23、 Python快速开发分布式搜索引擎Scrapy精讲—craw母版l创建自动爬虫文件—以及 scrapy item loader机制

简介: 转:http://www.bdyss.cnhttp://www.swpan.cn用命令创建自动爬虫文件创建爬虫文件是根据scrapy的母版来创建爬虫文件的scrapy genspider -l  查看scrapy创建爬虫文件可用的母版Available templates:母版说明  ...

转:

http://www.bdyss.cn

http://www.swpan.cn

用命令创建自动爬虫文件

创建爬虫文件是根据scrapy的母版来创建爬虫文件的

scrapy genspider -l  查看scrapy创建爬虫文件可用的母版

Available templates:母版说明
  basic        创建基础爬虫文件

  crawl        创建自动爬虫文件
  csvfeed        创建爬取csv数据爬虫文件

  xmlfeed     创建爬取xml数据爬虫文件

创建一个基础母版爬虫,其他同理

scrapy genspider  -t  母版名称  爬虫文件名称  要爬取的域名 创建一个基础母版爬虫,其他同理
如:scrapy genspider -t crawl lagou www.lagou.com

第一步,配置items.py接收数据字段

default_output_processor = TakeFirst()默认利用ItemLoader类,加载items容器类填充数据,是列表类型,可以通过TakeFirst()方法,获取到列表里的内容

input_processor = MapCompose(预处理函数)设置数据字段的预处理函数,可以是多个函数

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
#items.py,文件是专门用于,接收爬虫获取到的数据信息的,就相当于是容器文件

import scrapy
from scrapy.loader.processors import MapCompose,TakeFirst
from scrapy.loader import ItemLoader                #导入ItemLoader类也就加载items容器类填充数据

class LagouItemLoader(ItemLoader):                  #自定义Loader继承ItemLoader类,在爬虫页面调用这个类填充数据到Item类
    default_output_processor = TakeFirst()          #默认利用ItemLoader类,加载items容器类填充数据,是列表类型,可以通过TakeFirst()方法,获取到列表里的内容

def tianjia(value):                                 #自定义数据预处理函数
    return '叫卖录音网'+value                        #将处理后的数据返给Item

class LagouItem(scrapy.Item):                       #设置爬虫获取到的信息容器类
    title = scrapy.Field(                           #接收爬虫获取到的title信息
        input_processor = MapCompose(tianjia),      #将数据预处理函数名称传入MapCompose方法里处理,数据预处理函数的形式参数value会自动接收字段title
    )

第二步,编写自动爬虫与利用ItemLoader类加载items容器类填充数据

自动爬虫
Rule()设置爬虫规则
  参数:
  LinkExtractor()设置url规则
  callback='回调函数名称'
  follow=True 表示在抓取页面继续深入

LinkExtractor()对爬虫获取到的url做规则判断处理
  参数:
  allow= r'jobs/' 是一个正则表达式,表示符合这个url格式的,才提取
  deny= r'jobs/' 是一个正则表达式,表示符合这个url格式的,不提取抛弃掉,与allow相反
  allow_domains= www.lagou.com/ 表示这个域名下的连接才提取
  deny_domains= www.lagou.com/ 表示这个域名下的连接不提取抛弃
  restrict_xpaths= xpath表达式 表示可以用xpath表达式限定爬虫只提取一个页面指定区域的URL
  restrict_css= css选择器,表示可以用css选择器限定爬虫只提取一个页面指定区域的URL
  tags= 'a' 表示爬虫通过a标签去寻找url,默认已经设置,默认即可
  attrs= 'href' 表示获取到a标签的href属性,默认已经设置,默认即可

    • *

 利用自定义Loader类继承ItemLoader类,加载items容器类填充数据

*ItemLoader()实例化一个ItemLoader对象来加载items容器类,填充数据,如果是自定义Loader继承的ItemLoader同样的用法
  参数:
  第一个参数:要填充数据的items容器类注意加上括号,
  第二个参数:response*

ItemLoader对象下的方法:
  add_xpath('字段名称','xpath表达式')方法,用xpath表达式获取数据填充到指定字段
  add_css('字段名称','css选择器')方法,用css选择器获取数据填充到指定字段
  add_value('字段名称',字符串内容)方法,将指定字符串数据填充到指定字段
  load_item()方法无参,将所有数据生成,load_item()方法被yield后数据被填充items容器指定类的各个字段

 爬虫文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from adc.items import LagouItem,LagouItemLoader  #导入items容器类,和ItemLoader类

class LagouSpider(CrawlSpider):                     #创建爬虫类
    name = 'lagou'                                  #爬虫名称
    allowed_domains = ['www.luyin.org']             #起始域名
    start_urls = ['http://www.luyin.org/']          #起始url

    rules = (
        #配置抓取列表页规则
        Rule(LinkExtractor(allow=('ggwa/.*')), follow=True),

        #配置抓取内容页规则
        Rule(LinkExtractor(allow=('post/\d+.html.*')), callback='parse_job', follow=True),
    )

    def parse_job(self, response):                  #回调函数,注意:因为CrawlS模板的源码创建了parse回调函数,所以切记我们不能创建parse名称的函数
        #利用ItemLoader类,加载items容器类填充数据
        item_loader = LagouItemLoader(LagouItem(), response=response)
        item_loader.add_xpath('title','/html/head/title/text()')
        article_item = item_loader.load_item()

        yield article_item

items.py文件与爬虫文件的原理图

image
【转载自:http://www.lqkweb.com

相关文章
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
反爬虫机制深度解析:从基础防御到高级对抗的完整技术实战
本文系统阐述了反爬虫技术的演进与实践,涵盖基础IP限制、User-Agent检测,到验证码、行为分析及AI智能识别等多层防御体系,结合代码实例与架构图,全面解析爬虫攻防博弈,并展望智能化、合规化的发展趋势。
1627 62
反爬虫机制深度解析:从基础防御到高级对抗的完整技术实战
|
11月前
|
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。
1183 0
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
|
10月前
|
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。
614 6
|
数据采集 中间件 开发者
Scrapy爬虫框架-自定义中间件
Scrapy爬虫框架-自定义中间件
254 1
|
10月前
|
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。
1407 31
|
9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
|
9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
|
10月前
|
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。
647 4

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多