环境:Python3.6 + Scrapy1.4 我要实现的东西:1. 完成模拟登陆         2. 登陆成功后提取出cookie,然后保存到本地cookie.txt文件中         3. 再次使用时从本地的cookie.txt中读取cookie,省略模拟登陆. 看了一些关于Scrapy操作cookie的博客,写的大同小异(都不好使...).我总结一下我尝试出来的关于cookie的提取和传递的操作,亲测可用 Cookie的传递和提取 from scrapy.http.cookies

#今日目标 **scrapy之盗墓笔记三级页面爬取** 今天要爬取的是盗墓笔记小说,由分析该小说的主要内容在三级页面里,故需要我们 一一解析 *代码实现* daomu.py ``` import scrapy from ..items import DaomuItem class DaomuSpider(scrapy.Spider): name = 'daomu' allowed_domains = ['daomubiji.com'] start_urls = ['http://www.daom

上次挖了一个坑,今天终于填上了,还记得之前我们做的拉勾爬虫吗?那时我们实现了一页的爬取,今天让我们再接再厉,实现多页爬取,顺便实现职位和公司的关键词搜索功能. 之前的内容就不再介绍了,不熟悉的请一定要去看之前的文章,代码是在之前的基础上修改的 [图文详解]scrapy爬虫与动态页面--爬取拉勾网职位信息(1) 开始 还是回到我们熟悉的页面,这里,我们熟练的打开了Newwork标签,我们点下一页,看会出来什么结果 果然还是跳出来一个页面,但是貌似..网址一样,我打开看一下 和之前不一样也! 一样的

Scrapy 通过登录的方式爬取豆瓣影评数据 爬虫 Scrapy 豆瓣 Fly 由于需要爬取影评数据在来做分析,就选择了豆瓣影评来抓取数据,工具使用的是Scrapy工具来实现.scrapy工具使用起来比较简单,主要分为以下几步: 1.创建一个项目 ==scrapy startproject Douban 得到一个项目目录如下: ├── Douban │   ├── init.py │   ├── items.py │   ├── pipelines.py │   ├── settings.py

scrapy中使用selenium来爬取页面 from selenium import webdriver from scrapy.http.response.html import HtmlResponse class JianShuDownloaderMiddleware: def __init__(self): self.driver = webdriver.Chrome() def process_request(self, request, spider): self.driver.g

1. Scrapy对接Selenium Scrapy抓取页面的方式和requests库类似,都是直接模拟HTTP请求,而Scrapy也不能抓取JavaScript动态谊染的页面.在前面的博客中抓取JavaScript渲染的页面有两种方式.一种是分析Ajax请求,找到其对应的接口抓取,Scrapy同样可以用此种方式抓取.另一种是直接用 Selenium模拟浏览器进行抓取,我们不需要关心页面后台发生的请求,也不需要分析渲染过程,只需要关心页面最终结果即可,可见即可爬.那么,如果Scrapy可以对接S

CrawlSpider 全站数据爬取 创建 crawlSpider 爬虫文件 scrapy genspider -t crawl chouti www.xxx.com import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule class CrawSpider(CrawlSpider): name = 'craw' # allowed_doma

本文使用CrawlSpider方法爬取电影天堂网站内国内电影分类下的所有电影的名称和下载地址 CrawlSpider其实就是Spider的一个子类. CrawlSpider功能更加强大(链接提取器,规则解释器)#CrawlSpider一些主要功能如下 #LinkExtractor()实例化了一个链接提取对象,链接提取器:用来提取指定的链接(url) #allow参数:赋值一个正则表达式,链接提取器就可以根据正则表达式在页面中提取指定的链接 #提取到的链接全部交给规则解释器 #rules=()实例

前两天用python2写的一个小爬虫 主要实现了从http://www.cbooo.cn/Alltimedomestic这么个网页中爬取每一部电影的票房信息等,以及在豆瓣上该电影的评分信息 代码如下 # -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_function import urllib2 import re ''' TODO:error 10060 ''' def fixEnglishName(name): ooo=re.compil

开始网页爬取:(1)交互式爬取 首先,我们使用scrapy建立起爬虫的框架.在命令行中输入 scrapy shell “url” 如:scrapy shell “http://www.baidu.com” (注意:此处一定要写清楚传输协议,否则将无法链接到对应网站,此例中为http://) scrapy 会自动创建response对象,并自动将爬取下网页的源代码存入response.body中. 输入response.body 可看到其中的内容非常庞杂. 为了进一步析取网页,更精确地获取到所需要

本文内容来源:http://blog.privatenode.in/torifying-scrapy-project-on-ubuntu/ 在使用Scrapy的时候,一旦进行高频率的爬取就容易被封IP,此时可以通过使用TOR来进行匿名爬取,同时要安装Polipo代理服务器   注意:要进行下面的操作的前提是,你能FQ   安装TOR 下载地址:https://www.torproject.org/download/download.html.en 下载Expert Bundle并解压到一个目录下

第五课主要内容有: Scrapy框架结构,组件及工作方式 单页爬取-julyedu.com 拼URL爬取-博客园 循环下页方式爬取-toscrape.com Scrapy项目相关命令-QQ新闻 1.Scrapy框架结构,组件及工作方式 2.单页爬取-julyedu.com #by 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com)---七月在线讲师 #Python2 import scrapy class JulyeduSpider(scrapy.Spider): name = "jul

  本次将会使用Scrapy来爬取当当网的图书畅销榜,其网页截图如下:   我们的爬虫将会把每本书的排名,书名,作者,出版社,价格以及评论数爬取出来,并保存为csv格式的文件.项目的具体创建就不再多讲,可以参考上一篇博客,我们只需要修改items.py文件,以及新建一个爬虫文件BookSpider.py.   items.py文件的代码如下,用来储存每本书的排名,书名,作者,出版社,价格以及评论数. import scrapy class BookspiderItem(scrapy.Item):

  在用Python的urllib和BeautifulSoup写过了很多爬虫之后,本人决定尝试著名的Python爬虫框架--Scrapy.   本次分享将详细讲述如何利用Scrapy来下载豆瓣电影Top250, 主要解决的问题有: 如何利用ImagesPipeline来下载图片 如何对下载后的图片重命名,这是因为Scrapy默认用Hash值来保存文件,这并不是我们想要的   首先我们要爬取的豆瓣电影Top250网页截图如下:   网页的结构并不复杂,所以,我们决定把所有的250部电影的图片都下载

import scrapy import json class TzcSpider(scrapy.Spider): # spider的名字,唯一 name = 'tzc' # 起始地址 start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?keywords=python&tid=0&lid=2268'] # 每个url爬取之后会调用这个方法 def parse(self, response): tr = response.xpath( '//

一.先在MySQL中创建test数据库,和相应的site数据表 二.创建Scrapy工程 #scrapy startproject 工程名 scrapy startproject demo4 三.进入工程目录,根据爬虫模板生成爬虫文件 #scrapy genspider -l # 查看可用模板 #scrapy genspider -t 模板名 爬虫文件名 允许的域名 scrapy genspider -t crawl test sohu.com 四.设置IP池或用户代理(middlewares.

放假这段时间好好的思考了一下关于Scrapy的一些常用操作,主要解决了三个问题: 1.如何连续爬取 2.数据输出方式 3.数据库链接 一,如何连续爬取: 思考:要达到连续爬取,逻辑上无非从以下的方向着手 1)预加载需要爬取的列表,直接到这个列表都处理完,相应的爬取工作都已经完成了. 2)从第一页开始爬取,遇到有下一页标签的,那继续爬取,如果没有下一页类似的标签,那表示已经爬到最后一页 3)分析当前页面的所有链接,对于链接符合某种特定规则的,继续爬取,如果没有那表示爬取工作完成(此时需要建立已经爬

items.py import scrapy class LagouItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() #id # obj_id=scrapy.Field() #职位名 positon_name=scrapy.Field() #工作地点 work_place=scrapy.Field() #发布日期 publish_time=scrapy.Field() #

一.先上效果 二.安装Scrapy和使用 官方网址:https://scrapy.org/. 安装命令:pip install Scrapy 安装完成,使用默认模板新建一个项目,命令:scrapy startproject xx 上图很形象的说明了,scrapy的运行机制.具体各部分的含义和作用,可自行百度,这里不再赘述.我们一般,需要做的是以下步骤. 1)配置settings,其他配置可根据自己的要求查看文档配置. DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { 'User-Agent

一.项目目录结构: 代码如下: # -*- 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 class Job58CityItem(scrapy.Item): # define the fields for your item h

import scrapyfrom scrapy.spider import CrawlSpider,Rulefrom scrapy.linkextractors import LinkExtractorfrom tencent.items import TencentItem class TencentSpider(CrawlSpider):    name = "Tencent"    allowed_domains = ["tencent.com"]    #