Python爬虫实战(5) | 爬取知网文献信息

简介: Python爬虫实战(5) | 爬取知网文献信息

最近有小伙伴后台跟我说,临近毕业,写毕业论文需要上知网查找大量的文献

但是一篇一篇看文献信息以及文献摘要又有点麻烦,能不能让我写一个爬虫去批量获取文献相关信息

我一听好家伙,这位小伙伴是懂偷懒的,想起当初我写毕业论文的时候也是饱经查阅文献的折磨,深知那种滋味

但是知网作为国内知名的文献数据库之一,有着极其复杂的反爬虫机制,例如动态JS、iframe、验证码等等,不是说想爬就能爬的

像我之前采用 requests 模拟请求的方法来爬取的话难度很大,一个不小心就有可能被封 IP

本篇文章就主要介绍该如何使用 Selenium来巧爬知网

初识 selenium

selenium 是一个自动化测试工具,可以用来进行 web 自动化测试

selenium 本质是通过驱动浏览器,完全模拟浏览器的操作,比如跳转、输入、点击、下拉等,来拿到网页渲染之后的结果,可支持多种浏览器

爬虫中用到 selenium 主要是为了解决 requests 无法直接执行 JavaScript 代码等问题

下面就来介绍下 selenium 基础用法

声明浏览器对象

Selenium 支持非常多的浏览器,如Chrome、Firefox、Edge 等

我们只要首先下载好相应浏览器的驱动(webdriver)到Python主目录中,或者加入环境变量即可

#Firefox浏览器驱动:
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/mozilla/geckodriver/releases

#Chrome浏览器驱动:
https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=chromedriver/

#IE浏览器驱动:IEDriverServer
https://link.zhihu.com/?target=http%3A//selenium-release.storage.googleapis.com/index.html

#Edge浏览器驱动:MicrosoftWebDriver
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/tools/webdriver

下载好驱动之后就可以浏览器初始化了

from selenium import webdriver

browser = webdriver.Chrome()
browser = webdriver.Firefox()
browser = webdriver.Edge()
browser = webdriver.Safari()

访问页面

我们可以用 get() 方法来请求一个网页,传入参数链接URL

browser.get('https://blog.csdn.net/s_alted')

查找元素

#根据 id 查找
find_element_by_id()

#根据 name 查找
find_element_by_name()

#根据 class name 查找
find_element_by_class_name()

#根据 Tag name 查找
find_element_by_tag_name()

#根据 完整超链接 查找
find_element_by_link_text()

#根据 部分超链接 查找
find_element_by_partial_link_text()

#根据 xpath 查找
find_element_by_xpath()

#根据 css选择器 查找
find_element_by_css_selector()

PS:

上面的 element 变成 elements(例如find_elements_by_id)就是找到所有满足的条件,然后返回数据

等待页面加载完成

有显式等待和隐式等待

显式等待使 WebdDriver 等待某个条件成立时继续执行,否则在达到最大时长时抛出超时异常(TimeoutException)

WebDriverWait 类是由 WebDirver 提供的等待方法。在设置时间内,默认每隔一段时间检测一次当前页面元素是否存在,如果超过设置时间检测不到则抛出异常

常用浏览器操作

在找到浏览器相应元素的位置之后,我们就需要进行一些交互动作,例如双击、点击、输入、获取网页源码等等

element = find_element_by_id(ID,id)

element.send_keys(Keys.CONTROL,'c')   # 复制

element.send_keys("hello") #传入 hello

element.clear()  # 清除输入框

element.click()  # 单击元素

element.text  # 获取元素文本信息

element.get_attribute('href')  # 获取元素属性

有了上面这些基本用法,就可以开始编写代码程序了!

网页分析

知网官网:https://www.cnki.net/

按照这位同学的需求,需要进入到知网官网之后——>点击高级搜索图标
image-20230116141805053.png
然后在文献来源输入框处输入相关内容,然后点击检索图标
image-20230116141850001.png
image-20230116141948278.png
因此可以得到如下步骤:

进入官网点击高级搜索——>在文献来源处输入信息——>点击检索

image-20230116142659490.png
image-20230116142733460.png

通过 F12 检查浏览器页面,得到高级搜索图标和输入框以及检索图标元素的 xpath 分别如下:
image-20230116143015133.png

#高级搜索 xpath
/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/a[1]

#输入框 xpath
/html/body/div[2]/div/div[2]/div/div[1]/div[1]/div[2]/dl/dd[3]/div[2]/input

#检索 xpath
/html/body/div[2]/div/div[2]/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/input

接着我们发现结果页(以搜索管理世界为例)
image-20230116143423957.png
共找到 8550 条结果,300页,每一页包含 20 条文献条目

每个条目包含题目、作者、来源等信息

通过对当前页面分析,发现每条文献条目的 xpath 是有规律的

#题名
/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[1]/td[2]

#作者
/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[1]/td[3]

tr[1] 表示本页第一条条目,而 td[2] 中的2-6 分别代表作者、来源、发表时间和数据库

我们在当前页面是无法获取到文献的摘要、关键字等信息,需要进一步点击进入相关文献条目

进入到相关文献页面之后,根据 class name来获取摘要、关键字、是否为CSSCI 这些元素

image-20230116144215540.png
image-20230116144241123.png
完成以上知网页面的分析后,我们就可以根据需求开始写代码了!

代码实现

导入所需包

import time 
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities

创建浏览器对象

这里我用的是 Edge 浏览器

# get直接返回,不再等待界面加载完成
desired_capabilities = DesiredCapabilities.EDGE
desired_capabilities["pageLoadStrategy"] = "none"

# 设置 Edge 驱动器的环境
options = webdriver.EdgeOptions()
# 设置 Edge 不加载图片,提高速度
options.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2})

# 创建一个 Edge 驱动器
driver = webdriver.Edge(options=options)

传入 url 参数然后模拟对浏览器进行人为操作

适当的加入 time.sleep() 方法,等待页面加载完成

不然页面还没完全加载就执行下一步操作的话会报错

# 打开页面
driver.get("https://kns.cnki.net/kns8/AdvSearch")
time.sleep(2)
    
# 传入关键字
WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '''//*[@id="gradetxt"]/dd[3]/div[2]/input'''))).send_keys(theme)
time.sleep(2)
    
# 点击搜索
WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[2]/div/div[2]/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/input"))).click()
time.sleep(3)

 # 点击切换中文文献
WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[1]/div/div/div/a[1]"))).click()
time.sleep(3)

获取总文献数和页数

res_unm = WebDriverWait(driver, 100).until(EC.presence_of_element_located(
        (By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/div[1]/div[1]/span[1]/em"))).text

# 去除千分位的逗号
res_unm = int(res_unm.replace(",", '')) 
page_unm = int(res_unm / 20) + 1
print(f"共找到 {res_unm} 条结果, {page_unm} 页。")

对结果页进行解析

def crawl(driver, papers_need, theme):
    # 赋值序号, 控制爬取的文章数量
    count = 1

    # 当爬取数量小于需求时,循环网页页码
    while count <= papers_need:
        # 等待加载完全,休眠3S
        time.sleep(3)

        title_list = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, "fz14")))
        # 循环网页一页中的条目
        for i in range(len(title_list)):
            try:
                if count % 20 != 0:
                    term = count % 20  # 本页的第几个条目
                else:
                    term = 20
                title_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[2]"
                author_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[3]"
                source_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[4]"
                date_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[5]"
                database_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[6]"
                title = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, title_xpath))).text
                authors = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, author_xpath))).text
                source = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, source_xpath))).text
                date = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, date_xpath))).text
                database = WebDriverWait(driver, 10).until(
                    EC.presence_of_element_located((By.XPATH, database_xpath))).text
                # 点击条目
                title_list[i].click()
                # 获取driver的句柄
                n = driver.window_handles
                # driver切换至最新生产的页面
                driver.switch_to.window(n[-1])
                time.sleep(3)
                # 开始获取页面信息
                title = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h1"))).text
                authors = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h3[1]"))).text
                institute = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h3[2]"))).text
                abstract = WebDriverWait(driver, 10).until(
                    EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "abstract-text"))).text
                try:
                    keywords = WebDriverWait(driver, 10).until(
                        EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "keywords"))).text[:-1]
                    cssci = WebDriverWait(driver, 10).until(
                        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/div[1]/a[2]"))).text
                except:
                    keywords = '无'
                    cssci = 'NULL'
                url = driver.current_url

                # 写入文件
                res = f"{count}\t{title}\t{authors}\t{cssci}\t{institute}\t{date}\t{source}\t{database}\t{keywords}\t{abstract}\t{url}".replace(
                        "\n", "") + "\n"
                print(res)
                with open(f'{theme}.tsv', 'a', encoding='gbk') as f:
                    f.write(res)
            except:
                print(f" 第{count} 条爬取失败\n")
                # 跳过本条,接着下一个
                continue
            finally:
                # 如果有多个窗口,关闭第二个窗口, 切换回主页
                n2 = driver.window_handles
                if len(n2) > 1:
                    driver.close()
                    driver.switch_to.window(n2[0])
                # 计数,判断篇数是否超出限制
                count += 1
        if count == papers_need:
            break
        else:
            # 切换到下一页
            WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "//a[@id='PageNext']"))).click()

结果展示:

结果是一个以制表符分隔的表格文件(用 excel 打开),其中包含了论文的基本信息,包括:题目、作者、是否 CSSCI、来源、摘要

完整代码如下:

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities
from urllib.parse import urljoin


def open_page(driver, theme):
    # 打开页面
    driver.get("https://www.cnki.net")
    # 传入关键字
    WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '''//*[@id="txt_SearchText"]'''))).send_keys(theme)
    # 点击搜索
    WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[2]/div/div[1]/input[2]"))).click()
    time.sleep(3)

    # 点击切换中文文献
    WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[1]/div/div/div/a[1]"))).click()
    time.sleep(3)
    # 获取总文献数和页数
    res_unm = WebDriverWait(driver, 100).until(EC.presence_of_element_located(
        (By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/div[1]/div[1]/span[1]/em"))).text
    # 去除千分位里的逗号
    res_unm = int(res_unm.replace(",", ''))
    page_unm = int(res_unm / 20) + 1
    print(f"共找到 {res_unm} 条结果, {page_unm} 页。")
    return res_unm


def crawl(driver, papers_need, theme):
    # 赋值序号, 控制爬取的文章数量
    count = 1

    # 当爬取数量小于需求时,循环网页页码
    while count <= papers_need:
        # 等待加载完全,休眠3S
        time.sleep(3)

        title_list = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, "fz14")))
        # 循环网页一页中的条目
        for i in range(len(title_list)):
            try:
                term = count % 20  # 本页的第几个条目
                title_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[2]"
                author_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[3]"
                source_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[4]"
                date_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[5]"
                database_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[6]"
                title = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, title_xpath))).text
                authors = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, author_xpath))).text
                source = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, source_xpath))).text
                date = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, date_xpath))).text
                database = WebDriverWait(driver, 10).until(
                    EC.presence_of_element_located((By.XPATH, database_xpath))).text

                # 点击条目
                title_list[i].click()
                # 获取driver的句柄
                n = driver.window_handles
                # driver切换至最新生产的页面
                driver.switch_to.window(n[-1])
                time.sleep(3)
                # 开始获取页面信息
                title = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH ,"/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h1"))).text
                authors = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH ,"/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h3[1]"))).text
                institute = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h3[2]"))).text
                abstract = WebDriverWait(driver, 10).until(
                    EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "abstract-text"))).text
                try:
                    keywords = WebDriverWait(driver, 10).until(
                        EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "keywords"))).text[:-1]
                except:
                    keywords = '无'
                url = driver.current_url
                # 获取下载链接
                # link = WebDriverWait( driver, 10 ).until( EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME  ,"btn-dlcaj") ) )[0].get_attribute('href')
                # link = urljoin(driver.current_url, link)

                # 写入文件
                res = f"{count}\t{title}\t{authors}\t{institute}\t{date}\t{source}\t{database}\t{keywords}\t{abstract}\t{url}".replace(
                    "\n", "") + "\n"
                print(res)
                with open(f'CNKI_{theme}.tsv', 'a', encoding='gbk') as f:
                    f.write(res)

            except:
                print(f" 第{count} 条爬取失败\n")
                # 跳过本条,接着下一个
                continue
            finally:
                # 如果有多个窗口,关闭第二个窗口, 切换回主页
                n2 = driver.window_handles
                if len(n2) > 1:
                    driver.close()
                    driver.switch_to.window(n2[0])
                # 计数,判断需求是否足够
                count += 1
                if count == papers_need: break

        # 切换到下一页
        WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "//a[@id='PageNext']"))).click()


if __name__ == "__main__":
    # get直接返回,不再等待界面加载完成
    desired_capabilities = DesiredCapabilities.CHROME
    desired_capabilities["pageLoadStrategy"] = "none"

    # 设置谷歌驱动器的环境
    options = webdriver.EdgeOptions()
    # 设置chrome不加载图片,提高速度
    options.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2})
    # # 设置不显示窗口
    # options.add_argument('--headless')
    # 创建一个谷歌驱动器
    driver = webdriver.Edge(options=options)
    # 设置搜索主题
    theme = "python"
    # 设置所需篇数
    papers_need = 100

    res_unm = int(open_page(driver, theme))
    # 判断所需是否大于总篇数
    papers_need = papers_need if (papers_need <= res_unm) else res_unm
    crawl(driver, papers_need, theme)

    # 关闭浏览器
    driver.close()

踩过的坑

网页加载太慢导致元素查找出错

网络并不是可靠的,我在调试程序的时候往往出现网页加载过慢导致元素查找出错

  • 第一步:设置 get 直接返回,不需要等待页面加载完成
desired_capabilities = DesiredCapabilities.EDGE
desired_capabilities["pageLoadStrategy"] = "none"
  • 第二步:

在需要等待网页加载完全之后才能执行下一步骤的地方加上 time.sleep() 方法休眠几秒,既可以等待页面加载,也可以防止爬取太快被封IP

代码逻辑出错导致爬取不了 20 倍页数的第 20 条文献信息

刚开始写的时候,逻辑不够准确,导致第20页、40页、60页(20整数倍)的第20条文献爬取不了

后面加了层判断:

if count % 20 != 0:
    term = count % 20  # 本页的第几个条目
else:
    term = 20 # 本页的第20个条目
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存储 算法 API
【01】整体试验思路,如何在有UID的情况下获得用户手机号信息,python开发之理论研究试验,如何通过抖音视频下方的用户的UID获得抖音用户的手机号-本系列文章仅供学习研究-禁止用于任何商业用途-仅供学习交流-优雅草卓伊凡
【01】整体试验思路,如何在有UID的情况下获得用户手机号信息,python开发之理论研究试验,如何通过抖音视频下方的用户的UID获得抖音用户的手机号-本系列文章仅供学习研究-禁止用于任何商业用途-仅供学习交流-优雅草卓伊凡
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1月前
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测试技术 数据库 Python
Python装饰器实战:打造高效性能计时工具
在数据分析中,处理大规模数据时,分析代码性能至关重要。本文介绍如何使用Python装饰器实现性能计时工具,在不改变现有代码的基础上,方便快速地测试函数执行时间。该方法具有侵入性小、复用性强、灵活度高等优点,有助于快速发现性能瓶颈并优化代码。通过设置循环次数参数,可以更准确地评估函数的平均执行时间,提升开发效率。
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Python装饰器实战:打造高效性能计时工具
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2天前
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数据采集 存储 数据挖掘
深入剖析 Python 爬虫:淘宝商品详情数据抓取
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5天前
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存储 数据采集 数据库
Python爬虫实战:股票分时数据抓取与存储
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29天前
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运维 Shell 数据库
Python执行Shell命令并获取结果:深入解析与实战
通过以上内容,开发者可以在实际项目中灵活应用Python执行Shell命令,实现各种自动化任务,提高开发和运维效率。
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1月前
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数据采集 JSON 数据格式
Python爬虫:京东商品评论内容
京东商品评论接口为商家和消费者提供了重要工具。商家可分析评论优化产品,消费者则依赖评论做出购买决策。该接口通过HTTP请求获取评论内容、时间、点赞数等数据,支持分页和筛选好评、中评、差评。Python示例代码展示了如何调用接口并处理返回的JSON数据。应用场景包括产品优化、消费者决策辅助、市场竞争分析及舆情监测。
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1月前
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数据采集 供应链 API
Python爬虫与1688图片搜索API接口:深度解析与显著收益
在电子商务领域,数据是驱动业务决策的核心。阿里巴巴旗下的1688平台作为全球领先的B2B市场,提供了丰富的API接口,特别是图片搜索API(`item_search_img`),允许开发者通过上传图片搜索相似商品。本文介绍如何结合Python爬虫技术高效利用该接口,提升搜索效率和用户体验,助力企业实现自动化商品搜索、库存管理优化、竞品监控与定价策略调整等,显著提高运营效率和市场竞争力。
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2月前
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JavaScript API C#
【Azure Developer】Python代码调用Graph API将外部用户添加到组,结果无效,也无错误信息
根据Graph API文档,在单个请求中将多个成员添加到组时,Python代码示例中的`members@odata.bind`被错误写为`members@odata_bind`,导致用户未成功添加。
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2月前
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数据采集 存储 XML
python实战——使用代理IP批量获取手机类电商数据
本文介绍了如何使用代理IP批量获取华为荣耀Magic7 Pro手机在电商网站的商品数据,包括名称、价格、销量和用户评价等。通过Python实现自动化采集,并存储到本地文件中。使用青果网络的代理IP服务,可以提高数据采集的安全性和效率,确保数据的多样性和准确性。文中详细描述了准备工作、API鉴权、代理授权及获取接口的过程,并提供了代码示例,帮助读者快速上手。手机数据来源为京东(item.jd.com),代理IP资源来自青果网络(qg.net)。
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3月前
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数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
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