1、创建scrapy项目

>scrapy startproject scrapy_carhome

2、找到对应接口

3、创建爬虫文件

> cd scrapy_carhome\scrapy_carhome\spiders

scrapy_carhome\scrapy_carhome\spiders> scrapy genspider car https://car.autohome.com.cn/price/brand-15.html

4、注释robots协议

//div[@class="main-title"]/a/text()

//div[@class="main-lever"]//span/span/text()

car.py

import scrapy

class CarSpider(scrapy.Spider):
name = 'car'
allowed_domains = ['https://car.autohome.com.cn/price/brand-15.html']
# 注意如果你的请求的接口是html为结尾的 那么是不需要加/的
start_urls = ['https://car.autohome.com.cn/price/brand-15.html'] def parse(self, response):
name_list = response.xpath('//div[@class="main-title"]/a/text()')
price_list = response.xpath('//div[@class="main-lever"]//span/span/text()')
     # 遍历列表
for i in range(len(name_list)):
name = name_list[i].extract()
price = price_list[i].extract()
print(name,price)

运行爬虫文件

scrapy_carhome\scrapy_carhome\spiders>scrapy crawl car

scrapy架构组成 
1)引擎 —>自动运行,无需关注,会自动组织所有的请求对象,分发给下载器
2)下载器 —>从引擎处获取到请求对象后,请求数据
3)spiders —>Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说,Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。
4)调度器 —>有自己的调度规则,无需关注
5)管道(Item pipeline) —>最终处理数据的管道,会预留接口供我们处理数据当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理。每个item pipeline组件(有时称之为“Item Pipeline”)是实现了简单方法的Python类。他们接收到Item并通过它执行一些行为,同时也决定此Item是否继续通过pipeline,或是被丢弃而不再进行处理。
  以下是item pipeline的一些典型应用:
    1. 清理HTML数据
    2. 验证爬取的数据(检查item包含某些字段)
    3. 查重(并丢弃)
    4. 将爬取结果保存到数据库中
scrapy工作原理 

scrapy获取汽车之家数据的更多相关文章

  1. PuppeteerSharp+AngleSharp的爬虫实战之汽车之家数据抓取

    参考了DotNetSpider示例, 感觉DotNetSpider太重了,它是一个比较完整的爬虫框架. 对比了以下各种无头浏览器,最终采用PuppeteerSharp+AngleSharp写一个爬虫示 ...

  2. python爬虫——汽车之家数据

    相信很多买车的朋友,首先会在网上查资料,对比车型价格等,首选就是"汽车之家",于是,今天我就给大家扒一扒汽车之家的数据: 一.汽车价格: 首先获取的数据是各款汽车名称.价格范围以及 ...

  3. scrapy获取当当网中数据

    yield 1. 带有 yield 的函数不再是一个普通函数,而是一个生成器generator,可用于迭代 2. yield 是一个类似 return 的关键字,迭代一次遇到yield时就返回yiel ...

  4. 爬虫实战:汽车之家配置页面 破解伪元素和混淆JS

    本篇介绍如何破解汽车之家配置页面的伪元素和混淆的JS. ** 温馨提示:如需转载本文,请注明内容出处.** 本文链接:https://www.cnblogs.com/grom/p/9242156.ht ...

  5. 汽车之家店铺数据抓取 DotnetSpider实战[一]

    一.背景 春节也不能闲着,一直想学一下爬虫怎么玩,网上搜了一大堆,大多都是Python的,大家也比较活跃,文章也比较多,找了一圈,发现园子里面有个大神开发了一个DotNetSpider的开源库,很值得 ...

  6. 汽车之家店铺商品详情数据抓取 DotnetSpider实战[二]

    一.迟到的下期预告 自从上一篇文章发布到现在,大约差不多有3个月的样子,其实一直想把这个实战入门系列的教程写完,一个是为了支持DotnetSpider,二个是为了.Net 社区发展献出一份绵薄之力,这 ...

  7. 汽车之家店铺数据抓取 DotnetSpider实战

    一.背景 春节也不能闲着,一直想学一下爬虫怎么玩,网上搜了一大堆,大多都是Python的,大家也比较活跃,文章也比较多,找了一圈,发现园子里面有个大神开发了一个DotNetSpider的开源库,很值得 ...

  8. python3 爬取汽车之家所有车型数据操作步骤(更新版)

    题记: 互联网上关于使用python3去爬取汽车之家的汽车数据(主要是汽车基本参数,配置参数,颜色参数,内饰参数)的教程已经非常多了,但大体的方案分两种: 1.解析出汽车之家某个车型的网页,然后正则表 ...

  9. Python 爬取汽车之家口碑数据

    本文仅供学习交流使用,如侵立删!联系方式见文末 汽车之家口碑数据 2021.8.3 更新 增加用户信息参数.认证车辆信息等 2021.3.24 更新 更新最新数据接口 2020.12.25 更新 添加 ...

随机推荐

  1. 使用three.js实现炫酷的酸性风格3D页面

    背景 近期学习了 WebGL 和 Three.js 的一些基础知识,于是想结合最近流行的酸性设计风格,装饰一下个人主页,同时总结一些学到的知识.本文内容主要介绍,通过使用 React + three. ...

  2. 感恩笔记之SQL查询功能最简使用模板

    感恩笔记之SQL查询功能最简使用模板 第一部分:SQL单表功能 1 语句主要关键字 SELECT --查询数据列 INTO --新建数据表 FROM --查询数据表 WHERE --筛选数据表结果 O ...

  3. System.Drawing Linux Centos7 The type initializer for 'Gdip' threw an exception

    System.Drawing 在linux使用时提示异常 The type initializer for 'Gdip' threw an exception 解决方案: yum install au ...

  4. Java(10)认识类和对象

    作者:季沐测试笔记 原文地址:https://www.cnblogs.com/testero/p/15201574.html 博客主页:https://www.cnblogs.com/testero ...

  5. 关于 我的博客和Git-hub

    欢迎大家到我的GitHub 热烈讨论 https://github.com/ljj-19951010 由于另一个博客忘了怎么登陆了,换用此博客(仅供个人学习使用,请勿传播) 如果想看 特别详细的教程请 ...

  6. 【原创】浅谈指针(五)const和指针

    前言 过了几个月再次更新.最近时间也不多了,快要期中考试了,暂且先少写一点吧. 本文仅在博客园发布,如在其他平台发现均为盗取,请自觉支持正版. 练习题 我们先来看几道题目.如果这几道题都不会的话,就先 ...

  7. Python语法1

    变量 命名规则 变量名必须是大小写英文字母.数字或下划线 _ 的组合,不能用数字开头,并且对大小写敏感 变量赋值 同一变量可以反复赋值,而且可以是不同类型的变量 i=2; i="name&q ...

  8. 莱特币(LTC)开发环境搭建

    Linux系统下搭建莱特币LTC开发环境 1.简介 2.LTC 客户端下载 3.解压到一个固定的目录中 4.启动客户端 4.1.参数解释: 4.2.更多详细的配置 5.执行命令测试一下 6.获取莱特币 ...

  9. Linux多线程编程实例解析

    Linux系统下的多线程遵循POSIX线程接口,称为 pthread.编写Linux下的多线程程序,需要使用头文件pthread.h,连接时需要使用库libpthread.a.顺便说一下,Linux ...

  10. 字符串与模式匹配算法(六):Needleman–Wunsch算法

    一.Needleman-Wunsch 算法 尼德曼-翁施算法(英语:Needleman-Wunsch Algorithm)是基于生物信息学的知识来匹配蛋白序列或者DNA序列的算法.这是将动态算法应用于 ...