import scrapy
from scrapy.linkextractors import linkextractor #linkextractor是用來指定頁面提取規則的extract_links()是用來獲取連線的
from
..items import baiduyueduitem #這是我的用來封裝資料的items.py檔案中的自定義類的名字。
#..代表此檔案和spider檔案在同一資料夾中
# 爬蟲名字
start_urls =
['']# 爬蟲開始爬取的頁面
defparse
(self, response)
:#此函式負責解析從1到n個介面，然後呼叫parse_books（）方法來解析每本書籍的具體資訊，並資料用預先定義好的 baiduyueduitem來組織管理資料（也就是我們在最終的儲存檔案中看到的資料儲存格式）
le = linkextractor(restrict_css=
'a.al.title-link'
)# 描述提取guize
for link in le.extract_links(response)
:# 在response中按照le規則來提取資料
yield scrapy.request(link.url, callback=self.parse_book)
# 傳送請求，並解析其中的資料
url = response.css(
'div.pager a.next::attr(href)'
).extract_first(
)if url:
url = response.urljoin(url)
yield scrapy.request(url, callback=self.parse)
# 開始定義每一本書的頁面解析函式
)# 例項化欄位儲存物件
sel = response.css(
'div.content-block'
)# 獲取指定區域的較大範圍的定位
item[
'name'
]= sel.css(
'h1.book-title::attr(title)'
).extract_first(
)# 把列表中的第乙個元素寫入到name段
item[
'rating'
]= sel.css(
'div.doc-info-score span.doc-info-score-value::text'
).extract_first(
) item[
'authors'
]= sel.css(
'ul li.doc-info-author a::text'
).extract_first(
)yield item # 把item列表中的各個項交給引擎，引擎在根據item組織資料
第乙個scrapy爬蟲
我們要爬取的是讀書網裡面的書名，作者，和對書的描寫 首先我們要定義爬取資料的模型，在items.py檔案中 import scrapy class moveitem scrapy.item 定義爬取的資料的模型 title scrapy.field auth scrapy.field desc sc...
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