小白scrapy爬虫之爬取简书网页并下载对应链接内容

scrapy爬虫还是很简单的,主要是三部分:spider,item,pipeline 其中后面两个也是通用套路,需要详细解析的也就是spider. 具体如下: 在网上找了几个汽车网站,后来敲定,以易车网作为爬取站点 原因在于,其数据源实在是太方便了. 看这个页面,左边按照品牌排序,搜索子品牌,再挨个查看信息即可 按照通常的思路,是需要手动解析左边这列表 找出每个品牌的链接页面 结果分析源码发现,网站直接通过js生成的导航栏,直接通过这个链接生成的json即可获得所有的信息 http://api.

爬取新浪网导航页所有下所有大类.小类.小类里的子链接,以及子链接页面的新闻内容. 效果演示图: items.py import scrapy import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") class SinaItem(scrapy.Item): # 大类的标题 和 url parentTitle = scrapy.Field() parentUrls = scrapy.Field() # 小类的标题 和 子url subT

在网上看到的教程,但是我嫌弃那个教程写的乱(虽然最后显示我也没高明多少,哈哈),就随手写了一个 主要是嫌弃盘搜那些恶心的广告,这样直接下载下来,眼睛清爽多了. 用pyinstall 打包成EXE文件,就可以安安静静的下载东西了.... #refer:http://upvup.com/html/python/2015-12-13/21.html #!/usr/bin/python# -*- encoding:utf-8 -*- import requestsfrom bs4 import Beau

前面介绍的scrapy爬虫只能爬取单个网页.如果我们想爬取多个网页.比如网上的小说该如何如何操作呢.比如下面的这样的结构.是小说的第一篇.可以点击返回目录还是下一页 对应的网页代码: 我们再看进入后面章节的网页,可以看到增加了上一页 对应的网页代码: 通过对比上面的网页代码可以看到. 上一页,目录,下一页的网页代码都在<div>下的<a>元素的href里面.不同的是第一章只有2个<a>元素,从二章开始就有3个<a>元素.因此我们可以通过<div>

scrapy爬虫框架(四) 爬取多个网页 思路:通过判断句子控网站中,下一页是否还有a标签来获取网址,拼接后继续爬取,最终写入json文件中. juziSpider.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from juzi.items import JuziItem class JuzispiderSpider(scrapy.Spider): name = 'juziSpider' allowed_domains = ['www.juzikong.co

一 scrapy-redis实现分布式爬取分析 所谓的scrapy-redis实际上就是scrapy+redis其中对redis的操作采用redis-py客户端.这里的redis的作用以及在scrapy-redis的方向我在自己fork的repository(链接:)已经做了翻译(README.rst). 在前面一篇文章中我已经借助两篇相关文章分析了使用redis实现爬虫分布式的中心.归结起来就是:所有爬虫获取到的url(request)都放到一个redis queue中,并且所有爬虫都从单个r

昨天,我们利用webcollector爬虫技术爬取了网易云音乐17万多首歌曲,而且还包括付费的在内,如果时间允许的话,可以获取更多的音乐下来,当然,也有小伙伴留言说这样会降低国人的知识产权保护意识,诚然,我们的重点在于如何灵活运用我们已学的技术,这就需要我们不断的练习,不停的思索和深入发掘,在了解了精髓和意义之后运用到实践中才是技术的最高境界. 今天呢,本着昨天的兴趣,想来爬一爬电影资源,中途为了找一个好用趁手的工具,也是费了不少心思,早上半天基本上都在学习和找资料的过程中度过,下午开始才进入状

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一. 文章介绍 前一篇文章"[python爬虫] Selenium爬取新浪微博内容及用户信息"简单讲述了如何爬取新浪微博手机端用户信息和微博信息. 用户信息:包括用户ID.用户名.微博数.粉丝数.关注数等. 微博信息:包括转发或原创.点赞数.转发数.评论数.发布时间.微博内容等. 它主要通过从文本txt中读取用户id,通过"URL+用户ID" 访问个人网站,如柳岩: http://weibo.cn/guangxianliuya 因为手机端数据相对精简简单,所以采用输