基于scrapy实现的简单蜘蛛采集程序
本文实例讲述了基于scrapy实现的简单蜘蛛采集程序。分享给大家供大家参考。具体如下:
# Standard Python library imports # 3rd party imports from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor from scrapy.selector import HtmlXPathSelector # My imports from poetry_analysis.items import PoetryAnalysisItem HTML_FILE_NAME = r'.+\.html' class PoetryParser(object): """ Provides common parsing method for poems formatted this one specific way. """ date_pattern = r'(\d{2} \w{3,9} \d{4})' def parse_poem(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) item = PoetryAnalysisItem() # All poetry text is in pre tags text = hxs.select('//pre/text()').extract() item['text'] = ''.join(text) item['url'] = response.url # head/title contains title - a poem by author title_text = hxs.select('//head/title/text()').extract()[0] item['title'], item['author'] = title_text.split(' - ') item['author'] = item['author'].replace('a poem by', '') for key in ['title', 'author']: item[key] = item[key].strip() item['date'] = hxs.select("//p[@class='small']/text()").re(date_pattern) return item class PoetrySpider(CrawlSpider, PoetryParser): name = 'example.com_poetry' allowed_domains = ['www.example.com'] root_path = 'someuser/poetry/' start_urls = ['http://www.example.com/someuser/poetry/recent/', 'http://www.example.com/someuser/poetry/less_recent/'] rules = [Rule(SgmlLinkExtractor(allow=[start_urls[0] + HTML_FILE_NAME]), callback='parse_poem'), Rule(SgmlLinkExtractor(allow=[start_urls[1] + HTML_FILE_NAME]), callback='parse_poem')]
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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Scrapy는 WeChat 공개 계정의 기사 크롤링 및 분석을 구현합니다. WeChat은 최근 몇 년 동안 인기 있는 소셜 미디어 애플리케이션이며, 여기서 운영되는 공개 계정도 매우 중요한 역할을 합니다. 우리 모두 알고 있듯이 WeChat 공개 계정은 정보와 지식의 바다입니다. 왜냐하면 각 공개 계정은 기사, 그래픽 메시지 및 기타 정보를 게시할 수 있기 때문입니다. 이 정보는 언론보도, 학술연구 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있습니다. 그래서 이 글에서는 Scrapy 프레임워크를 사용하여 WeChat 공개 계정 글을 크롤링하고 분석하는 방법을 소개하겠습니다. Scr

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인터넷의 발달로 사람들은 정보를 얻기 위해 인터넷에 점점 더 의존하고 있습니다. 책을 좋아하는 사람들에게 Douban Books는 없어서는 안 될 플랫폼이 되었습니다. 또한, Douban Books는 풍부한 도서 평점과 리뷰를 제공하여 독자들이 책을 보다 포괄적으로 이해할 수 있도록 해줍니다. 그러나 이 정보를 수동으로 얻는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같습니다. 이때 Scrapy 도구를 사용하여 데이터를 크롤링할 수 있습니다. Scrapy는 Python 기반의 오픈 소스 웹 크롤러 프레임워크로 효율적으로 도움을 줄 수 있습니다.

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