scrapy 爬取分页网站的策略 1. 检测当前页是否存在“下一页” 2. 如果存在,把“下一页”的链接交给本方法或者其他方法 3. 如果不存在,结束 图示 示例代码 def parse(self, response): mingyan = response.css('div.quote') for v in mingyan: text = v.css('.text::text').extract_first() tags = v.css('.tags .tag::text').extract(

scrapy 分页爬取以及xapth使用小技巧 这里以爬取www.javaquan.com为例: 1.构建出下一页的url: 很显然通过dom树,可以发现下一页所在的a标签   2.使用scrapy的yield scrapy.Reqeust(next_url,callback=self.parse) 构造下一页爬取的请求 Tips:使用xpath解析dom的常用处理方法: 1.查询页面上所有的div元素  :    //div 2.查询页面上指定的元素  : -通过class属性定位 例如: 

今日概要 递归爬取解析多页页面数据 scrapy核心组件工作流程 scrapy的post请求发送 今日详情 1.递归爬取解析多页页面数据 - 需求:将糗事百科所有页码的作者和段子内容数据进行爬取切持久化存储 - 需求分析:每一个页面对应一个url,则scrapy工程需要对每一个页码对应的url依次发起请求,然后通过对应的解析方法进行作者和段子内容的解析. 实现方案: 1.将每一个页码对应的url存放到爬虫文件的起始url列表(start_urls)中.(不推荐) 2.使用Request方法手动发

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一.递归爬取解析多页页面数据 - 需求:将糗事百科所有页码的作者和段子内容数据进行爬取切持久化存储 - 需求分析:每一个页面对应一个url,则scrapy工程需要对每一个页码对应的url依次发起请求,然后通过对应的解析方法进行作者和段子内容的解析. 实现方案: 1.将每一个页码对应的url存放到爬虫文件的起始url列表(start_urls)中.(不推荐) 2.使用Request方法手动发起请求.(推荐) 代码: import scrapy from qiushibaike.items impo

一.scrapy分页处理 1.分页处理 如上篇博客,初步使用了scrapy框架了,但是只能爬取一页,或者手动的把要爬取的网址手动添加到start_url中,太麻烦接下来介绍该如何去处理分页,手动发起分页请求 爬虫文件.py # -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom qiubaiPage.items import QiubaiproItem class QiubaiSpider(scrapy.Spider): name = 'qiubai' # allowe

再看Scrapy(1) 基本概念 1 准备 安装scrapy: 国内镜像源(官方的pypi不稳定)安装 pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple/ scrapy 安装virtualenvwrapper: 下载 pip3 install virtualenvwrapper 创建目录存放虚拟环境 mkdir ~/.virtualenvs 配置环境变量 export WORKON_HOME=~/.virtualenvs source /usr/loc

00.Python网络爬虫第三弹<爬取get请求的页面数据> 01.jupyter环境安装 02.Python网络爬虫第二弹<http和https协议> 03.Python网络爬虫第一弹<Python网络爬虫相关基础概念> 04.Python网络爬虫之requests模块(1) 05.Python网络爬虫之三种数据解析方式 06.Python网络爬虫之requests模块(2) 07.验证码处理 08.Python网络爬虫之图片懒加载技术.selenium和Phanto

目录 Python 全栈之路 一. Python 1. Python基础知识部分 2. Python -函数 3. Python - 模块 4. Python - 面对对象 5. Python - 文件操作 6. Python - python中经常踩得的坑 7. Python - 网络编程 8. Python - 并发编程 二. 数据库 Mysql Redis MongoDB SQLAlchemy 三. 前端 前端 - HTML 前端 - CSS 前端 - Javescript 前端 - JQ

基于webmagic的爬虫项目经验小结 大概在1个月前,利用webmagic做了一个爬虫项目,下面是该项目的一些个人心得,贴在这里备份: 一.为什么选择webmagic? 说实话,开源的爬虫框架已经很多了,有各种语言(比如:python.java)实现的,有单机的,还有大型分布式的,多达上百种,详情可见: http://www.oschina.net/project/tag/64/spider?lang=0&os=0&sort=view& github上随手搜索一下spider之类

Python 入门网络爬虫之精华版 转载 宁哥的小站,总结的不错 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 另外,比较常用的爬虫框架Scrapy,这里最后也详细介绍一下. 首先列举一下本人总结的相关文章,这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧:宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入http://www.lining0806.com/,你就会看到宁哥的小站首页. 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址.

原文地址:https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 另外,比较常用的爬虫框架Scrapy,这里最后也详细介绍一下. 首先列举一下本人总结的相关文章,这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧:宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入fireling的数据空间,你就会看到宁哥的小站首页. 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对

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Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 另外,比较常用的爬虫框架Scrapy,这里最后也详细介绍一下. 首先列举一下本人总结的相关文章,这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧:宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入http://www.lining0806.com/,你就会看到宁哥的小站首页. 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址. 向IP对应的服务器发送请求. 服务器响应请求,发回网页内容. 浏

import scrapyfrom scrapy.http import Requestfrom scrapy.spider import Rulefrom scrapy.linkextractors import LinkExtractor# yield 就是return返回的是一个生成器# 递归:1.修改allowed_domains,里面不能随便写,和正则匹配一样,链接必须满足allowed_domains里的格式# 2.request = Request(urls[0], callbac

递归解析 递归爬取解析多页页面数据 每一个页面对应一个url,则scrapy工程需要对每一个页码对应的url依次发起请求,然后通过对应的解析方法进行作者和段子内容的解析. 实现方案: 1.将每一个页码对应的url存放到爬虫文件的起始url列表(start_urls)中.(不推荐) 2.使用Request方法手动发起请求.(推荐) import scrapy from choutiPro.items import ChoutiproItem class ChoutiSpider(scrapy.Sp

1.任务定义: 爬取某动态分页页面中所有子话题的内容. 所谓"动态分页":是指通过javascript(简称"js")点击实现翻页,很多时候翻页后的页面地址url并没有变化,而页面内容随翻页动作动态变化. 2.任务难点及处理方法: 难点: 1)  scrapy如何动态加载所有"下一页":要知道scrapy本身是不支持js操作的. 2)  如何确保页面内容加载完成后再进行爬取:由于内容是通过js加载的,如果不加控制,很可能出现爬到空页面的情况. 处

分页抓取博客园新闻,先从列表里分析下一页按钮 相关代码: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from cnblogs.items import ArticleItem class BlogsSpider(scrapy.Spider): name = 'blogs' allowed_domains = ['news.cnblogs.com'] start_urls = ['https://news.cnblogs.com/'] def parse(self

第三百七十节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)用Django实现搜索结果分页 逻辑处理函数 计算搜索耗时 在开始搜索前:start_time = datetime.now()获取当前时间 在搜索结束后:end_time = datetime.now()获取当前时间 last_time = (end_time-start_time).total_seconds()结束时间减去开始时间等于用时,转换成秒 from django.shortcu