() 获取xpath匹配数组的第一项 dont_filter=False scrapy URL去重 # 起始位置 def start_requests(self): for url...username = select.xpath("//span[@class='ProfileHeader-name']/text()").extract_first()...posts = select.xpath("//li[@aria-controls='Profile-posts']/a/span/text()").extract_first() columns...= select.xpath("//li[@aria-controls='Profile-columns']/a/span/text()").extract_first() pins...= select.xpath("//li[@aria-controls='Profile-pins']/a/span/text()").extract_first() # 用户有可能设置了隐私
，还有一些地方需要优化： 本次爬虫总的来看是一次不怎么成功的爬虫项目经历，首先时间限制加上对于Scrapy框架不够熟悉导致在实际爬取数据过程中并没有使用Scrapy框架，临时使用的requests库也存在一些需要优化的地方...匹配规则需要进行优化，对房子网页的结构并没有分辨清楚便开始爬虫，用节点文本作为匹配规则导致部分’朝向’位置写成’进门朝向’的数据并没有被匹配到，这直接导致了爬得数据中朝向、楼价、房价一列出现大量缺失，同样的问题也发生在了建筑年代匹配列...经验总结 匹配的精准程度势必会导致匹配到数据变少的问题，最初写的匹配规则存在明显的’过拟合’问题，这也是导致爬取失败的主要原因。制定匹配规则前冷静的观察页面结构是有必要的。...爬虫数据爬取过程中要时时做好存储与爬取失败定位，不要因为一个页面的错误导致后边页面全部爬取失败，爬虫本身是一个十分浪费时间的事情，这会大大降低效率。...thread.start_new_thread(main,(url,)) """ end = time.time() print("运行程序花费了%s秒" % (end-start)) 虽然会因为爬取频率过高导致网页请求出现拖动滑块的验证码
class),::取标签值，extract提取数据，first指第一个，等价于extract[0] response.css('title::text').extract_first() 启动项目： scrapy...in quotes: item = MyscrapyItem() item["text"] = quote.css('span.text::text').extract_first...() item["author"] = quote.css('span small.author::text').extract_first() item...next_page = response.css('.next a::attr(href)').extract_first() if next_page is not...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
::text').extract_first() 'Quotes to Scrape' 或者，使用序号： >>> response.css('title::text')[0].extract() 'Quotes...除了使用 extract()和 extract_first()，还可以用正则表达式： >>> response.css('title::text').re(r'Quotes.*') ['Quotes to...text = quote.css("span.text::text").extract_first() ......author = quote.css("small.author::text").extract_first() ....../span[@class="text"]/text()').extract_first(), 'author': quote.xpath('.
/@class").extract_first() # 获取所有大分类的名称 item["BCate"] = bcate.xpath("..../a/span/text()").extract_first() # print(item["BCate"]) # 根据大分类的class定位每个大分类下的所有小分类.../div[1]/a/@title").extract_first() # 获取每个小分类下的所有标签 tag_list = scate.xpath.../text()").extract_first() item["tag_link"] = "http:" + tag.xpath("..../dt/span/text()").extract_first() size_value = size.xpath(".
/span/text()").extract_first() print(item) * * * 获取下页的地址 爬取完第一页的数据之后，如何爬取下一页的数据呢？.../span/text()").extract_first() # 获取下页的url next_href=response.xpath('//div[@class="fed-page-info.../span/text()").extract_first() # 获取下页的url next_href=response.xpath('//div[@class="fed-page-info...爬取过快，可能会导致IP被封 ROBOTSTXT_OBEY = False # 我称这个为撕毁**君子协议** # 自定义USER_AGENT USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows.../span/text()").extract_first() print(item) # 获取下页的url next_href=response.xpath
/td[2]/text()").extract_first() item["num"] = tr.xpath("..../td[3]/text()").extract_first() item["location"] = tr.xpath("..../td[5]/text()").extract_first() url = tr.xpath("..../td[2]/text()").extract_first() item["num"] = tr.xpath("..../td[5]/text()").extract_first() url = tr.xpath(".
获取所有省份，并进行遍历 for province in provinceHtml.xpath('//td/a'): provinceName = province.xpath('text()').extract_first...print(provinceName) china[provinceName] = {} provinceUrl = base_url + province.xpath('@href').extract_first...().replace('.html', '/') cityText = requests.get(base_url + province.xpath('@href').extract_first...city in cityHtml.xpath("//tr[@class='citytr']/td[2]"): cityName = city.xpath('a/text()').extract_first...[provinceName][cityName][countyName] = {} townUrl = provinceUrl + county.xpath('@href').extract_first
/span/text()").extract_first() print(item) 获取下页的地址 爬取完第一页的数据之后，如何爬取下一页的数据呢？.../span/text()").extract_first() # 获取下页的url next_href=response.xpath('//div[@class="fed-page-info.../span/text()").extract_first() # 获取下页的url next_href=response.xpath('//div[@class="fed-page-info...爬取过快，可能会导致IP被封 ROBOTSTXT_OBEY = False # 我称这个为撕毁**君子协议** # 自定义USER_AGENT USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows.../span/text()").extract_first() print(item) # 获取下页的url next_href=response.xpath
image.png 图片的实际是data-src，而不是src需要实际看一下请求数据返回的response值 from Toscrape.items import MaoyanItem import scrapy...//div[@class='movie-item-info']/p[@class='star']/text())").extract_first() movie['time'.../i[@class='integer']/text()").extract_first() fraction = scroe.xpath("....//div[@class='pic']//em/text()").extract_first() movie['name'] = item.xpath("....//div[@class='pic']/a[1]/img[1]/@src").extract_first() list = item.xpath(".
使用如下命令可提取第一部电影的链接： movie_list[0].xpath('div[@class="mov_pic"]/a/@href').extract_first() 执行上面命令可看到如下输出...使用如下命令可提取第一部电影的图片： movie_list[0].xpath('div[@class="mov_pic"]/a/img/@src').extract_first() 运行上面命令看到如下输出...使用如下命令可提取第一部电影的名称： movie_list[0].xpath('div[@class="mov_con"]/h2/a/text()').extract_first() 运行上面命令看到如下输出.../text()").extract_first() 运行上面命令看到如下输出： ? 每部电影的评分信息位于如下div元素内。 ?...使用如下命令可提取第一部电影的评分人数信息： movie_list[0].xpath('div[@class="mov_point"]/p/text()').extract_first() 运行上面命令看到如下输出
(url, dont_filter=False) def parse_page(self, response): aa=response.css('title::text').extract_first...() print(aa) return { 'name': response.css('title::text').extract_first()...scrapy.Request(url, dont_filter=False) def parse(self, response): aa=response.css('title::text').extract_first...() print(aa) return { 'name': response.css('title::text').extract_first()...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
//*[@class="subject"]/a').extract_first() title = element.xpath('....//*[@class="subject"]/a/@title').extract_first() author = element.xpath("....//span[@itemprop='帖子作者']/text()").extract_first() watch_num = element.xpath("....//*[@class="subject"]/a/@href').extract_first() create_time = element.xpath('....//span[@class="author-time"]/text()').extract_first().strip() # 过滤超过设定小时之前的数据
/@href').extract_first()) 19 if next_url: 20 yield scrapy.Request(url=next_url, callback...(): 26 print(response.xpath('//h2/text()').extract_first().strip()) 27 item =...{} 28 item["车型"] = response.xpath('//h2/text()').extract_first().strip() 29...('//div[@class="pricebox js-disprice"]/span[1]/text()').extract_first().strip() 31 item["...新车价格"] = response.xpath('//div[@class="pricebox js-disprice"]/span[2]/text()').extract_first().strip(
一旦XPath有问题，那么extract()后的结果可能是一个空列表。如果我们再用索引来获取，那不就会可能导致数组越界吗？...所以，另外一个方法可以专门提取单个元素，它叫作extract_first()。...1 ' 这样，我们直接利用extract_first()方法将匹配的第一个结果提取出来，同时我们也不用担心数组越界的问题。...匹配不到任何元素，调用extract_first()会返回空，也不会报错。...我们也可以使用extract_first()方法提取列表的第一个元素，如下所示： >>> response.css('a[href="image1.html"] img').extract_first(
可见我们提取到的每行数据列表中只有1个数据，因此我们使用”extract_first()"表示取第一个元素。...注意："extract()[0]"和“extract_first()"均可取到第一个元素，一旦没有数据时，”extract()[0]“会报错小标范围溢出终止程序运行，而“extract_first()“...则会直接返回”null"表示空值，不会打断程序运行，因此，我们在取第一个元素时，我们常用”extract_first()”。.../td[2]/text()').extract_first() item['recruit_num']= node.xpath('..../td[5]/text()').extract_first() yield item 我们已经成功提取了“腾讯招聘”网的第一页数据。下面，我们来分析网页，爬取全部招聘信息。
quotes.toscrape.com/'] # 设定规则 rules = ( # 对于quotes内容页URL，调用parse_quotes处理， # 并以此规则跟进获取的链接...(), 'author': quote.css('.author::text').extract_first(), 'tags...): name = response.css('.author-title::text').extract_first() author_born_date = response.css...('.author-born-date::text').extract_first() author_bron_location = response.css('.author-born-location...::text').extract_first() author_description = response.css('.author-description::text').extract_first
//text(),"下一页")]/@href').extract_first() if next_btn: # 存在下一页按钮，爬取下一页...//h3[@class="course-card-name"]/text()').extract_first() # 课程难度 course_item['...//div[@class="course-card-info"]/span[2]/text()').extract_first() course_item['student']...//p[@class="course-card-desc"]/text()').extract_first() # 课程分类 course_label =...//div[@class="course-card-top"]/img/@src').extract_first() course_item['image_urls'] = ["
() 和.extract_first() 在使用scrapy爬虫的时候，我们常常使用xpath来获取html标签，但是我们经常会用到提取的方法 有两种提取的方法 分别是： extract(): 这个方法返回的是一个数组...extract_first()： 这个方法返回的是一个string字符串，是list数组里面的第一个字符串。...若xpath()有问题，那么extract()会返回一个空列表。 在xpath()后使用extract_first()可以返回第一个元素结果。.../dt/text()").extract_first()) print("="*50) alist = v.xpath("..../@href").extract_first(),end=":") print(a.xpath(".
字体文件下载与转换 首先自定义字体文件更新频率是很高的，这时我们可以实时获取网页的自定义字体文件来防止利用了之前的自定义字体文件从而导致获取数据不准确。.../div[1]/div[1]/p[1]/a/text()').extract_first(), 'link':i.xpath('..../div[1]/div[1]/p[1]/a/@href').extract_first(), 'salary':i.xpath('..../div[1]/div[1]/p[2]/span[3]/text()').extract_first()+i.xpath('..../div[1]/div[2]/p[2]/span[1]/text()').extract_first()+i.xpath('.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
