用scrapy爬取谷歌应用市场 5C

我在用scrapy框架爬谷歌应用市场,但是只爬了不到10000个app,有大神解答一下这是为什么吗?应该不是被ban的原因,因为我设置了ua池和代理IP。
具体代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

# from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
# from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
# from html.parser import HTMLParser as SGMLParser
from scrapy import Request
from urllib.parse import urljoin

from gp.items import GpItem


class GoogleSpider(scrapy.Spider):
    # print("HELLO STARTING")
    name = 'google'
    allowed_domains = ['play.google.com']
    start_urls = ['https://play.google.com/store/apps/']

    '''
    rules = [
        Rule(LinkExtractor(allow=("https://play\.google\.com/store/apps/details",)), callback='parse_app', follow=True),
    ]
    '''

    def parse(self, response):
        print("Calling Parse")
        selector = scrapy.Selector(response)

        urls = selector.xpath('//div[@class="LNKfBf"]/ul/li[@class="CRHL7b eZdLre"]/ul[@class="TEOqAc"]/li[@class="KZnDLd"]/a[@class="r2Osbf"]/@href').extract()
        print(urls)
        link_flag = 0

        links = []
        for link in urls:
            links.append(link)

        for each in urls:
            yield Request(url="http://play.google.com" + links[link_flag], callback=self.parse_more, dont_filter=True)
            print("http://playgoogle.com" + links[link_flag])
            link_flag += 1

    def parse_more(self, response):
        selector = scrapy.Selector(response)

        # print(response.body)

        urls = selector.xpath('//a[@class="LkLjZd ScJHi U8Ww7d xjAeve nMZKrb  id-track-click "]/@href').extract()

        link_flag = 0

        links = []
        for link in urls:
            # print("LINK" + str(link))
            links.append(link)

        for each in urls:
            yield Request(url="http://play.google.com" + links[link_flag], callback=self.parse_next, dont_filter=True)
            # print("http://play.google.com" + links[link_flag])
            link_flag += 1

    def parse_next(self, response):
        selector = scrapy.Selector(response)

        # print(response)
        # app_urls = selector.xpath('//div[@class="details"]/a[@class="title"]/@href').extract()

        app_urls = selector.xpath('//div[@class="Vpfmgd"]/div[@class="RZEgze"]/div[@class="vU6FJ p63iDd"]/'
                                  'a[@class="JC71ub"]/@href').extract()

        urls = []
        for url in app_urls:
            url = "http://play.google.com" + url
            print(url)
            urls.append(url)

        link_flag = 0
        for each in app_urls:
            yield Request(url=urls[link_flag], callback=self.parse_app, dont_filter=True)
            link_flag += 1

    def parse_app(self, response):
        item = GpItem()
        item['app_url'] = response.url
        item['app_name'] = response.xpath('//h1[@itemprop="name"]/span').xpath('text()').get()
        item['app_icon'] = response.xpath('//img[@itemprop="image"]/@src').get()
        item['app_rate'] = response.xpath('//div[@class="K9wGie"]/div[@class="BHMmbe"]').xpath('text()').get()
        item['app_version'] = response.xpath('//div[@class="IQ1z0d"]/span[@class="htlgb"]').xpath('text()').get()
        item['app_description'] = response.xpath('//div[@itemprop="description"]/span/div').xpath('text()').get()
        # item['app_developer'] = response.xpath('//')
        # print(response.text)
        yield item

另一个问题是我能不能通过定义关键词来爬取特定类型的app呀?如果可以的话那在scrapy中该怎么实现呢?
拜托各位大神帮我解答一下吧!

1个回答

换一个ip看看,你用代理访问下 wwww.ip138.com 看下能不能报告你的ip,如果能,说明你的代理不是匿名代理,服务器还是能看到你的ip
另外,过一段时间访问,如果又可以,说明还是反爬造成的。google有多层次的反爬,比如基于用户操作习惯的分析。你一直一个频率刷,还是很容易被识别的。

u013410416
April_Leon 不是不能访问,是爬取大概四千个之后程序会自动停止,最后一个爬取的网页返回的仍然是200,scrapy报告停止的原因就是finished,所以我才想问是不是我程序的逻辑有问题
2 个月之前 回复
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Ignoring URL entry https://play.google.com/ in allowed_domains. warnings.warn(message, URLWarning) 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://play.google.com/robots.txt> (referer: None) 2019-11-12 08:46:46 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://play.google.com/store/apps/> (referer: None) 2019-11-12 08:46:46 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished) 2019-11-12 08:46:46 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats: {'downloader/request_bytes': 810, 'downloader/request_count': 2, 'downloader/request_method_count/GET': 2, 'downloader/response_bytes': 232419, 'downloader/response_count': 2, 'downloader/response_status_count/200': 2, 'finish_reason': 'finished', 'finish_time': datetime.datetime(2019, 11, 12, 8, 46, 46, 474543), 'log_count/DEBUG': 2, 'log_count/INFO': 9, 'log_count/WARNING': 1, 'memusage/max': 58175488, 'memusage/startup': 58175488, 'response_received_count': 2, 'robotstxt/request_count': 1, 'robotstxt/response_count': 1, 'robotstxt/response_status_count/200': 1, 'scheduler/dequeued': 1, 'scheduler/dequeued/memory': 1, 'scheduler/enqueued': 1, 'scheduler/enqueued/memory': 1, 'start_time': datetime.datetime(2019, 11, 12, 8, 46, 45, 562775)} 2019-11-12 08:46:46 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished) ``` 求助!!!
Scrapy爬取谷歌应用市场
我这样写逻辑有错误吗?为什么在parse\_search函数里取不到href的值呢? ``` # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from GP_Spider.items import GpItem from scrapy import Request class GoogleSpider(scrapy.Spider): name = 'google' allowed_domains = ['google.play.com'] start_urls = ['https://play.google.com/store'] def parse(self, response): keywords = [ 'stuttering', 'speech%20therapy', 'speech%20and%20language%20therapy', 'aphasia', 'apraxia', 'dysarthria' ] link_flag = 0 urls = [] for each in keywords: app_url = ("https://play.google.com/store/search?q=" + keywords[link_flag] + '&c=apps') print(app_url) yield Request(url=app_url, callback=self.parse_search, dont_filter=True) link_flag += 1 def parse_search(self, response): print("START PARSING") selector = scrapy.Selector(response) #print(response.body) urls = selector.xpath('//a[@class="poRVub" and aria-hidden="true"]/@href').extract() #urls = selector.xpath('//*[@id="fcxH9b"]/div[4]/c-wiz/div/div[2]/div/c-wiz/c-wiz/c-wiz/div/div[2]/div[1]/c-wiz/div/div/div[1]/div/div/a/@href').extract() print(urls) link_flag = 0 links = [] for link in urls: links.append(link) for each in urls: yield Request(url="https://play.google.com" + links[link_flag], callback=self.parse_detail, dont_filter=True) print("https://play.google.com" + links[link_flag]) link_flag += 1 def parse_detail(self, response): item = GpItem() item['app_url'] = response.url item['app_name'] = response.xpath('//h1[@itemprop="name"]/span').xpath('text()').get() item['app_icon'] = response.xpath('//img[@itemprop="image"]/@src').get() item['app_rate'] = response.xpath('//div[@class="K9wGie"]/div[@class="BHMmbe"]').xpath('text()').get() item['app_version'] = response.xpath('//div[@class="IQ1z0d"]/span[@class="htlgb"]').xpath('text()').get() item['app_description'] = response.xpath('//div[@itemprop="description"]/span/div').xpath('text()').get() # item['app_developer'] = response.xpath('//') # print(response.text) yield item ``` 这个xpath路径是我自己写的,如果直接从chrome浏览器复制下来的话,就可以爬到特定的那个搜索结果页面的url,但是其他搜索结果页就爬不到,这是为什么? 求教各位大佬
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爬取知乎首页,返回的response.text是乱码,尝试解码response.body,得到的还是乱码,不知道为什么,代码如下: ``` import scrapy HEADERS = { 'Host': 'www.zhihu.com', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', 'Cache-Control': 'no-cache', 'Connection': 'keep-alive', 'Origin': 'https://www.zhihu.com', 'Referer': 'https://www.zhihu.com/', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36' } class ZhihuSpider(scrapy.Spider): name = 'zhihu' allowed_domains = ['www.zhihu.com'] start_urls = ['https://www.zhihu.com/'] def start_requests(self): for url in self.start_urls: yield scrapy.Request(url, headers=HEADERS) def parse(self, response): print('========== parse ==========') print(response.text[:100]) body = response.body encodings = ['utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'iso-8859-1', 'latin1'] for encoding in encodings: try: print('========== decode ' + encoding) print(body.decode(encoding)[:100]) print('========== decode end\n') except Exception as e: print('########## decode {0}, error: {1}\n'.format(encoding, e)) pass ``` 输出的log如下: D:\workspace_python\ZhihuSpider>scrapy crawl zhihu 2017-12-01 11:12:03 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.4.0 started (bot: ZhihuSpider) 2017-12-01 11:12:03 [scrapy.utils.log] INFO: Overridden settings: {'BOT_NAME': 'ZhihuSpider', 'FEED_EXPORT_ENCODING': 'utf-8', 'NEWSPIDER_MODULE': 'ZhihuSpider.spiders', 'SPIDER_MODULES': ['ZhihuSpider.spiders']} 2017-12-01 11:12:03 [scrapy.middleware] INFO: Enabled extensions: ['scrapy.extensions.corestats.CoreStats', 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole', 'scrapy.extensions.logstats.LogStats'] 2017-12-01 11:12:04 [scrapy.middleware] INFO: Enabled downloader middlewares: ['scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats'] 2017-12-01 11:12:04 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares: ['scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware'] 2017-12-01 11:12:04 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines: [] 2017-12-01 11:12:04 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened 2017-12-01 11:12:04 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min) 2017-12-01 11:12:04 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023 2017-12-01 11:12:04 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://www.zhihu.com/> (referer: https://www.zhihu.com/) ========== parse ========== ��~!���#5���=B���_��^��ˆ� ═4�� 1���J�╗%Xi��/{�vH�"�� z�I�zLgü^�1� Q)Ա�_k}�䄍���/T����U�3���l��� ========== decode utf-8 ########## decode utf-8, error: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe1 in position 0: invalid continuation byte ========== decode gbk ########## decode gbk, error: 'gbk' codec can't decode byte 0xa2 in position 4: illegal multibyte sequence ========== decode gb2312 ########## decode gb2312, error: 'gb2312' codec can't decode byte 0xa2 in position 4: illegal multibyte sequence ========== decode iso-8859-1 áø~!¢ 同样的代码,如果将爬取的网站换成douban,就一点问题都没有,百度找遍了都没找到办法,只能来这里提问了,请各位大神帮帮忙,如果爬虫搞不定,我仿的知乎后台就没数据展示了,真的很着急,。剩下不到5C币,没法悬赏,但真的需要大神的帮助。
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Python scrapy爬取网页解码问题
尝试爬取淘宝网页,在parse中解析response希望获得解码后的文本 使用response.text 会在log中记录有报错:有无法解码的信息 使用response.body.decode('utf-8','ignore')也会出现同样的问题 使用response.xpath('xxxxxx').extract()可以获取相关信息 但是希望使用正则表达式进行检索,希望大神帮助,如何能过跳过那些不规则的编码获取网页文本
Scrapy爬取下来的数据不全,为什么总会有遗漏?
本人小白一枚,刚接触Scrapy框架没多久,写了一个简单的Spider,但是发现每一次爬取后的结果都比网页上的真实数据量要少,比如网站上一共有100条,但我爬下来的结果一般会少几条至几十条不等,很少有100条齐的时候。 整个爬虫有两部分,一部分是页面的横向爬取(进入下一页),另一个是纵向的爬取(进入页面中每一产品的详细页面)。之前我一直以为是pipelines存储到excel的时候数据丢失了,后来经过Debug调试,发现是在Spider中,数据就遗漏了,def parse函数中的item数量是齐的,包括yield Request加入到队列中,但是调用def parse_item函数时,就有些产品的详细页面无法进入。这是什么原因呢,是因为Scrapy异步加载受网速之类的影响么,本身就有缺陷,还是说是我设计上面的问题?有什么解决的方法么,不然数据量一大那丢失的不是就很严重么。 求帮助,谢谢各位了。 ``` class MyFirstSpider(Spider): name = "MyFirstSpider" allowed_doamins = ["e-shenhua.com"] start_urls = ["https://www.e-shenhua.com/ec/auction/oilAuctionList.jsp?_DARGS=/ec/auction/oilAuctionList.jsp"] url = 'https://www.e-shenhua.com/ec/auction/oilAuctionList.jsp' def parse(self, response): items = [] selector = Selector(response) contents = selector.xpath('//table[@class="table expandable table-striped"]/tbody/tr') urldomain = 'https://www.e-shenhua.com' for content in contents: item = CyfirstItem() productId = content.xpath('td/a/text()').extract()[0].strip() productUrl = content.xpath('td/a/@href').extract()[0] totalUrl = urldomain + productUrl productName = content.xpath('td/a/text()').extract()[1].strip() deliveryArea = content.xpath('td/text()').extract()[-5].strip() saleUnit = content.xpath('td/text()').extract()[-4] item['productId'] = productId item['totalUrl'] = totalUrl item['productName'] = productName item['deliveryArea'] = deliveryArea item['saleUnit'] = saleUnit items.append(item) print(len(items)) # **************进入每个产品的子网页 for item in items: yield Request(item['totalUrl'],meta={'item':item},callback=self.parse_item) # print(item['productId']) # 下一页的跳转 nowpage = selector.xpath('//div[@class="pagination pagination-small"]/ul/li[@class="active"]/a/text()').extract()[0] nextpage = int(nowpage) + 1 str_nextpage = str(nextpage) nextLink = selector.xpath('//div[@class="pagination pagination-small"]/ul/li[last()]/a/@onclick').extract() if (len(nextLink)): yield scrapy.FormRequest.from_response(response, formdata={ *************** }, callback = self.parse ) # 产品子网页内容的抓取 def parse_item(self,response): sel = Selector(response) item = response.meta['item'] # print(item['productId']) productInfo = sel.xpath('//div[@id="content-products-info"]/table/tbody/tr') titalBidQty = ''.join(productInfo.xpath('td[3]/text()').extract()).strip() titalBidUnit = ''.join(productInfo.xpath('td[3]/span/text()').extract()) titalBid = titalBidQty + " " +titalBidUnit minBuyQty = ''.join(productInfo.xpath('td[4]/text()').extract()).strip() minBuyUnit = ''.join(productInfo.xpath('td[4]/span/text()').extract()) minBuy = minBuyQty + " " + minBuyUnit isminVarUnit = ''.join(sel.xpath('//div[@id="content-products-info"]/table/thead/tr/th[5]/text()').extract()) if(isminVarUnit == '最小变量单位'): minVarUnitsl = ''.join(productInfo.xpath('td[5]/text()').extract()).strip() minVarUnitdw = ''.join(productInfo.xpath('td[5]/span/text()').extract()) minVarUnit = minVarUnitsl + " " + minVarUnitdw startPrice = ''.join(productInfo.xpath('td[6]/text()').extract()).strip().rstrip('/') minAddUnit = ''.join(productInfo.xpath('td[7]/text()').extract()).strip() else: minVarUnit = '' startPrice = ''.join(productInfo.xpath('td[5]/text()').extract()).strip().rstrip('/') minAddUnit = ''.join(productInfo.xpath('td[6]/text()').extract()).strip() item['titalBid'] = titalBid item['minBuyQty'] = minBuy item['minVarUnit'] = minVarUnit item['startPrice'] = startPrice item['minAddUnit'] = minAddUnit # print(item) return item ```
scrapy爬取中华英才网职位发现职位数量不一致,代码逻辑应该没问题,是什么原因?用scrapy-redis能解决吗?
用scrapy爬取中华英才网,抓取完毕发现职位数量和实际职位数量不一致,检查了代码逻辑应该不会出错,不知道是什么原因,能够证明解决吗?或者用scrapy-redis能够解决数据缺失的问题吗?求大神解答,拜托了!!
scrapy爬虫不能自动爬取所有页面
学习scrapy第三天,在爬取[wooyun白帽子精华榜](http://wooyun.org/whitehats/do/1/page/1 "")的时候,不能爬取所有的页面。 items.py ``` # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class WooyunrankautoItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() ''' 以下信息分别为 注册日期 woyun昵称 精华漏洞数 精华比例 wooyun个人主页 ''' register_date = scrapy.Field() nick_name = scrapy.Field() rank_level = scrapy.Field() essence_count = scrapy.Field() essence_ratio = scrapy.Field() ``` pipelines.py ``` # -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html import sys import csv class WooyunrankautoPipeline(object): ''' process the item returned from the spider ''' def __init__(self): reload(sys) if sys.getdefaultencoding()!="utf-8": sys.setdefaultencoding("utf-8") file_obj = open("wooyunrank.csv","wb") fieldnames = ["register_date","nick_name","rank_level","essence_count","essence_ratio"] self.dict_writer = csv.DictWriter(file_obj,fieldnames=fieldnames) self.dict_writer.writeheader() def process_item(self,item,spider): self.dict_writer.writerow(item) return item ``` spider.py ```python #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import sys from scrapy.spider import Spider from scrapy.selector import Selector from wooyunrankauto.items import WooyunrankautoItem from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider,Rule from scrapy.contrib.linkextractors import LinkExtractor class WooyunSpider(CrawlSpider): ''' 爬取wooyun漏洞精华榜单 ''' name = "wooyunrankauto" # 爬取速度为1s download_delay = 2 allowed_domains = ["wooyun.org"] start_urls = [ "http://wooyun.org/whitehats/do/1/page/1" ] rules=[ Rule(LinkExtractor(allow=("/whitehats/do/1/page/\d+")),follow=True,callback='parse_item') ] # def __init__(self): # reload(sys) # if sys.getdefaultencoding()!="utf-8": # sys.setdefaultencoding("utf-8") def parse_item(self,response): sel = Selector(response) infos = sel.xpath("/html/body/div[5]/table/tbody/tr") items = [] for info in infos: item = WooyunrankautoItem() item["register_date"] = info.xpath("th[1]/text()").extract()[0] item["rank_level"] = info.xpath("th[2]/text()").extract()[0] item["essence_count"] = info.xpath("th[3]/text()").extract()[0] item["essence_ratio"] = info.xpath("th[4]/text()").extract()[0] item["nick_name"] = info.xpath("td/a/text()").extract()[0] items.append(item) return items ``` 上面的spider.py只能爬取1,2,3,4,5页(日志中显示爬取六次,第一页被重复爬取了) 但是浏览第5页的时候,6,7,8,9页也会出现啊,这里为什么没有爬取到6,7,8,9 第二个版本的spider.py ``` def parse_item(self,response): sel = Selector(response) infos = sel.xpath("/html/body/div[5]/table/tbody/tr") items = [] for info in infos: item = WooyunrankautoItem() item["register_date"] = info.xpath("th[1]/text()").extract()[0] item["rank_level"] = info.xpath("th[2]/text()").extract()[0] item["essence_count"] = info.xpath("th[3]/text()").extract()[0] item["essence_ratio"] = info.xpath("th[4]/text()").extract()[0] item["nick_name"] = info.xpath("td/a/text()").extract()[0] items.append(item) return item ``` 这个版本可以爬取所有页面,但是每个页面有20条信息,我只能取到第一条信息(循环第一条的时候就返回了,这里可以理解)但是为什么这里就可以爬取所有页面 可能是我对scrapy理解还不深入,这里实在不知道什么问题了,我想自动爬取所有页面(而且不会重复爬取),每个页面有20条信息,应该就是20个item。
scrapy爬虫如何爬取表格 td 中带有“rowspan”标签的内容?
我使用的是Scrapy爬虫,目前需要爬取的网页格式内容如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201707/15/1500123572_591178.png) HTML代码如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201707/15/1500124547_3336.png) 除去标题外,一共是7行,即7个<tr>标签,但实际上显示的表格只有5行数据,因为有2个tr数据是一样的,如第二个“华南”中用到了"rowspan=2",那么第三个<tr></tr>就没写了。 现在我需要的形式是,我的item[ ]每一次循环tr的时候,都能获取到五个数据(也就是第一个tr中的五个td内容),我的Item如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201707/15/1500124634_618915.png) 那么请问在已知外循环tr数量的情况下,我该如何遍历获取?
python scrapy 爬取的数据保存不了
# python scrapy 爬取的数据保存不了 上代码 spider代码: ``` from textsc.items import TextscItem from scrapy.selector import Selector from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.contrib.linkextractors import LinkExtractor class Baispider(CrawlSpider): name = "Baidu" allowed_domains = ["baidu.com"] start_urls = [ "https://zhidao.baidu.com/list" ] rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=('/shop', ), deny=('fr', )), callback='parse_item'), ) def parse_item(self, response): sel= Selector(response) items=[] item=TextscItem() title=sel.xpath('//div[@class="shop-menu"]/ul/li/a/text()').extract() for i in title: items.append(i) item['TitleName'] = items print (item['TitleName']) return item ``` items.py代码 ``` import scrapy import json class TextscItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() TitleName = scrapy.Field() pass ``` scrapy的版本是1.4.0 运行没有报错 但是json文件里面什么都没有 求解答 谢过!..
python scrapy 爬取多页合并问题
scrapy学习有几个月了,普通scrapy和crawl都能够实现,现在碰到一个问题: 在使用scrapy爬取多分页后,如何把多分页内容合并写入到一个item[x]内? 我现在使用 yield Request 至 def art_url 来获取分页内容,用append把内容集合后,用 item['image_urls'] = self.art_urls 来接收结果, 但结果一直接收,每篇内容的分页的接收导致很多,请教一下,如何把每篇的分页内容合并写入一项itme? 刚学不到半年,代码凌乱,望包含,主要是想学习如何爬取小说站,把每一章都合并在一起,不要分页搞很多数据,和合适代码推荐下,研究学习,谢谢了 我的代码: ``` art_urls = [] rules = ( Rule(LinkExtractor(allow='wenzhang/',restrict_xpaths=('//table[@id="dlNews"]')), callback='parse_item', follow=True), ) def parse_item(self, response): print(response.url) item = SpiderItem() conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379) item['title'] = response.xpath('//h1/text()').extract_first() ex = conn.sadd('movies_url', response.url) for next_href in response.xpath('//div[@class="pager"]/ul/li/a/@href').extract(): next_url = self.base_url + next_href.replace('../','') if ex == 1: # print('开始解析单页') yield Request(next_url, callback=self.art_url) # yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse_detail, meta={'title': title,'img_src':img_src}) else: print("无数据更新!!!") # print(self.art_urls) item['image_urls'] = self.art_urls # print(len(item['image_urls'])) # print(item) yield item def art_url(self, response): art_urls = response.xpath('//div[@id="content"]/div/p/img/@src').extract() for art_url in art_urls: # 开始解析分页 art_url = art_url.replace('../../upload/','') self.art_urls.append(art_url) ```
请问scrapy爬虫使用代理的问题
我用scrapy爬虫来抓取数据,购买了一些代理,看scrapy文档上面介绍使用代理的话要编写Middleware,但是我不打算使用Middleware,我尝试了这样 ``` def start_requests(self): name = my_name password = password proxy = my proxy return[ FormRequest(url,formate={'account':my_name,'password':password}, meta={'proxy':proxy}, callback=self.after_login) ] def after_login(self, response): response.xpath ``` 但是返回了错误,请问各位老师如何不使用middleware然后可以使用代理?谢谢
使用scrapy爬取动漫网站,有一个方法就是进不去
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201810/08/1539007199_754078.png) 不管是第一步还是第二步都没有进我的那个parse_cartoon_detail这个方法,控制台也没有报错,我不知道是为什么调用不到
python爬虫scrapy爬取了数据无法写入json
用scrapy成功爬取了商品数据,但是到目录下却发现数据文件没有创建,郁闷。。pipelines文件代码如下 ``` import codecs import json class AutopjtPipeline(object): def _int_(self): self.file=codecs.open("77.json","wb",encoding="utf-8") def process_item(self, item, spider): for j in range(0,len(item["name"])): name = item["name"][j] price=item["price"][j] comnum = item["comnum"][j] link = item["link"][j] # 将当前页下第j个商品的name、price、comnum、link等信息处理一下,重新组合成一个字典 goods = {"name": name, "price": price, "comnum": comnum, "link": link} # 将组合后的当前页中第j个商品的数据写入json文件 i = json.dumps(dict(goods), ensure_ascii=False) line = i + '\n' self.file.write(line) # 返回item return item def close_spider(self,spider): self.file.close() ``` 同时报错 Traceback (most recent call last): File "c:\users\93422\appdata\local\programs\python\python35\lib\site-packages\twisted\internet\defer.py", line 654, in _runCallbacks current.result = callback(current.result, *args, **kw) File "C:\Users\93422\Desktop\python\autopjt\autopjt\pipelines.py", line 28, in close_spider self.file.close() AttributeError: 'AutopjtPipeline' object has no attribute 'file' items文件代码以及爬虫代码都基本没问题,爬虫代码如下 ```import scrapy from autopjt.items import AutopjtItem from scrapy.http import Request class AutospdSpider(scrapy.Spider): name = 'autospd' allowed_domains = ['dangdang.com'] start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4003872-srsort_sale_amt_desc.html' ] def parse(self, response): item=AutopjtItem() item['name']=response.xpath("//p[@class='name']/@title").extract() item['price']=response.xpath('//span[@class="price_n"]/text()').extract() item['link']=response.xpath('//p[@class="name"]/@href').extract() item['comnum']=response.xpath('//a[@ddclick]/text()').extract() yield item for i in range(1,20): url="http://category.dangdang.com/pg"+str(i)+"-cid4003872-srsort_sale_amt_desc.html" yield Request(url,callback=self.parse) ```
scrapy爬某非空网站时,response响应值为200,body却是空的
如题,爬的网站为http://detail.zol.com.cn/index.php?c=SearchList&keyword=%C8%FD%D0%C7&page=1 parse方法中输出response.body 为 b''
用scrapy爬取网易财经股票的实时数据,出现爬取的数据丢失
def parse_stock(self, response): stock_item = ShishihqItem() data_list1 = response.xpath("/html/body/div[@class='area']/div[@class='header']/div[@class='stock_info']/table/tr/td[2]/div[@class='stock_detail']/table/tr[1]/td[1]/span/strong").extract_first() stock_item['收盘价'] =data_list1 print(stock_item)! [图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201903/05/1551778333_286230.jpg) 也就是上图中的strong这一项中的12.91,为什么我把strong这一项都爬下来了,发现class="cRed">13.06<没有了,这是什么防爬虫机制 爬出的结果是:[图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201903/05/1551779060_47907.png)
在scrapy中如何实现在多个页面上进行爬取
目标是 爬取http://download.kaoyan.com/list-1到http://download.kaoyan.com/list-1500之间的内容,每个页面中的又有翻页的list-1p1到list-1p20。目前只能实现在list1p上面爬取,应该如何修改代码跳转到list-6上面?list-2是404 ``` # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from Kaoyan.items import KaoyanItem class KaoyanbangSpider(scrapy.Spider): name = "Kaoyanbang" allowed_domains = ['kaoyan.com'] baseurl = 'http://download.kaoyan.com/list-' linkuseurl = 'http://download.kaoyan.com' offset = 1 pset = 1 start_urls = [baseurl+str(offset)+'p'+str(pset)] handle_httpstatus_list = [404, 500] def parse(self, response): node_list = response.xpath('//table/tr/th/span/a') for node in node_list: item = KaoyanItem() item['name'] = node.xpath('./text()').extract()[0].encode('utf - 8') item['link'] = (self.linkuseurl + node.xpath('./@href').extract()[0]).encode('utf-8') yield item while self.offset < 1500: while self.pset < 50: self.pset = self.pset + 1 url = self.baseurl+str(self.offset)+'p'+str(self.pset) y = scrapy.Request(url, callback=self.parse) yield y self.offset = self.offset + 5 ```
爬虫福利二 之 妹子图网MM批量下载
爬虫福利一:27报网MM批量下载    点击 看了本文,相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣,激励自己去学习爬虫,在这里提前祝:大家学有所成! 目标网站:妹子图网 环境:Python3.x 相关第三方模块:requests、beautifulsoup4 Re:各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径,使用 python xxx.py 或IDE运行即可。
字节跳动视频编解码面经
三四月份投了字节跳动的实习(图形图像岗位),然后hr打电话过来问了一下会不会opengl,c++,shador,当时只会一点c++,其他两个都不会,也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批,因为内推没有具体的岗位,hr又打电话问要不要考虑一下图形图像岗,我说实习投过这个岗位不合适,不会opengl和shador,然后hr就说秋招更看重基础。我当时想着能进去就不错了,管他哪个岗呢,就同意了面试...
开源一个功能完整的SpringBoot项目框架
福利来了,给大家带来一个福利。 最近想了解一下有关Spring Boot的开源项目,看了很多开源的框架,大多是一些demo或者是一个未成形的项目,基本功能都不完整,尤其是用户权限和菜单方面几乎没有完整的。 想到我之前做的框架,里面通用模块有:用户模块,权限模块,菜单模块,功能模块也齐全了,每一个功能都是完整的。 打算把这个框架分享出来,供大家使用和学习。 为什么用框架? 框架可以学习整体...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
Spring Boot2 系列教程(十七)SpringBoot 整合 Swagger2
前后端分离后,维护接口文档基本上是必不可少的工作。 一个理想的状态是设计好后,接口文档发给前端和后端,大伙按照既定的规则各自开发,开发好了对接上了就可以上线了。当然这是一种非常理想的状态,实际开发中却很少遇到这样的情况,接口总是在不断的变化之中,有变化就要去维护,做过的小伙伴都知道这件事有多么头大!还好,有一些工具可以减轻我们的工作量,Swagger2 就是其中之一,至于其他类似功能但是却收费的软...
Python 基础(一):入门必备知识
目录1 标识符2 关键字3 引号4 编码5 输入输出6 缩进7 多行8 注释9 数据类型10 运算符10.1 常用运算符10.2 运算符优先级 1 标识符 标识符是编程时使用的名字,用于给变量、函数、语句块等命名,Python 中标识符由字母、数字、下划线组成,不能以数字开头,区分大小写。 以下划线开头的标识符有特殊含义,单下划线开头的标识符,如:_xxx ,表示不能直接访问的类属性,需通过类提供
天天学JAVA-JAVA基础(6)
如果觉得我写的还行,请关注我的博客并且点个赞哟。本文主要介绍JAVA 中最常使用字符串常量String相关知识。 1.String简介 2.创建字符串对象两种方式的区别 3.String常用的方法 4.String的不可变性 5.一道阿里面试题,你会做吗? 1.String简介 1.1String源码 首先看一段String源码,String主要实现了Serializable、Compar...
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才
数据库优化 - SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长
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2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7
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写在前面: 我是 扬帆向海,这个昵称来源于我的名字以及女朋友的名字。我热爱技术、热爱开源、热爱编程。技术是开源的、知识是共享的。 这博客是对自己学习的一点点总结及记录,如果您对 Java、算法 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习。 用知识改变命运,让我们的家人过上更好的生活。 目录一、杨辉三角的介绍二、杨辉三角的算法思想三、代码实现1.第一种写法2.第二种写法 一、杨辉三角的介绍 百度
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面试官:了解RESTful吗? 我:听说过。 面试官:那什么是RESTful? 我:就是用起来很规范,挺好的 面试官:是RESTful挺好的,还是自我感觉挺好的 我:都挺好的。 面试官:… 把门关上。 我:… 要干嘛?先关上再说。 面试官:我说出去把门关上。 我:what ?,夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看
SQL-小白最佳入门sql查询一
一 说明 如果是初学者,建议去网上寻找安装Mysql的文章安装,以及使用navicat连接数据库,以后的示例基本是使用mysql数据库管理系统; 二 准备前提 需要建立一张学生表,列分别是id,名称,年龄,学生信息;本示例中文章篇幅原因SQL注释略; 建表语句: CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `
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IT界知名的程序员曾说:对于那些月薪三万以下,自称IT工程师的码农们,其实我们从来没有把他们归为我们IT工程师的队伍。他们虽然总是以IT工程师自居,但只是他们一厢情愿罢了。 此话一出,不知激起了多少(码农)程序员的愤怒,却又无可奈何,于是码农问程序员。 码农:你知道get和post请求到底有什么区别? 程序员:你看这篇就知道了。 码农:你月薪三万了? 程序员:嗯。 码农:你是怎么做到的? 程序员:
羞,Java 字符串拼接竟然有这么多姿势
二哥,我今年大二,看你分享的《阿里巴巴 Java 开发手册》上有一段内容说:“循环体内,拼接字符串最好使用 StringBuilder 的 append 方法,而不是 + 号操作符。”到底为什么啊,我平常一直就用的‘+’号操作符啊!二哥有空的时候能否写一篇文章分析一下呢? 就在昨天,一位叫小菜的读者微信我说了上面这段话。 我当时看到这条微信的第一感觉是:小菜你也太菜了吧,这都不知道为啥啊!我估...
写1行代码影响1000000000人,这是个什么项目?
不带钱不带卡,只带手机出门就能畅行无阻,这已是生活的常态。益普索发布的《2019第一季度第三方移动支付用户研究》报告显示,移动支付在手机网民中的渗透率高达95.1%,截至今年1月,支付宝全球用户数已经突破10亿。你或许每天都会打开支付宝,付款购物、领取权益、享受服务……但你或许不知道的是,在这个方便、快捷、智能化的APP背后,有一群年轻的技术人,用智慧和创新让它每天都变得更“聪明”一点。 ...
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI 算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC
一点一滴记录 Java 8 stream 的使用
日常用到,一点一滴记录,不断丰富,知识积累,塑造自身价值。欢迎收藏 String 转 List String str = 1,2,3,4; List&lt;Long&gt; lists = Arrays.stream(str.split(",")).map(s -&gt; Long.parseLong(s.trim())).collect(Collectors.toList()); Lis...
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
    作者 | 胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。   Java程序员准备和投递简历的实
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种问题:北京有多少量特斯拉汽车? 某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼? 深圳有多少个产品经理? 一辆公交车里能装下多少个乒乓球? 一
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