爬虫之xpath和scrapy的基础使用等相关内容-137

1 xpath的使用

1 css  xpath  通用的
2 XPath 使用路径表达式在 XML 文档中选取节点
3 lxml模块为例,讲xpath选择(selenium,scrapy---》css/xpath)
4 用法:

# / :从当前节点开始选择,子节点
# // :从当前节点开始选择,子子节点
# @选取属性a[@href="image1.html"],选择a标签,href属性为image1.html
# .. 表示父节点
# /a[3] 选当前节点下第一个a标签
# /text() 取这个标签的文本
# /@href 获取href属性
# /a[contains(@class,"li")] 类名中有li的a标签
# /a[@class='li'] 类名等于li的a标签

 

2 selenium爬取京东商品信息


from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys


# 定义爬取函数

def get_goods(bro):
   # 滑倒屏幕底部
   bro.execute_script('scroll(0,document.body.scrollHeight)')
   li_list = bro.find_elements_by_class_name('gl-item')
   for li in li_list:
       try:
           img_url = li.find_element_by_css_selector('.p-img>a>img').get_attribute('src')
           if not img_url:
               img_url = li.find_element_by_css_selector('.p-img>a>img').get_attribute('data-lazy-img')
           img_url = 'https:' + img_url

           name = li.find_element_by_css_selector('.p-name em').text
           url = li.find_element_by_css_selector('.p-img>a').get_attribute('href')
           price = li.find_element_by_css_selector('.p-price i').text
           commit = li.find_element_by_css_selector('.p-commit a').text
           print('''
          商品名称:%s
          商品价格:%s
          商品链接:%s
          图片链接:%s
          商品评论数:%s
   
          ''' % (name, price, url, img_url, commit))
       except Exception as e:
           continue

   # 点击下一页

   next = bro.find_element_by_partial_link_text('下一页')
   next.click()
   # 再解析下一页的内容
   get_goods(bro)




bro = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe')


try:
   bro.get('https://www.jd.com/')
   # 隐士等待

   bro.implicitly_wait(10)
   search_in = bro.find_element_by_id('key')
   search_in.send_keys('男士内衣')

   search_in.send_keys(Keys.ENTER)  # 敲击回车

   # bro.page_source--->bs4--lxml
   get_goods(bro)
except Exception as e:
   print(e)

finally:
   bro.close()



 

 

3 scrapy架构介绍和安装

0 框架---》别人帮我们写了好多代码,我们只需要再固定的位置写固定的代码
1 爬虫界的django---》好多东西用起来跟django很像
2 pip3 install scrapy  (依赖)
-win平台:
       1、pip3 install wheel
       3、pip3 install lxml
       4、pip3 install pyopenssl(装这个装不上:更新pip,搜方案)
       5、下载并安装pywin32:https://github.com/mhammond/pywin32/releases
       6、下载twisted的wheel文件:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
       7、执行pip3 install 下载目录Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
       8、pip3 install scrapy

3 win平台有些模块不好装
-pip3 install wheel
   -http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs 下载相应的wheel文件
   -pip3 install 把下载后的whl拖入即可(注意python,win版本)

   
4 只要装完:scrapy 命令
-django创建项目:djangoadmin startproject 项目名(pycharm也可以直接创建)
   -scrapy创建项目:scrapy startproject 项目名
   -使用pycharm打开
   -django中创建app :python manage.py startapp app名字
   -scrapy创建爬虫: scrapy genspider 爬虫名 爬虫的地址
   
   
5 scrapy总结
-pip3 install scrapy
   -scrapy startproject 项目名
   -scrapy genspider 爬虫名 爬虫的地址

3.1 scrapy的架构


# 5大组件:
1 爬虫:SPIDERS
-刚刚创建的一个个爬虫(py文件,以后主要再这写)
2 引擎EGINE
-大总管,负责各个组件的沟通(写代码不涉及到),
   -引擎负责控制系统所有组件之间的数据流,并在某些动作发生时触发事件
3 pipline持久化
-爬完数据解析完,入库(py文件,存数据库,存文件,存redis,在这写)
   -在items被提取后负责处理它们,主要包括清理、验证、持久化(比如存到数据库)等操作
4 调度器
-调度谁先被爬取,谁后爬取(通过配置来操作)
   -用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
5 下载器
-真正取爬取数据的(写代码也不涉及)

# 两大中间件
1 爬虫中间件,介于爬虫和引擎之间,可以写多个(一般不写)
2 下载中间件,介于下载器和引擎之间,可以写多个(写的多)
   
   

3.2 目录介绍

myfirstscrapy # 项目名字
   myfirstscrapy # 文件夹
       spiders   # 所有的爬虫文件都放在这个下面
           __init__.py
           chouti.py  # 爬虫1 (写代码)
           baidu.py   # 爬虫2
           cnblogs.py # 爬虫3
       settings.py # 整个项目的配置文件
       items.py    # 写一些类,对比django的models   (写一些类)
       middlewares.py # 爬虫中间件和下载中间件都写在这 (写中间件)
       pipelines.py  # 持久化,存数据,文件,都在这写(数据清洗入库) (写代码)
   scrapy.cfg        # 上线的配置文件
   

 

4 scrapy的简单使用

1 运行爬虫
scrapy scrawl 爬虫名           打印运行日志
   scrapy crawl cnblogs --nolog   不打印日志

   
2 记住的
-解析(def parse(self, response)
  -css
       -xpath
   -解析
   '''
            xpath  
            选择文本 /text()
            选择属性 /@href

            css
            选择文本 ::text
            选择属性 ::attr(href)

            # extract_first取一个
            # extract() 取所有(列表形式)

          '''
  -在解析的函数中yeild Request对象,这个地址又会去发请求
-yield Request(url=url,callback=self.parser_detail)
  -不写默认用yield Request(url=url,callback=self.parser)

 

 

 

 

 

原文地址:https://www.cnblogs.com/usherwang/p/14470891.html