Python爬虫入门教程 39-100 天津市科技计划项目成果库数据抓取 scrapy

简介: 爬前叨叨缘由今天本来没有打算抓取这个网站的,无意中看到某个微信群有人问了一嘴这个网站,想看一下有什么特别复杂的地方,一顿操作下来,发现这个网站除了卡慢,经常自己宕机以外,好像还真没有什么特殊的..

爬前叨叨

缘由

今天本来没有打算抓取这个网站的,无意中看到某个微信群有人问了一嘴这个网站,想看一下有什么特别复杂的地方,一顿操作下来,发现这个网站除了卡慢,经常自己宕机以外,好像还真没有什么特殊的....

image

爬取网址 http://cgk.kxjs.tj.gov.cn/navigation.do

image

有很明显的分页表示

列表如下

Request URL: http://cgk.kxjs.tj.gov.cn/navigation.do
Request Method: POST

参数说明,里面两个比较重要的 pageNum 页码,numPerPage 每页显示的数据

trades: 
fields: 
enterprise_type: 
archive_year: 
hsql: 
searchKey: 
pageNum: 2
numPerPage: 25
date_low: 
date_high: 

拼接地址

由于是POST请求,所以需要引入FormRequest 类。重写start_requests方法,注意

 yield FormRequest(url=self.start_url,callback=self.parse,formdata=data,dont_filter=True)  

dont_filter=True 不过滤重复请求。

import scrapy
from scrapy import Request,FormRequest,Selector
import time

class TjSpider(scrapy.Spider):
    name = 'Tj'
    allowed_domains = ['cgk.kxjs.tj.gov.cn']
    start_url = "http://cgk.kxjs.tj.gov.cn/navigation.do"

    def start_requests(self):
        #yield scrapy.Request(url="http://cgk.kxjs.tj.gov.cn/detail.do?id=1", callback=self.parse_detail)
        for i in range(1,73): #73
            data = {
                "trades":"",
                "fields":"",
                "enterprise_type":"",
                "archive_year":"",
                "hsql":"",
                "searchKey":"",
                "pageNum": str(i),
                "numPerPage": "25",
                "date_low":"",
                "date_high":"",
            }
            print("正在爬取{i}".format(i=i))
            yield FormRequest(url=self.start_url,callback=self.parse,formdata=data,dont_filter=True)
            time.sleep(10)

数据解析

这个步骤分为2步,第一步解析列表页,获取详情页面的链接,第二步获取具体的字段,在匹配字段的时候采用字典动态更新,用来生成mongodb的字典格式。

    def parse(self, response):

        links = response.css('#Result tr td:nth-child(1)>a::attr(href)').extract()
        date = response.css('#Result tr td:nth-child(2)::text').extract()

        for item in range(len(links)):
            # yield {
            #     "link":links[item],
            #     "date":date[item]
            # }
            yield scrapy.Request(url=response.urljoin(links[0]),callback=self.parse_detail,meta={"date":date[item]})


    def parse_detail(self,response):

        trs = Selector(response).xpath("//table[@class='tab_lx003'][2]/tbody/tr")
        item = {}
        item.update({"date":response.meta["date"]})
        for tr_item in trs:
            item.update({tr_item.xpath("td[1]/text()").extract_first():tr_item.xpath("td[2]/text()").extract_first()})
        yield item
        time.sleep(3)

科技计划项目成果数据入库

入库操作非常简单了,走一遍之前的博客就可以,这个网站爬取的过程中没有太多问题,就是总是宕机掉,采用代理IP也没有解决,应该只是访问速度慢的原因,建议多爬取一下。

最后,发现详情页,最后的id=数字是连续性的,可以直接迭代

http://cgk.kxjs.tj.gov.cn/detail.do?id=60

image

对付这种小数据的网站,其实采用Selenium也未尝不可啊~~

相关文章
|
数据采集 存储 数据可视化
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
1631 0
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
|
数据采集 测试技术 C++
无headers爬虫 vs 带headers爬虫:Python性能对比
无headers爬虫 vs 带headers爬虫:Python性能对比
|
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。
661 6
|
数据采集 存储 监控
Python 原生爬虫教程:网络爬虫的基本概念和认知
网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序,广泛应用于搜索引擎、数据采集、新闻聚合和价格监控等领域。其工作流程包括 URL 调度、HTTP 请求、页面下载、解析、数据存储及新 URL 发现。Python 因其丰富的库(如 requests、BeautifulSoup、Scrapy)和简洁语法成为爬虫开发的首选语言。然而,在使用爬虫时需注意法律与道德问题,例如遵守 robots.txt 规则、控制请求频率以及合法使用数据,以确保爬虫技术健康有序发展。
1542 31
|
12月前
|
数据采集 存储 监控
Scrapy框架下地图爬虫的进度监控与优化策略
Scrapy框架下地图爬虫的进度监控与优化策略
|
12月前
|
数据采集 存储 NoSQL
分布式爬虫去重:Python + Redis实现高效URL去重
分布式爬虫去重:Python + Redis实现高效URL去重
|
数据采集 XML 存储
Headers池技术在Python爬虫反反爬中的应用
Headers池技术在Python爬虫反反爬中的应用
|
数据采集 前端开发 中间件
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26天】Python是一种强大的编程语言,在数据抓取和网络爬虫领域应用广泛。Scrapy作为高效灵活的爬虫框架,为开发者提供了强大的工具集。本文通过实战案例,详细解析Scrapy框架的应用与技巧,并附上示例代码。文章介绍了Scrapy的基本概念、创建项目、编写简单爬虫、高级特性和技巧等内容。
712 4
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
|
数据采集 中间件 API
在Scrapy爬虫中应用Crawlera进行反爬虫策略
在Scrapy爬虫中应用Crawlera进行反爬虫策略

推荐镜像

更多