scrapy

Response对象的几点说明： 　　Response对象用来描述一个HTTP响应，Response只是一个基类，根据相应的不同有如下子类： 　　　　TextResponse，HtmlResponse，XmlResponse 　　仅以HtmlResponse为例，HtmlResponse在基类Response的基础上，还多了很多新的方法。 一.使用Selector 　　　　因为链接也是页面中的数据，所以可以使用与提取数据相同的方法进行提取。在分析网页时可以通过jupyter notebook构造selector对象进行分析（selector对象有xpath和css方法） 　　　　　　import requests 　　　　　　from scrapy.selector import Selector 　　　　 　　　　　　res=requests.get("http://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html") 　　　　　　selector=Selector(response=res) 二 . 使用 scrapy框架中的linkextractors模块 　　　　用法见相关资料 　　1. le.extractor_links(response)中的response指的是HtmlResponse

爬取流程 发送请求——获得页面——解析页面——下载内容——储存内容 基础模块 urllib, urllib2, requests, bs4(Beautifulsoup), pyquery 动态页面 selenium（会了这个配合scrapy无往不利） phantomJS（不显示网页的selenium） 解析语言 正则表达式, XPATH, CSS 遇到反爬虫策略验证码之类 tesserocr等 数据库 mysql, mongodb, redis 爬虫框架 scrapy（推荐）, pyspider 爬虫架构：调度器，请求队列，代理池，cookie池等 进阶技术 多线程、分布式（结合scrapy） 来源： CSDN 作者： 罗小爬EX 链接： https://blog.csdn.net/luo15242208310/article/details/104222361

Python爬虫5.5 — scrapy框架logging模块的使用 综述 log 介绍 关于log等级 logging.getLogger() 日志保存到本地 自定义logger 其他博文链接 综述 本系列文档用于对Python爬虫技术的学习进行简单的教程讲解，巩固自己技术知识的同时，万一一不小心又正好对你有用那就更好了。 Python 版本是3.7.4 本篇文章主要讲解日志模块(logging)的使用。 log 介绍 在第一篇入门文章中我们嫌打印的日志信息过多，稍微对日志设置了一下打印等价： LOG_LEVEL = "WARNING" 仅打印 WARNING 等级及其以上的日志信息。 关于log等级 Scrapy提供5层logging级别： CRITICAL - 严重错误(critical) ERROR - 一般错误(regular errors) WARNING - 警告信息(warning messages) INFO - 一般信息(informational messages) DEBUG - 调试信息(debugging messages) 上述对应等级的信息我们可以分别使用对应的函数进行输出: logging.critical() 、 logging.error() 、 logging.warning() 、 logging.info() 、 logging

使用shell尝试爬取 $ scrapy shell https: / / www . zhipin . com / c101280100 / 2020 - 02 - 07 10:42:20 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1 . 8 . 0 started ( bot: scrapybot ) 2020 - 02 - 07 10:42:20 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4 . 5 . 0 . 0 , libxml2 2 . 9 . 10 , cssselect 1 . 1 . 0 , parsel 1 . 5 . 2 , w3lib 1 . 21 . 0 , Twisted 19 . 10 . 0 , Python 3 . 8 . 0 ( v3 . 8 . 0:fa919fdf25 , Oct 14 2019 , 10:23:27 ) - [Clang 6.0 (clang-600.0.57)] , pyOpenSSL 19 . 1 . 0 ( OpenSSL 1 . 1 . 1d 10 Sep 2019 ) , cryptography 2 . 8 , Platform macOS - 10 . 15 . 2 - x86_64 - i386 - 64bit 2020 - 02 - 07 10

前两关，我们学习了能提升爬虫速度的进阶知识——协程，并且通过项目实操，将协程运用于抓取薄荷网的食物数据。 icon 可能你在体验开发一个爬虫项目的完整流程时，会有这样的感觉：原来要完成一个完整的爬虫程序需要做这么多琐碎的工作。 icon 比如，要导入不同功能的模块，还要编写各种爬取流程的代码。而且根据不同的项目，每次要编写的代码也不同。 icon 不知道你会不会有这样的想法：能不能有一个现成的爬虫模板，让我们拿来就能套用，就像PPT模板一样。我们不需要管爬虫的全部流程，只要负责填充好爬虫的核心逻辑代码就好。要是有的话，我们编写代码一定会很方便省事。 icon 其实，在Python中还真的存在这样的爬虫模板，只不过它的名字是叫框架。 icon 一个爬虫框架里包含了能实现爬虫整个流程的各种模块，就像PPT模板一开始就帮你设置好了主题颜色和排版方式一样。 icon 这一关，我们要学习的就是一个功能强大的爬虫框架——Scrapy。 Scrapy是什么 以前我们写爬虫，要导入和操作不同的模块，比如requests模块、gevent库、csv模块等。而在Scrapy里，你不需要这么做，因为很多爬虫需要涉及的功能，比如麻烦的异步，在Scrapy框架都自动实现了。 我们之前编写爬虫的方式，相当于在一个个地在拼零件，拼成一辆能跑的车。而Scrapy框架则是已经造好的、现成的车，我们只要踩下它的油门

使用背景： 　　我们通常在爬去某个网站的时候都是爬去每个标签下的某些内容，往往一个网站的主页后面会包含很多物品或者信息的详细的内容，我们只提取某个大标签下的某些内容的话，会显的效率较低，大部分网站的都是按照固定套路（也就是固定模板，把各种信息展示给用户），LinkExtrator就非常适合整站抓取，为什么呢？因为你通过xpath、css等一些列参数设置，拿到整个网站的你想要的链接，而不是固定的某个标签下的一些链接内容，非常适合整站爬取。 1 import scrapy 2 from scrapy.linkextractor import LinkExtractor 3 4 class WeidsSpider(scrapy.Spider): 5 name = "weids" 6 allowed_domains = ["wds.modian.com"] 7 start_urls = ['http://www.gaosiedu.com/gsschool/'] 8 9 def parse(self, response): 10 link = LinkExtractor(restrict_xpaths='//ul[@class="cont_xiaoqu"]/li') 11 links = link.extract_links(response) 12 print(links)

这是本博客系列文章的导航 1. 有趣好玩的python小项目 用mnist数据集训练的手写数字识别 2. 基于Django的教育培训CRM系统 教育培训CRM系统（一）：表结构设计 教育培训CRM系统（二）：登录与注册 教育培训CRM系统（三）：客户列表展示 教育培训CRM系统（四）：分页 crm项目源码: https://github.com/winstonfy/Winston_crm 3. 基于Django的线上果蔬商城 线上果蔬商城（一）：需求分析 线上果蔬商城（二）：表结构设计 3. 基于Django的网课平台（前后端分离） 4. 基于scrapy-elasticsearch的搜索引擎 基于scrapy的搜索引擎（一）：爬虫知识回顾 基于scrapy的搜索引擎（二）：爬取图片网站 基于scrapy的搜索引擎（三）：爬取问答网站 基于scrapy的搜索引擎（四）：爬取招聘网站 基于scrapy的搜索引擎（五）：反爬突破 基于scrapy的搜索引擎（六）：爬虫进阶 基于scrapy的搜索引擎（七）：scrapy-redis分布式爬虫 基于scrapy的搜索引擎（八）：elasticsearch的使用 基于scrapy的搜索引擎（九）：Django搭建搜索网站 基于scrapy的搜索引擎（十）：scrapyd部署scrapy项目 5. 基于Flask的移动端租房商城（前后端分离）

本人安装PYTHON3.7安装位置：D:\Python\Python37 模板位置：D:\Python\Python37\Lib\site-packages\scrapy\templates\spiders 原来有：basic.tmpl ,crawl.tmpl,csvfeed.tmpl,xmlfeed.tmpl 用idle打开crawl.tmpl（打开类型选择*） 将自己的代码粘贴到文件中，并保存为crawlzj.tmpl 应用： scrapy startproject mynew cd mynew scrapy genspider -t crawlzj mykai baidu.com 则用自己的模板建立了一个爬虫，这样避免了重复代码的输入 来源： https://www.cnblogs.com/xkdn/p/12268540.html