pipelines.py文件中 import codecs import csv # 保存到CSV文件中 class CsvPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('a.csv', 'w', encoding='utf_8_sig') def process_item(self, item, spider): fieldnames = ['title', 'img_url', 'download_http'] w

1.数据保存为TXT 打开Pipeline.py import codecs import os import json import pymysql class CoolscrapyPipeline(object):#需要在setting.py里设置'coolscrapy.piplines.CoolscrapyPipeline':300 def process_item(self, item, spider): # 获取当前工作目录 base_dir = os.getcwd() fiename

import os os.makedirs('./img/', exist_ok=True) IMAGE_URL = "https://morvanzhou.github.io/static/img/description/learning_step_flowchart.png" def urllib_download(): from urllib.request import urlretrieve urlretrieve(IMAGE_URL, './img/image1.png')

import csv class MyProjectPipeline(object): # 保存为csv格式 def __init__(self): # 打开文件,指定方式为写,利用第3个参数把csv写数据时产生的空行消除 self.f = open("myproject.csv","a",newline="") # 设置文件第一行的字段名,注意要跟spider传过来的字典key名称相同 self.fieldnames = ["m_nu

Scrapy原理图: item位于原理图的最左边 item.py文件是报存爬取数据的容器,他使用的方法和字典很相似,但是相比字典item多了额外的保护机制,可以避免拼写错误或者定义错误. 1.创建item 在创建item时需要继承scrapy.Item类,并且定义scrapy.Field字段.由于我们在上一节Scrapy爬虫框架之项目创建spider文件数据爬取当中提取了id.url.title.thumb四个字段.所以我们在item.py文件当中需要创建者四个字段. # -*- coding:

Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.其最初是为了页面抓取所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据或者通用的网络爬虫. Scrapy原理图如下: 1.创建Scrapy项目:进入你需要创建scrapy项目的文件夹下,输入scrapy startproject BLZX(此处BLZX为爬虫项目名称) 项目创建完成后出现一个scrapy框架自动给你生成的爬虫目录 2.进入创建好的项目当中创建spider

工作中遇到一个表,用来筛选信息. 但是表现在是excel,为了能在spark中使用,找了下解决办法 http://stackoverflow.com/questions/4125385/java-how-to-convert-xls-data-into-txt-file 最简单的办法就是保存成csv格式.

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pymongo %matplotlib inline # 连接mongodb数据库 client = pymongo.MongoClient("localhost") # 连接数据库 db = client["lianjia"] # 数据表 fangyuan = db["fangyuanbigsz"] # 将mongodb中的数据

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

  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):

2017-10-30  21:49:55 前言: 初步使用scrapy爬虫框架,爬取各个网站信息 系统环境: 64位win10系统,装有64位python3.6,IDE为pycharm,使用cmd命令行工具 预备知识: XPath 使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或者节点集.这些路径表达式和我们在常规的电脑文件系统中看到的表达式非常相似,以下是最有用的路径表达式: 代码: import scrapy class JulyeduSpider(scrapy.Spider): name =

写在前面 自学爬虫入门之后感觉应该将自己的学习过程整理一下,也为了留个纪念吧. scrapy环境的配置还请自行百度,其实也不难(仅针对windows系统,centos配置了两天,直到现在都没整明白) 就是安装python之后下载pip,setup pip,然后用pip install下载就行了(pyspider也是这样配置的). 附主要资料参考地址 scrapy教程地址  https://www.bilibili.com/video/av13663892?t=129&p=2 eclipse开发s

前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明Item 什么是Items呢?官方文档Items定义如下: I

1. 使用cmd+R命令进入命令行窗口,并进入你需要创建项目的目录 cd 项目地址 2. 创建项目 scrapy startproject <项目名> cd <项目名> 例如 scrapy startproject quote cd quote 3. 编写item.py文件(定义需要爬取的文件) import scrapy class QuoteItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: text

题记:早已听闻python爬虫框架的大名.近些天学习了下其中的Scrapy爬虫框架,将自己理解的跟大家分享.有表述不当之处,望大神们斧正. 一.初窥Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中. 其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫. 本文档将

Scrapy 爬虫 使用指南 完全教程   scrapy note command 全局命令: startproject :在 project_name 文件夹下创建一个名为 project_name 的Scrapy项目. scrapy startproject myproject settings:在项目中运行时,该命令将会输出项目的设定值,否则输出Scrapy默认设定. runspider:在未创建项目的情况下,运行一个编写在Python文件中的spider. shell:以给定的URL(如

前面介绍了很多Selenium基于自动测试的Python爬虫程序,主要利用它的xpath语句,通过分析网页DOM树结构进行爬取内容,同时可以结合Phantomjs模拟浏览器进行鼠标或键盘操作.但是,更为广泛使用的Python爬虫框架是——Scrapy爬虫.这是一篇在Windows系统下介绍 Scrapy爬虫安装及入门介绍的相关文章. 官方 Scrapy  :http://scrapy.org/        官方英文文档:http://doc.scrapy.org/en/latest/index

试想一下,前面做的实验和例子都只有一个spider.然而,现实的开发的爬虫肯定不止一个.既然这样,那么就会有如下几个问题:1.在同一个项目中怎么创建多个爬虫的呢?2.多个爬虫的时候是怎么将他们运行起来呢? 说明:本文章是基于前面几篇文章和实验的基础上完成的.如果您错过了,或者有疑惑的地方可以在此查看: 安装python爬虫scrapy踩过的那些坑和编程外的思考 scrapy爬虫成长日记之创建工程-抽取数据-保存为json格式的数据 scrapy爬虫成长日记之将抓取内容写入mysql数据库 如何让

前面用scrapy编写爬虫抓取了自己博客的内容并保存成json格式的数据(scrapy爬虫成长日记之创建工程-抽取数据-保存为json格式的数据)和写入数据库(scrapy爬虫成长日记之将抓取内容写入mysql数据库).然而,这个爬虫的功能还是过于弱小,一旦目标网站设置了爬虫的限制,我们的爬虫也就失效了.因此这里重点讲述一下如何避免scrapy爬虫被ban.本门的所有内容都是基于前面两篇文章的基础上完成的,如果您错过了可以点击此回看:scrapy爬虫成长日记之创建工程-抽取数据-保存为json格

前面小试了一下scrapy抓取博客园的博客(您可在此查看scrapy爬虫成长日记之创建工程-抽取数据-保存为json格式的数据),但是前面抓取的数据时保存为json格式的文本文件中的.这很显然不满足我们日常的实际应用,接下来看下如何将抓取的内容保存在常见的mysql数据库中吧. 说明:所有的操作都是在“scrapy爬虫成长日记之创建工程-抽取数据-保存为json格式的数据”的基础上完成,如果您错过了这篇文章可以移步这里查看scrapy爬虫成长日记之创建工程-抽取数据-保存为json格式的数据 环

Scrapy爬虫大战京东商城 引言 上一篇已经讲过怎样获取链接,怎样获得参数了,详情请看python爬取京东商城普通篇 代码详解 首先应该构造请求,这里使用scrapy.Request,这个方法默认调用的是start_urls构造请求,如果要改变默认的请求,那么必须重载该方法,这个方法的返回值必须是一个可迭代的对象,一般是用yield返回,代码如下: def start_requests(self): for i in range(1,101): page=i*2-1 #这里是构造请求url的p