基于scrapy实现的简单蜘蛛采集程序
本文实例讲述了基于scrapy实现的简单蜘蛛采集程序。分享给大家供大家参考。具体如下:
# Standard Python library imports # 3rd party imports from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor from scrapy.selector import HtmlXPathSelector # My imports from poetry_analysis.items import PoetryAnalysisItem HTML_FILE_NAME = r'.+\.html' class PoetryParser(object): """ Provides common parsing method for poems formatted this one specific way. """ date_pattern = r'(\d{2} \w{3,9} \d{4})' def parse_poem(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) item = PoetryAnalysisItem() # All poetry text is in pre tags text = hxs.select('//pre/text()').extract() item['text'] = ''.join(text) item['url'] = response.url # head/title contains title - a poem by author title_text = hxs.select('//head/title/text()').extract()[0] item['title'], item['author'] = title_text.split(' - ') item['author'] = item['author'].replace('a poem by', '') for key in ['title', 'author']: item[key] = item[key].strip() item['date'] = hxs.select("//p[@class='small']/text()").re(date_pattern) return item class PoetrySpider(CrawlSpider, PoetryParser): name = 'example.com_poetry' allowed_domains = ['www.example.com'] root_path = 'someuser/poetry/' start_urls = ['http://www.example.com/someuser/poetry/recent/', 'http://www.example.com/someuser/poetry/less_recent/'] rules = [Rule(SgmlLinkExtractor(allow=[start_urls[0] + HTML_FILE_NAME]), callback='parse_poem'), Rule(SgmlLinkExtractor(allow=[start_urls[1] + HTML_FILE_NAME]), callback='parse_poem')]
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Scrapy は記事のクローリングと WeChat パブリックアカウントの分析を実装します 近年人気のソーシャルメディアアプリケーションである WeChat で運用されているパブリックアカウントも非常に重要な役割を果たしています。誰もが知っているように、WeChat の公開アカウントは記事、グラフィック メッセージ、その他の情報を公開できるため、情報と知識の海です。この情報は、メディア報道、学術研究など、さまざまな分野で広く使用できます。そこで、この記事では、Scrapy フレームワークを使用して WeChat パブリック アカウントの記事をクロールおよび分析する方法を紹介します。 Scr

Scrapy は、Web サイトからデータを迅速かつ効率的に取得できるオープンソースの Python クローラー フレームワークです。ただし、多くの Web サイトでは Ajax 非同期読み込みテクノロジーが使用されているため、Scrapy がデータを直接取得することはできません。この記事では、Ajax 非同期読み込みをベースとした Scrapy の実装方法を紹介します。 1. Ajax 非同期ロードの原則 Ajax 非同期ロード: 従来のページロード方法では、ブラウザがサーバーにリクエストを送信した後、サーバーが応答を返してページ全体をロードするまで待ってから、次のステップに進む必要があります。

Scrapy は、インターネット上の関連情報を迅速かつ簡単に取得できる Python ベースのクローラー フレームワークです。この記事では、Scrapy のケースを使用して、LinkedIn で企業情報をクロールする方法を詳細に分析します。ターゲット URL を決定する まず、ターゲットが LinkedIn 上の企業情報であることを明確にする必要があります。したがって、LinkedIn の企業情報ページの URL を見つける必要があります。 LinkedIn Web サイトを開き、検索ボックスに会社名を入力し、

Scrapy クローラーでの Selenium と PhantomJS の使用 Scrapy は、Python 上の優れた Web クローラー フレームワークであり、さまざまな分野のデータ収集と処理に広く使用されています。クローラーの実装では、特定の Web サイトが提供するコンテンツを取得するためにブラウザーの操作をシミュレートする必要がある場合があり、この場合には Selenium と PhantomJS が必要になります。 Selenium はブラウザ上で人間の操作をシミュレートし、Web アプリケーションのテストを自動化します。

Scrapy は、インターネットから大量のデータを取得するために使用できる強力な Python クローラー フレームワークです。ただし、Scrapy を開発する場合、重複した URL をクロールするという問題が頻繁に発生します。これは、多くの時間とリソースを無駄にし、効率に影響を与えます。この記事では、重複 URL のクロールを減らし、Scrapy クローラーの効率を向上させるための Scrapy 最適化テクニックをいくつか紹介します。 1. Scrapy クローラーの start_urls 属性と allowed_domains 属性を使用して、

Scrapy は、インターネット上のデータを迅速かつ柔軟に取得するのに役立つ強力な Python クローラー フレームワークです。実際のクローリングのプロセスでは、HTML、XML、JSON などのさまざまなデータ形式に遭遇することがよくあります。この記事では、Scrapyを使用してこれら3つのデータ形式をそれぞれクロールする方法を紹介します。 1. HTML データをクロールして Scrapy プロジェクトを作成する まず、Scrapy プロジェクトを作成する必要があります。コマンドラインを開き、次のコマンドを入力します:scrapys

インターネットの発展に伴い、人々は情報を得るためにますますインターネットに依存するようになりました。本好きにとって、Douban Booksは欠かせないプラットフォームとなっています。さらに、Douban Books では、書籍の評価やレビューも豊富に提供されており、読者が書籍をより包括的に理解できるようになります。ただし、この情報を手動で取得することは、干し草の山から針を見つけることに似ており、現時点では、Scrapy ツールを使用してデータをクロールできます。 Scrapy は、Python をベースにしたオープンソースの Web クローラー フレームワークであり、効率的に役立ちます。

Scrapy の動作: Baidu ニュース データのクロール インターネットの発展に伴い、人々が情報を入手する主な方法は従来のメディアからインターネットに移り、人々はニュース情報を入手するためにますますインターネットに依存するようになりました。研究者やアナリストにとって、分析や研究には大量のデータが必要です。そこで、この記事ではScrapyを使ってBaiduのニュースデータをクロールする方法を紹介します。 Scrapy は、Web サイトのデータを迅速かつ効率的にクロールできるオープンソースの Python クローラー フレームワークです。 Scrapy は強力な Web ページ解析およびクローリング機能を提供します
