记录一下scrapy的安装和实践操作的流程
1.安装
pip install Scrapy2.创建scrapy项目
project是蜘蛛名字
scrapy startproject project3.创建scrapy res.py 蜘蛛文件
保存在spiders目录下
4.查看是否可正常访问网站scrapy shell http://lab.scrapyd.cn
看到response 返回200 说明此网站支持爬虫
5.命令行测试 dom 元素内容查找元素:我们要查找文案、作者、标签
可以看到下面的图片中展示了此页面的dom元素结构,所有的文字列表都保存在id为main的div元素中,我们将其提取出来
// 执行代码
response.xpath('//div[@id="main"]').extract()
得到以下结果,“”注意“” 这里得出来的是一个数组,为id为main标签下的所有数据
按照此方法 我们就能依次得到文案、作者、标签、页码
// 文案 text 类型str
response.xpath('span[@]/text()').extract_first()
// 作者 text 类型str
response.xpath('span/small/text()').extract_first()
// 标签 text 类型arr
response.xpath('div/a/text()').extract()
// 页码
response.xpath('//ol[@]/li/a'[1].xpath('./@href').extract_first()
6.编写代码
1.items.py
import scrapy
class resItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
# list = response.xpath('//div[@id="main"]/div')
# 短文 str list[0].xpath('span[@]/text()').extract_first()
short = scrapy.Field()
# 作者 str list[0].xpath('span/small/text()').extract_first()
author = scrapy.Field()
# 标签 arr list[0].xpath('div/a/text()').extract()
tags = scrapy.Field()
2.编写spiders目录下的蜘蛛文件 res.py
import scrapy
from tutorial.items import resItem
# 声明页码
pageNum = 0
class itemSpider(scrapy.Spider):
# 定义spider的名字
name = 'listSpider'
# 从哪个页面开始
start_urls = ['http://lab.scrapyd.cn']
def parse(self, response):
# 声明全局变量
global pageNum
list = response.xpath('//div[@id="main"]/div')
for v in list:
item = resItem()
# 短文 str
short = v.xpath(
'span[@]/text()').extract_first()
item['short'] = v.xpath(
'span[@]/text()').extract_first()
# 作者 str
autor = v.xpath('span/small/text()').extract_first()
item['author'] = v.xpath('span/small/text()').extract_first()
# 标签 arr
tag = (v.xpath('div/a/text()').extract())
tags = ','.join(tag)
item['tags'] = ','.join(tag) # 数组转换为字符串
fileName = '%s-语录.txt' % autor # 定义文件名,如:木心-语录.txt
with open(fileName, "a+") as f: # 不同人的名言保存在不同的txt文档,“a+”以追加的形式
f.write(short)
f.write('n') # ‘n’ 表示换行
f.write('标签:' + tags)
f.write('n-------n')
f.close()
yield item
pageNum += 1
if pageNum <= 5:
# 获取下一页的链接
new_link = response.xpath(
'//ol[@]/li/a')[pageNum].xpath('./@href').extract_first()
# 再次请求下一个页面
yield scrapy.Request(new_link, callback=self.parse, dont_filter=True)
print('pageNum:', pageNum)
3.编写pipelines.py 文件 (该文件负责将爬取到的信息写入(数据库,设备,控制台等))
class TutorialPipeline:
# 此处的item 就是蜘蛛 yield 的item
def process_item(self, item, spider):
print('short',item['short'])
print('author',item['author'])
print('tags',item['tags'])
# return item
4.修改settings.py文件
7.执行爬虫操作
进入蜘蛛文件夹下执行命令
scrapy crawl listSpider
得到保存的文件说明成功爬虫



