Python爬蟲框架Scrapy實(shí)例代碼
目標(biāo)任務(wù):爬取騰訊社招信息,需要爬取的內(nèi)容為:職位名稱,職位的詳情鏈接,職位類別,招聘人數(shù),工作地點(diǎn),發(fā)布時間。
一、創(chuàng)建Scrapy項(xiàng)目
scrapy startproject Tencent
命令執(zhí)行后,會創(chuàng)建一個Tencent文件夾,結(jié)構(gòu)如下
二、編寫item文件,根據(jù)需要爬取的內(nèi)容定義爬取字段
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class TencentItem(scrapy.Item): # 職位名 positionname = scrapy.Field() # 詳情連接 positionlink = scrapy.Field() # 職位類別 positionType = scrapy.Field() # 招聘人數(shù) peopleNum = scrapy.Field() # 工作地點(diǎn) workLocation = scrapy.Field() # 發(fā)布時間 publishTime = scrapy.Field()
三、編寫spider文件
進(jìn)入Tencent目錄,使用命令創(chuàng)建一個基礎(chǔ)爬蟲類:
# tencentPostion為爬蟲名,tencent.com為爬蟲作用范圍 scrapy genspider tencentPostion "tencent.com"
執(zhí)行命令后會在spiders文件夾中創(chuàng)建一個tencentPostion.py的文件,現(xiàn)在開始對其編寫:
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from tencent.items import TencentItem
class TencentpositionSpider(scrapy.Spider):
"""
功能:爬取騰訊社招信息
"""
# 爬蟲名
name = "tencentPosition"
# 爬蟲作用范圍
allowed_domains = ["tencent.com"]
url = "http://hr.tencent.com/position.php?&start="
offset = 0
# 起始url
start_urls = [url + str(offset)]
def parse(self, response):
for each in response.xpath("http://tr[@class='even'] | //tr[@class='odd']"):
# 初始化模型對象
item = TencentItem()
# 職位名稱
item['positionname'] = each.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0]
# 詳情連接
item['positionlink'] = each.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0]
# 職位類別
item['positionType'] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0]
# 招聘人數(shù)
item['peopleNum'] = each.xpath("./td[3]/text()").extract()[0]
# 工作地點(diǎn)
item['workLocation'] = each.xpath("./td[4]/text()").extract()[0]
# 發(fā)布時間
item['publishTime'] = each.xpath("./td[5]/text()").extract()[0]
yield item
if self.offset < 1680:
self.offset += 10
# 每次處理完一頁的數(shù)據(jù)之后,重新發(fā)送下一頁頁面請求
# self.offset自增10,同時拼接為新的url,并調(diào)用回調(diào)函數(shù)self.parse處理Response
yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback = self.parse)
四、編寫pipelines文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
class TencentPipeline(object):
"""
功能:保存item數(shù)據(jù)
"""
def __init__(self):
self.filename = open("tencent.json", "w")
def process_item(self, item, spider):
text = json.dumps(dict(item), ensure_ascii = False) + ",\n"
self.filename.write(text.encode("utf-8"))
return item
def close_spider(self, spider):
self.filename.close()
五、settings文件設(shè)置(主要設(shè)置內(nèi)容)
# 設(shè)置請求頭部,添加url
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;",
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8'
}
# 設(shè)置item——pipelines
ITEM_PIPELINES = {
'tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
}
執(zhí)行命令,運(yùn)行程序
# tencentPosition為爬蟲名 scrapy crwal tencentPosition
使用CrawlSpider類改寫
# 創(chuàng)建項(xiàng)目
scrapy startproject TencentSpider
# 進(jìn)入項(xiàng)目目錄下,創(chuàng)建爬蟲文件
scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com
item等文件寫法不變,主要是爬蟲文件的編寫
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
# 導(dǎo)入CrawlSpider類和Rule
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
# 導(dǎo)入鏈接規(guī)則匹配類,用來提取符合規(guī)則的連接
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from TencentSpider.items import TencentItem
class TencentSpider(CrawlSpider):
name = "tencent"
allow_domains = ["hr.tencent.com"]
start_urls = ["http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"]
# Response里鏈接的提取規(guī)則,返回的符合匹配規(guī)則的鏈接匹配對象的列表
pagelink = LinkExtractor(allow=("start=\d+"))
rules = [
# 獲取這個列表里的鏈接,依次發(fā)送請求,并且繼續(xù)跟進(jìn),調(diào)用指定回調(diào)函數(shù)處理
Rule(pagelink, callback = "parseTencent", follow = True)
]
# 指定的回調(diào)函數(shù)
def parseTencent(self, response):
for each in response.xpath("http://tr[@class='even'] | //tr[@class='odd']"):
item = TencentItem()
# 職位名稱
item['positionname'] = each.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0]
# 詳情連接
item['positionlink'] = each.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0]
# 職位類別
item['positionType'] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0]
# 招聘人數(shù)
item['peopleNum'] = each.xpath("./td[3]/text()").extract()[0]
# 工作地點(diǎn)
item['workLocation'] = each.xpath("./td[4]/text()").extract()[0]
# 發(fā)布時間
item['publishTime'] = each.xpath("./td[5]/text()").extract()[0]
yield item
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的Python爬蟲框架Scrapy實(shí)例代碼,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問歡迎給我留言,小編會及時回復(fù)大家的!
相關(guān)文章
使用python+whoosh實(shí)現(xiàn)全文檢索
今天小編就為大家分享一篇使用python+whoosh實(shí)現(xiàn)全文檢索,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-12-12
OpenCV-Python實(shí)現(xiàn)懷舊濾鏡與連環(huán)畫濾鏡
很多時候通過ps可以做很多效果,今天我們來介紹使用OpenCV-Python實(shí)現(xiàn)懷舊濾鏡與連環(huán)畫濾鏡,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2021-06-06
Python 使用 PyMysql、DBUtils 創(chuàng)建連接池提升性能
DBUtils 是一套 Python 數(shù)據(jù)庫連接池包,并允許對非線程安全的數(shù)據(jù)庫接口進(jìn)行線程安全包裝。這篇文章主要介紹了Python 使用 PyMysql、DBUtils 創(chuàng)建連接池,提升性能,需要的朋友可以參考下2019-08-08
關(guān)于tf.reverse_sequence()簡述
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于tf.reverse_sequence()簡述,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-01-01
Python爬蟲實(shí)現(xiàn)爬取百度百科詞條功能實(shí)例
這篇文章主要介紹了Python爬蟲實(shí)現(xiàn)爬取百度百科詞條功能,結(jié)合完整實(shí)例形式分析了Python爬蟲的基本原理及爬取百度百科詞條的步驟、網(wǎng)頁下載、解析、數(shù)據(jù)輸出等相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-04-04
python實(shí)戰(zhàn)之90行代碼寫個猜數(shù)字游戲
這篇文章主要介紹了python實(shí)戰(zhàn)之90行代碼寫個猜數(shù)字,文中有非常詳細(xì)的代碼示例,對正在學(xué)習(xí)python的小伙伴們有很大的幫助,需要的朋友可以參考下2021-04-04
pytorch模型保存到本地后,如何實(shí)現(xiàn)繼續(xù)訓(xùn)練
在PyTorch中,保存和加載模型對于實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練的中斷和恢復(fù)非常有用,保存模型主要有兩種方式:一是保存整個模型包括結(jié)構(gòu)與參數(shù);二是僅保存模型的state_dict,加載模型時,若保存了整個模型則直接加載,若僅保存了state_dict,則需先實(shí)例化模型結(jié)構(gòu)后加載2024-09-09
python3使用requests模塊爬取頁面內(nèi)容的實(shí)戰(zhàn)演練
本篇文章主要介紹了python3使用requests模塊爬取頁面內(nèi)容的實(shí)戰(zhàn)演練,具有一定的參考價(jià)值,有興趣的可以了解一下2017-09-09

