这两天学习了Scrapy爬虫框架的基本使用,练习的例子爬取的都是传统的直接加载完网页的内容,就想试试爬取用Ajax技术加载的网页. 这里以简书里的优选连载网页为例分享一下我的爬取过程. 网址为: https://www.jianshu.com/mobile/books?category_id=284 一.分析网页 进入之后,鼠标下拉发现内容会不断更新,网址信息也没有发生变化,于是就可以判断这个网页使用了异步加载技术. f 首先明确爬取的内容,本次我爬取的是作品名称.照片.作者.阅读量.然后将照片

Scrapy+selenium爬取简书全站 环境 Ubuntu 18.04 Python 3.8 Scrapy 2.1 爬取内容 文字标题 作者 作者头像 发布日期 内容 文章连接 文章ID 思路 分析简书文章的url规则 使用selenium请求页面 使用xpath获取需要的数据 异步存储数据到MySQL(提高存储效率) 实现 前戏: 创建scrapy项目 建立crawlsipder爬虫文件 打开pipelines和middleware 第一步:分析简书文章的url 可以看到url规则为jia

在我们进行数据爬去的过程中,我们有时候会遇到异步加载信息的情况,以豆瓣电影分来排行榜为例,当我们在查看数据的过程中,会发现网页源码中并不包含我们想要的全部数据,但是当我们在进行向下滚动的时候,数据会一点点的加载出来,这就说明它是通过异步加载模式展示出的数据.在urllib3中,支持的也仅仅是当前的HTML页面,所以,我们要使用异步加载模式进行数据的获取. 在这个时候,我们一般会采用以下两种方法来进行数据的加载:一种是模拟浏览器进行页面访问(selenium),另外一种是进行更深层次的HTTP请求

继续上一篇,这一次的爬取了小说内容 pipelines.py import csv class ScrapytestPipeline(object): # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item,就会运行一次 # 该方法为固定名称函数 def process_item(self, item, spider): # csv保存 with open(item['book_name'] + '.csv', "a", newline='', encoding='gb18030') a

简单的scrapy实战:爬取腾讯招聘北京地区的相关招聘信息 简单的scrapy实战:爬取腾讯招聘北京地区的相关招聘信息 系统环境:Fedora22(昨天已安装scrapy环境) 爬取的开始URL:http://hr.tencent.com/position.php?lid=2156 target:爬取职位名称.职位类别.人数.地点.发布时间 如下 ①创建项目 scrapy startproject hrtencent 然后cd hrtencent ②修改items.py # -*- coding

之前写了一篇用scrapy框架爬取自己博文的博客,后来发现对于中文的处理一直有问题- - 显示的时候 [u'python\u4e0b\u722c\u67d0\u4e2a\u7f51\u9875\u7684\u56fe\u7247 - huhuuu - \u535a\u5ba2\u56ed'] 而不是 python下爬某个网页的图片 - huhuuu - 博客园.这显然不是我们需要的结果. 现在如何把列表中的字符串转到字符串,显然不能直接用str! 那就遍历列表,把信息提取出来. def chan

提高scrapy的爬取效率 增加并发: 默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增加.在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. 降低日志级别: 在运行scrapy时,会有大量日志信息的输出,为了减少CPU的使用率.可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可.在配置文件中编写:LOG_LEVEL = ‘INFO’ 禁止cookie: 如果不是真的需要cookie,则在scrapy爬取数据时可以进制coo

笔趣阁是很好爬的网站了,这里简单爬取了全部小说链接和每本的全部章节链接,还想爬取章节内容在biquge.py里在加一个爬取循环,在pipelines.py添加保存函数即可 1 创建一个scrapy项目:crapy startproject biqugetest 2 cd biqugetest 3 生成一个爬虫:scrapy genspider biquge xbiquge.la 4 提取数据:完善spider,使用xpath等方法 5 保存数据:pipeline中保存数据 ===========

asyncio是从pytohn3.4开始添加到标准库中的一个强大的异步并发库,可以很好地解决python中高并发的问题,入门学习可以参考官方文档 并发访问能极大的提高爬虫的性能,但是requests访问网页是阻塞的,无法并发,所以我们需要一个更牛逼的库 aiohttp ,它的用法与requests相似,可以看成是异步版的requests,下面通过实战爬取猫眼电影专业版来熟悉它们的使用: 1. 分析 分析网页源代码发现猫眼专业版是一个动态网页,其中的数据都是后台传送的,打开F12调试工具,再刷新网

目录 scrapy版本爬取妹子图 关键所在下载图片 前期准备 代理ip池 UserAgent池 middlewares中间件(破解反爬) settings配置 正题 爬虫 保存下载图片 scrapy版本爬取妹子图 不封号,不限速,无限爬取 关键所在下载图片 from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline 原来的类继承object,改为继承ImagesPipeline 其中 函数名固定 def get_media_requests # 下载图片

爬虫07 /scrapy图片爬取.中间件.selenium在scrapy中的应用.CrawlSpider.分布式.增量式 目录 爬虫07 /scrapy图片爬取.中间件.selenium在scrapy中的应用.CrawlSpider.分布式.增量式 1. scrapy图片的爬取/基于管道类实现 2. 中间件的使用 3. selenium在scrapy中的应用 4. CrawlSpider 5. 分布式 5. 增量式 1. scrapy图片的爬取/基于管道类实现 爬取流程: 爬虫类中将解析到的图片

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: 

爬取今日头条https://www.toutiao.com/首页推荐的新闻,打开网址得到如下界面 查看源代码你会发现 全是js代码,说明今日头条的内容是通过js动态生成的. 用火狐浏览器F12查看得知 得到了今日头条的推荐新闻的接口地址:https://www.toutiao.com/api/pc/focus/ 单独访问这个地址得到 此接口得到的数据格式为json数据 我们用scrapy+selenium+PhantomJS的方式获取今日头条推荐的内容 下面是是scrapy中最核心的代码,位于s

1.创建项目 在你存放项目的目录下,按shift+鼠标右键打开命令行,输入命令创建项目: PS F:\ScrapyProject> scrapy startproject weather # weather是项目名称 回车即创建成功 这个命令其实创建了一个文件夹而已,里面包含了框架规定的文件和子文件夹. 我们要做的就是编辑其中的一部分文件即可. 其实scrapy构建爬虫就像填空.这么一想就很简单了 cmd执行命令: PS F:\ScrapyProject> cd weather #进入刚刚创建

1.创建项目 scrapy startproject weather # weather是项目名称 scrapy crawl spidername开始运行,程序自动使用start_urls构造Request并发送请求,然后调用parse函数对其进行解析, 在这个解析过程中使用rules中的规则从html(或xml)文本中提取匹配的链接,通过这个链接再次生成Request,如此不断循环,直到返回的文本中再也没有匹配的链接,或调度器中的Request对象用尽,程序才停止. 2.确定爬取目标: scr

作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3159 splash是容器安装的,从docker官网上下载windows下的docker进行安装. 下载完成之后直接点击安装,安装成功后,桌边会出现三个图标: 点击 Docker QuickStart 图标来启动 Docker Toolbox 终端. 使用docker启动服务命令启动Splash服务 docker run -p 8050:8050 scrapinghub/s

1. Scrapy框架 Scrapy是python下实现爬虫功能的框架,能够将数据解析.数据处理.数据存储合为一体功能的爬虫框架. 2. Scrapy安装 1. 安装依赖包 yum install gcc libffi-devel python-devel openssl-devel -y yum install libxslt-devel -y 2. 安装scrapy pip install scrapypip install twisted==13.1.0 注意事项:scrapy和twist

一.前言  1. scrapy依赖包: 二.创建工程 1. 创建scrapy工程: scrapy staratproject ArticleSpider 2. 开始(创建)新的爬虫: cd ArticleSpider scrapy genspider jobbole blog.jobbole.com //默认通过 'basic' module创建 三.用pycharm调试scrapy 1. 在 ArticleSpider 目录下创建 main.py 文件 2. 用到Python提供的一个内置函数

1.初衷:想在网上批量下载点听书.脱口秀之类,资源匮乏,大家可以一试 2.技术:wireshark scrapy jsonMonogoDB 3.思路:wireshark分析移动APP返回的各种连接分类.列表.下载地址等(json格式) 4.思路:scrapy解析json,并生成下载连接 5.思路:存储到MongoDB 6.难点:wireshark分析各类地址,都是简单的scrapy的基础使用,官网的说明文档都有 7.按照:tree /F生成的文件目录进行说明吧 1 items.py 字段设置,根

摘要:介绍了使用Scrapy进行双向爬取(对付分类信息网站)的方法. 所谓的双向爬取是指以下这种情况,我要对某个生活分类信息的网站进行数据爬取,譬如要爬取租房信息栏目,我在该栏目的索引页看到如下页面,此时我要爬取该索引页中的每个条目的详细信息(纵向爬取),然后在分页器里跳转到下一页(横向爬取),再爬取第二页中的每个条目的详细信息,如此循环,直至最后一个条目. 这样来定义双向爬取: 水平方向 – 从一个索引页到另一个索引页 纯直方向 – 从一个索引页到条目详情页 在本节中, 提取索引页到下一个索引

scrapy是个好玩的爬虫框架,基本用法就是:输入起始的一堆url,让爬虫去get这些网页,然后parse页面,获取自己喜欢的东西.. 用上去有django的感觉,有settings,有field.还会自动生成一堆东西.. 用法:scrapy-admin.py startproject abc 生成一个project. 试试就知道会生成什么东西.在spiders包中新建一个py文件,里面写自定义的爬虫类. 自定义爬虫类必须有变量 domain_name 和 start_urls,和实例方法par