python使用Scrapy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和處理的方法詳解
一、數(shù)據(jù)提?。篠electors和Item
在Scrapy中,提取數(shù)據(jù)主要通過Selectors來完成。Selectors基于XPath或CSS表達(dá)式的查詢語言來選取HTML文檔中的元素。你可以在你的爬蟲中使用response對(duì)象的xpath
或css
方法來創(chuàng)建一個(gè)Selector對(duì)象。
例如,我們可以修改我們的QuotesSpider爬蟲,使用Selectors來提取每個(gè)引用的文本和作者:
import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', ] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): text = quote.css('span.text::text').get() author = quote.css('span small::text').get() print(f'Text: {text}, Author: {author}')
此外,Scrapy還提供了Item類,可以定義你想要收集的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Item類非常適合收集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如我們從quotes.toscrape.com中獲取的引用:
import scrapy class QuoteItem(scrapy.Item): text = scrapy.Field() author = scrapy.Field()
然后我們可以修改QuotesSpider爬蟲,使其生成和收集QuoteItem對(duì)象:
class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', ] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): item = QuoteItem() item['text'] = quote.css('span.text::text').get() item['author'] = quote.css('span small::text').get() yield item
二、數(shù)據(jù)處理:Pipelines
Scrapy使用數(shù)據(jù)管道(pipelines)來處理爬蟲從網(wǎng)頁中抓取的Item。當(dāng)爬蟲生成一個(gè)Item,它將被發(fā)送到Item Pipeline進(jìn)行處理。
Item Pipeline是一些按照?qǐng)?zhí)行順序排列的類,每個(gè)類都是一個(gè)數(shù)據(jù)處理單元。每個(gè)Item Pipeline組件都是一個(gè)Python類,必須實(shí)現(xiàn)一個(gè)process_item方法。這個(gè)方法必須返回一個(gè)Item對(duì)象,或者拋出DropItem異常,被丟棄的item將不會(huì)被之后的pipeline組件所處理。
例如,我們可以添加一個(gè)Pipeline,將收集的引用保存到JSON文件中:
import json class JsonWriterPipeline(object): def open_spider(self, spider): self.file = open('quotes.jl', 'w') def close_spider(self, spider): self.file.close() def process_item(self, item, spider): line = json.dumps(dict(item)) + "\n" self.file.write(line) return item
然后你需要在項(xiàng)目的設(shè)置文件(settings.py)中啟用你的Pipeline:
ITEM_PIPELINES = { 'tutorial.pipelines.JsonWriterPipeline': 1, }
在這篇文章中,我們更深入地探討了Scrapy的功能,包括如何使用Selectors和Item提取數(shù)據(jù),如何使用Pipelines處理數(shù)據(jù)。在下一篇文章中,我們將學(xué)習(xí)如何使用Scrapy處理更復(fù)雜的情況,如登錄、cookies、以及如何避免爬蟲被網(wǎng)站識(shí)別和封鎖等問題。
到此這篇關(guān)于python使用Scrapy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和處理的方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python Scrapy數(shù)據(jù)提取和處理內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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