原先用的是selenium(后面有时间再写),这是第一次使用scrapy这个爬虫框架,所以记录一下这个心路历程,制作简单的爬虫其实不难,你需要的一般数据都可以爬取到。

下面是我的目录,除了main.py以外,都是代码自动生成的  :)。

各个目录作用:

1、sina是我自己创建的文件夹用来盛放整个项目的,随便起名字。

2、第一个sinaSpeder文件夹内,有一个scrapy.cfg配置文件和sinaSpeder的文件夹

  • scrapy.cfg:配置文件,不需要更改
  • sinaSpeder文件夹

3、第二个sinaSpeder文件夹

  • init.py :特定文件,指明二级first_spider目录为一个python模块
  • item.py:定义需要的item类【实验中需要用到】
  • pipelines.py:管道文件,传入item.py中的item类,清理数据,保存或入库
  • settings.py:设置文件,例如设置用户代理和初始下载延迟
  • spiders目录

4、spiders

  • init.py :特定文件,指明二级first_spider目录为一个python模块
  • sina.py:盛放自定义爬虫的文件,负责获取html的数据和传入pipline管道中进行数据存放等
 

废话不多说,开练~~

第一步创建爬虫项目:

》scrapy startproject  sinaSpeder               (sinaSpeder是项目名)
(用命令创建主要是可以自动生成一个包含默认文件的目录)

第二步输入网址:

scrapy genspider sina "sina.com.cn"             (这个名字是spiders里面的名字,后面的链接是要爬取的链接)

注:这个命令会在根目录的同级目录创建sina.py文件(也就是和第一个sinaSpiders同文件夹),需要把它剪切到最里面的spiders文件夹下,

第三步修改代码:参考自:

items.py写入:

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy
import sys
# reload(sys)
# sys.setdefaultencoding("utf-8") class SinaspederItem(scrapy.Item):
# 大类的标题和url
parentTitle = scrapy.Field()
parentUrls = scrapy.Field() # 小类的标题和子url
subTitle = scrapy.Field()
subUrls = scrapy.Field() # 小类目录存储路径
subFilename = scrapy.Field() # 小类下的子链接
sonUrls = scrapy.Field() # 文章标题和内容
head = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()

sina.py写入:

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy
import os
from sinaSpeder.items import SinaspederItem
import sys # reload(sys)
# sys.setdefaultencoding("utf-8") class SinaSpider(scrapy.Spider):
name = "sina"
allowed_domains = ["sina.com.cn"]
start_urls = ['http://news.sina.com.cn/guide/'] def parse(self, response):
items = []
# 所有大类的url 和 标题
parentUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/@href').extract()
parentTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/text()').extract() # 所有小类的ur 和 标题
subUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/@href').extract()
subTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/text()').extract() # 爬取所有大类
for i in range(0, len(parentTitle)):
# 指定大类目录的路径和目录名
parentFilename = "./Data/" + parentTitle[i] # 如果目录不存在,则创建目录
if (not os.path.exists(parentFilename)):
os.makedirs(parentFilename) # 爬取所有小类
for j in range(0, len(subUrls)):
item = SinaspederItem() # 保存大类的title和urls
item['parentTitle'] = parentTitle[i]
item['parentUrls'] = parentUrls[i] # 检查小类的url是否以同类别大类url开头,如果是返回True (sports.sina.com.cn 和 sports.sina.com.cn/nba)
if_belong = subUrls[j].startswith(item['parentUrls']) # 如果属于本大类,将存储目录放在本大类目录下
if (if_belong):
subFilename = parentFilename + '/' + subTitle[j]
# 如果目录不存在,则创建目录
if (not os.path.exists(subFilename)):
os.makedirs(subFilename) # 存储 小类url、title和filename字段数据
item['subUrls'] = subUrls[j]
item['subTitle'] = subTitle[j]
item['subFilename'] = subFilename items.append(item) # 发送每个小类url的Request请求,得到Response连同包含meta数据 一同交给回调函数 second_parse 方法处理
for item in items:
yield scrapy.Request(url=item['subUrls'], meta={'meta_1': item}, callback=self.second_parse) # 对于返回的小类的url,再进行递归请求
def second_parse(self, response):
# 提取每次Response的meta数据
meta_1 = response.meta['meta_1'] # 取出小类里所有子链接
sonUrls = response.xpath('//a/@href').extract() items = []
for i in range(0, len(sonUrls)):
# 检查每个链接是否以大类url开头、以.shtml结尾,如果是返回True
if_belong = sonUrls[i].endswith('.shtml') and sonUrls[i].startswith(meta_1['parentUrls']) # 如果属于本大类,获取字段值放在同一个item下便于传输
if (if_belong):
item = SinaspederItem()
item['parentTitle'] = meta_1['parentTitle']
item['parentUrls'] = meta_1['parentUrls']
item['subUrls'] = meta_1['subUrls']
item['subTitle'] = meta_1['subTitle']
item['subFilename'] = meta_1['subFilename']
item['sonUrls'] = sonUrls[i]
items.append(item) # 发送每个小类下子链接url的Request请求,得到Response后连同包含meta数据 一同交给回调函数 detail_parse 方法处理
for item in items:
yield scrapy.Request(url=item['sonUrls'], meta={'meta_2': item}, callback=self.detail_parse) # 数据解析方法,获取文章标题和内容
def detail_parse(self, response):
item = response.meta['meta_2']
content = ""
head = response.xpath('//h1[@id="main_title"]/text()')
content_list = response.xpath('//div[@id="artibody"]/p/text()').extract() # 将p标签里的文本内容合并到一起
for content_one in content_list:
content += content_one item['head'] = head
item['content'] = content yield item

pipelines.py写入:

# -*- coding: utf-8 -*-

from scrapy import signals
import sys
class SinaspederPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
sonUrls = item['sonUrls']
# 文件名为子链接url中间部分,并将 / 替换为 _,保存为 .txt格式
filename = sonUrls[7:-6].replace('/','_')
filename += ".txt"
fp = open(item['subFilename']+'/'+filename, 'w')
fp.write(item['content'])
fp.close() return item

setting.py写入:

# 设置管道文件
ITEM_PIPELINES = {
'sinaSpeder.pipelines.SinaspederPipeline': 300,
}

main.py写入:

from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl sina".split())

运行有两种方法:

1、这里创建了main。py文件,所以可以直接运行这个文件。

2、通过命令行

scrapy crawl sina    (这个是进入...>sina>sinaSpeder 文件夹后运行的)

第四步:

运行开始后,多出一个data文件夹,这就是要爬取的东西

注:问题总结

1、我最初是运行下面这个,发现报错,后来试试spiders中的sina.py文件,结果成功了

scrapy crawl sinaSpeder  

2、如果你建立的工程名字和我的不一样,所有涉及项目名称的文件都要改过来,少一个都会报错。

3、爬虫运行有可能会被封ip使得无法再访问这个网站了!这就需要使用反爬虫技术,以后再讲。

4、错误    twisted.internet.error.DNSLookupError: DNS lookup failed: no results for hostname lookup: http.

  原因代码中url出错(修改后就行了)

参考:

https://www.jianshu.com/p/fd443ad67c5b?utm_campaign

https://www.cnblogs.com/xinyangsdut/p/7631163.html

scrapy 基础使用以及错误方案的更多相关文章

  1. 0.Python 爬虫之Scrapy入门实践指南(Scrapy基础知识)

    目录 0.0.Scrapy基础 0.1.Scrapy 框架图 0.2.Scrapy主要包括了以下组件: 0.3.Scrapy简单示例如下: 0.4.Scrapy运行流程如下: 0.5.还有什么? 0. ...

  2. Learning Scrapy笔记(三)- Scrapy基础

    摘要:本文介绍了Scrapy的基础爬取流程,也是最重要的部分 Scrapy的爬取流程 Scrapy的爬取流程可以概括为一个方程式:UR2IM,其含义如下图所示 URL:Scrapy的运行就从那个你想要 ...

  3. 【笔记-前端】div+css排版基础,以及错误记录

    现在的网站对于前端的排版已经逐渐不使用<table>,而是使用div+css. 使用这种方法的最大好处就在于在维护页面时,可以只维护css而不去改动html. 可是这种方式对于初学者来说可 ...

  4. JavaScript基础——兼容性、错误处理

    JavaScript基础-错误处理Throw.Try.Catch try语句执行可能出错的代码 catch语句处理捕捉到的错误 throw语句创建自定义错误语句 发生的常见的错误类型 可能是语法错误, ...

  5. scrapy 基础

    安装略过 创建一个项目 scrapy startproject MySpider #或者创建时存储日志scrapy startproject --logfile='../logf.log' MySpi ...

  6. Scrapy基础(十三)————ItemLoader的简单使用

    ItemLoader的简单使用:目的是解决在爬虫文件中代码结构杂乱,无序,可读性差的缺点 经过之前的基础,我们可以爬取一些不用登录,没有Ajax的,等等其他的简单的爬虫回顾我们的代码,是不是有点冗长, ...

  7. Scrapy基础(一) ------学习Scrapy之前所要了解的

    技术选型: Scrapy vs requsts+beautifulsoup    1,reqests,beautifulsoup都是库,Scrapy是框架    2,Scrapy中可以加入reques ...

  8. PHP 基础篇 - PHP 错误级别详解

    一.前言 最近经常看到工作 2 年左右的童鞋写的代码也会出现以静态方法的形式调用非静态方法,这是个 Deprecated 级别的语法错误,代码里不应该出现的.对方很郁闷,说:为什么我的环境可以正常运行 ...

  9. scrapy基础知识之 Logging:

    修改配置文件settings.py,任意位置添加 LOG_FILE = "XxSpider.log" LOG_LEVEL = "INFO" Log levels ...

随机推荐

  1. 解决由腾讯qq浏览器引起win10系统桌面图标不停的闪烁问题

    win10系统桌面图标不停的闪烁,虽然不会引起太大问题,但是看着实在郁闷在网上搜索了很久,像停止问题报告服务,重置为默认应用都无解,了解到大概是软件兼容性问题于是打开服务管理器,一个一个关闭不是微软的 ...

  2. I/O 模型

    5种I/O模型的基本区别: 阻塞式I/O 非阻塞式I/O I/O复用 信号异步模型 异步I/O 1. 阻塞 I/O 最流行的I/O模型是阻塞I/O模型,缺省情形下,所有套接口都是阻塞的.我们以数据报套 ...

  3. Solidity(address的四个方法)

    address的四个方法send,call,callcode,delegatecall 例子:发送以太币的send方法//下面是send方法,涉及到以太币的情况可能用到payable,senddemo ...

  4. Flask框架(一)

    Flask框架 Flask本身想当于一个内核,其自身几乎所有功能都依靠扩展(邮件扩展Flask-Mail.用户认证Flask-Login),都需要用第三方的扩展来实现.其WSGI工具箱采用Werkze ...

  5. 【Java】「深入理解Java虚拟机」学习笔记(2)- JVM内存区域

    一.运行时数据区 JVM在执行Java程序的时候,将其运行时数据区划分为若干不同区域.它们的用途和创建及销毁的时间不同. 1.程序计数器(Program Counter Register) 是一块很小 ...

  6. select下拉框使用完毕后,重置按钮使其清空

    需求描述:select下拉框后边有两个按钮,一个查询,一个重置,点击重置,select会清空之前选择的那个查询条件 解决思路:卧槽,这不so easy 么,用那个jQ封装的trigger函数搞定啊,对 ...

  7. 【python】python为何多线程无法切换

    写了一个kafka传输消息,celery发布任务的脚本. 有四个线程,分别读取不同的kafka队列信息 问题是,只有第一个线程会启动,剩下的三个线程连start都运行不了. 而且这个问题不是一开始就发 ...

  8. 【python】gevent协程例子

    说在前面:用协程还是多线程需要仔细考量.我在做实验时请求了100w个ip,分别用pool为1000的协程和64个线程来跑,结果是多线程的速度是协程的10倍以上. 一个简单的协程例子 #!/usr/bi ...

  9. 雅礼 noip2018 模拟赛 day3 T3

    典型树形dp 这里,我们应该看到一些基本性质: ①:如果这个边不能改(不是没有必要改),我们就不改,因为就算改过去还要改回来,显然不是最优的 注意:"不能改"是指边的性质和要求的相 ...

  10. 雅礼 noip2018 模拟赛day3 T2

    典型的状压思想 设0表示黑球,1表示白球,用一串01序列代表剩下的球的状态,记f[i]表示在i状态下取球的最大期望 那么可以利用记忆化搜索更新,每一层枚举可能拿走的球然后向下搜索,同时记忆化即可 在状 ...