腾讯课堂 | Python网络爬虫与文本数据分析
SmartScraper使页面数据抓取变得容易，不再需要学习诸如pyquery、beautifulsoup等定位包，我们只需要提供的url和数据给ta学习网页定位规律即可。
一、安装pip install smartscraper二、快速上手 2.1 获取相似结果
例如 我们想从 豆瓣读书-小说 页面获得20本书的书名和出版信息
P1 https://book.douban.com/tag/小说?start=0&type=T
P2 https://book.douban.com/tag/小说?start=20&type=T
我们使用P1链接训练书名、出版信息这两个字段
from smartscraper import SmartScraper
# 待训练的网页链接
url = 'https://book.douban.com/tag/小说?start=0&type=T'
#定义 想要的字段
wanted_dict = {"title":["活着"],
"pub": ["余华 / 作家出版社 / 2012-8-1 / 20.00元"]
}
# 训练/在url对应的页面中寻找wanted_dict规律
scraper = SmartScraper()
results = scraper.build(url, wanted_dict=wanted_dict)
print(results)
运行代码，采集到的results如下
{'title': ['活着',
'房思琪的初恋乐园',
'白夜行',
'索拉里斯星',
'鄙视',
...],
'pub': ['余华 / 作家出版社 / 2012-8-1 / 20.00元',
'林奕含 / 北京联合出版公司 / 2018-2 / 45.00元',
'[日] 东野圭吾 / 刘姿君 / 南海出版公司 / 2013-1-1 / CNY 39.50',
'[波] 斯坦尼斯瓦夫·莱姆 / 靖振忠 / 译林出版社 / 2021-8 / 49.00元',
'[意] 阿尔贝托·莫拉维亚 / 沈萼梅、刘锡荣 / 江苏凤凰文艺出版社 / 2021-7 / 62.00',
...]
}
使用刚刚训练的scraper尝试从 P2链接 获取书名和出版信息
scraper.get_result_similar('https://book.douban.com/tag/小说?start=20&type=T')
2.2 保存模型
训练的smartscraper模型可以保存，后续直接调用
scraper.save('douban_Book.pkl')
模型导入代码
scraper.load('douban_Book.pkl')
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