• scrapy框架之递归解析和post请求


    今日概要

    • 递归爬取解析多页页面数据
    • scrapy核心组件工作流程
    • scrapy的post请求发送

    今日详情

    1.递归爬取解析多页页面数据

    - 需求:将糗事百科所有页码的作者和段子内容数据进行爬取切持久化存储

    - 需求分析:每一个页面对应一个url,则scrapy工程需要对每一个页码对应的url依次发起请求,然后通过对应的解析方法进行作者和段子内容的解析。

    实现方案:

    1.将每一个页码对应的url存放到爬虫文件的起始url列表(start_urls)中。(不推荐)

    2.使用Request方法手动发起请求。(推荐)

    代码展示:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from qiushibaike.items import QiushibaikeItem
    # scrapy.http import Request
    class QiushiSpider(scrapy.Spider):
        name = 'qiushi'
        allowed_domains = ['www.qiushibaike.com']
        start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
    
        #爬取多页
        pageNum = 1 #起始页码
        url = 'https://www.qiushibaike.com/text/page/%s/' #每页的url
    
        def parse(self, response):
            div_list=response.xpath('//*[@id="content-left"]/div')
            for div in div_list:
                #//*[@id="qiushi_tag_120996995"]/div[1]/a[2]/h2
                author=div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]//h2/text()').extract_first()
                author=author.strip('
    ')
                content=div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()
                content=content.strip('
    ')
                item=QiushibaikeItem()
                item['author']=author
                item['content']=content
    
                yield item #提交item到管道进行持久化
    
             #爬取所有页码数据
            if self.pageNum <= 13: #一共爬取13页(共13页)
                self.pageNum += 1
                url = format(self.url % self.pageNum)
    
                #递归爬取数据:callback参数的值为回调函数(将url请求后,得到的相应数据继续进行parse解析),递归调用parse函数
                yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)
    

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    2.五大核心组件工作流程:

    img

    • 引擎(Scrapy)
      用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
    • 调度器(Scheduler)
      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(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 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
    • 下载器(Downloader)
      用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
    • 爬虫(Spiders)
      爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
    • 项目管道(Pipeline)
      负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。

    3.post请求发送

    - 问题:在之前代码中,我们从来没有手动的对start_urls列表中存储的起始url进行过请求的发送,但是起始url的确是进行了请求的发送,那这是如何实现的呢?

    - 解答:其实是因为爬虫文件中的爬虫类继承到了Spider父类中的start_requests(self)这个方法,该方法就可以对start_urls列表中的url发起请求:

      def start_requests(self):
            for u in self.start_urls:
               yield scrapy.Request(url=u,callback=self.parse)
    

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    【注意】该方法默认的实现,是对起始的url发起get请求,如果想发起post请求,则需要子类重写该方法。

      -方法: 重写start_requests方法,让其发起post请求:

    def start_requests(self):
            #请求的url
            post_url = 'http://fanyi.baidu.com/sug'
            # post请求参数
            formdata = {
                'kw': 'wolf',
            }
            # 发送post请求
            yield scrapy.FormRequest(url=post_url, formdata=formdata, callback=self.parse)
    

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    python
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bky20061005/p/12177565.html
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