy redis pip install scrapy-redis 3.设置setting.py 3.1 添加item_piplines ITEM_PIPELINES = { # scrapyredis配置 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline' : 400 } 3.2 添加scrapy-redis属性配置 """ scrapy-redis配置 """ # Enables scheduling storing requests queue in redis. SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # Ensure all spiders share same duplicates filter through redis. DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 调度器启用Redis存储Requests队列 #SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 确保所有的爬虫实例使用Redis进行重复过滤 #DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

python 爬虫 本问是根据崔老师的 python3-网络爬虫开发实战进行学习的。 如果有需要PDF书籍的可以发邮件联系。 @ author ：Leo @ Mail：leo_lsj@ 163. com 什么是爬虫 爬虫可以简单分为几步：抓取页面、分析页面和存储数据。 在本书中，我们用到的第三方库有requests 、Selenium 和aioh 即等 来源： CSDN 作者： Leo_lsj 链接： https://blog.csdn.net/Leo_lsj/article/details/104495433

文章目录 一、创建项目 二、爬取子页面链接 三、设置每本书要爬取的Item(Items.py) 四、爬虫解析页面(spider.py) 五、将爬取内存保存至本地(piplines.py) 1、保存数据到MongoDB 2、保存到csv 六、查看、清洗数据，开始数据分析 一、创建项目 开始之前我们先建立项目 1、命令行输入 scrapy startproject dangdang 创建dangdang项目文件夹 2、命令行输入 cd dangdang 进入刚刚创建的目录中 3、命令行输入 scrapy genspider spider "http://store.dangdang.com/282"生成我们的爬虫文件。 二、爬取子页面链接 创建项目完毕后我们开始分析网页（Chrome浏览器F12打开开发者模式），鼠标移到我们需要的字段的位置，可以看到源码，再复制XPath（如下图）。 //*[@id="sidefloat"]/div[2]/div/div/map/area/@href 可以看到最左边的分栏给出了所有的分类，那么我们依次爬取文学、小说等等每个页面的内容即可。 我们先记录下这个的Xpath。 三、设置每本书要爬取的Item(Items.py) 那么对于每本书我们需要爬取的内容已经框选出来了 分别为价格、评论数量（销量）、书名、作者、分类（也就是上一步获取的内容）

安装第三方库 pip install scrapy-redis-sentinel 修改 setting.py文件 ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis_sentinel.pipelines.RedisPipeline': 543, } # Bloomfilter 配置 # 使用的哈希函数数，默认为 6 BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6 # Bloomfilter 使用的 Redis 内存位，30 表示 2 ^ 30 = 128MB，默认为 30 (2 ^ 22 = 1MB 可去重 130W URL) BLOOMFILTER_BIT = 30 # 是否开启去重调试模式 默认为 False 关闭 DUPEFILTER_DEBUG = False # Redis 集群地址 REDIS_MASTER_NODES = [ {"host": "192.168.56.30", "port": "9000"}, {"host": "192.168.56.31", "port": "9000"}, {"host": "192.168.56.32", "port": "9000"}, ] # REDIS_CLUSTER_PARAMS 集群模式配置参数 REDIS_CLUSTER_PARAMS= { # "password": "password" }