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【深入Scrapy實(shí)戰(zhàn)】從登錄到數(shù)據(jù)解析構(gòu)建完整爬蟲流程

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【深入Scrapy實(shí)戰(zhàn)】從登錄到數(shù)據(jù)解析構(gòu)建完整爬蟲流程。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

【作者主頁】:吳秋霖
【作者介紹】:Python領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者、阿里云博客專家、華為云享專家。長期致力于Python與爬蟲領(lǐng)域研究與開發(fā)工作!
【作者推薦】:對JS逆向感興趣的朋友可以關(guān)注《爬蟲JS逆向?qū)崙?zhàn)》,對分布式爬蟲平臺感興趣的朋友可以關(guān)注《分布式爬蟲平臺搭建與開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》
還有未來會(huì)持續(xù)更新的驗(yàn)證碼突防、APP逆向、Python領(lǐng)域等一系列文章

1. 寫在前面

??Scrapy是爬蟲非常經(jīng)典的一個(gè)框架,深受開發(fā)者喜愛!因其簡潔高效的設(shè)計(jì),被廣泛選用于構(gòu)建強(qiáng)大的爬蟲工程。很多人會(huì)選擇使用它來開發(fā)自己的爬蟲工程。今天我將用一個(gè)論壇網(wǎng)站的示例來全面講述Scrapy框架的使用

以前都是底層開始,現(xiàn)在不一樣了,一上來都是框架。導(dǎo)致很多人是知其然,但不知其所以然。而忽略了底層原理的理解


目標(biāo)網(wǎng)站(感興趣的可以練練手)

aHR0cHM6Ly9mb3J1bS5heGlzaGlzdG9yeS5jb20v


這是一個(gè)國外的BBS論壇,隨手挑的一個(gè)曾經(jīng)寫過的案例。前幾年做輿情相關(guān)的項(xiàng)目,寫的爬蟲真的是很多,境內(nèi)外社交媒體、論壇、新聞資訊

【深入Scrapy實(shí)戰(zhàn)】從登錄到數(shù)據(jù)解析構(gòu)建完整爬蟲流程,Python,scrapy,爬蟲,python

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2. 抓包分析

??首先,我們打開這個(gè)網(wǎng)站,這個(gè)網(wǎng)站是要登陸的。我們先解決登陸這塊,簡單的構(gòu)造一下登陸請求抓個(gè)包分析一下:

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上圖就是登陸請求提交的參數(shù),接下來我們需要在Scrapy爬蟲工程的Spider中構(gòu)造并實(shí)現(xiàn)登陸功能

3. Scrapy提交登陸請求

??參數(shù)都都是明文的比較簡單,唯一的一個(gè)sid也不是加密生成的,在HTML中就能夠拿到

很多時(shí)候一些接口某些參數(shù),你看起來是密文,但是并不一定就是加密算法生成的,很有可能在HTML或者其它接口響應(yīng)中就能獲取的到

sid獲取如下:

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現(xiàn)在我們開始編寫Scrapy爬蟲中登陸的這部分代碼,實(shí)現(xiàn)代碼如下所示:

def parse(self, response):
	text = response.headers['Set-Cookie']
	pa = re.compile("phpbb3_lzhqa_sid=(.*?);")
	sid = pa.findall(text)[0]
	response.meta['sid'] = sid
	login_url = 'https://forum.axishistory.com/ucp.php?mode=login'
	yield Request(login_url, meta=response.meta, callback=self.parse_login)
        
def parse_login(self, response):
	sid=response.meta['sid']
	username ='用戶名'
	password = '密碼'
	formdata = {
	    "username": username,
	    "password": password,
	    "sid": sid,
	    "redirect": "index.php",
	    "login": "Login",
	}
	yield FormRequest.from_response(response, formid='login', formdata=formdata, callback=self.parse_after_login)

首先我們它通過parse函數(shù)從start_urls請求所響應(yīng)的response中獲取sid的值,然后繼續(xù)交給parse_login的登陸函數(shù)實(shí)現(xiàn)模擬登陸

另外說一下formid這個(gè)參數(shù),在HTML文檔中,表單通常通過標(biāo)簽定義,并且可以包含id屬性,這個(gè)id屬性就是表單的ID,如下一個(gè)HTML的示例:

<form id="login" method="post" action="/login">
    <!-- 表單的其他字段 -->
    <input type="text" name="username">
    <input type="password" name="password">
    <!-- 其他表單字段 -->
    <input type="submit" value="Login">
</form>

在上面的這個(gè)例子中,標(biāo)簽有一個(gè)id屬性,其值為“l(fā)ogin”。所以,formid這個(gè)參數(shù)用于指定表單,去構(gòu)造登陸提交請求

4. 列表與詳情頁面數(shù)據(jù)解析

??登陸處理完以后,我們就可以使用Scrapy爬蟲繼續(xù)對列表跟詳情頁構(gòu)造請求并解析數(shù)據(jù),這一部分的無非就是寫XPATH規(guī)則了,基本對技術(shù)的要求并不高,如下使用XPATH測試工具編寫列表頁鏈接提取的規(guī)則:
【深入Scrapy實(shí)戰(zhàn)】從登錄到數(shù)據(jù)解析構(gòu)建完整爬蟲流程,Python,scrapy,爬蟲,python

Scrapy列表頁代碼實(shí)現(xiàn)如下:

def parse_page_list(self, response):
    pagination = response.meta.get("pagination", 1)
    details = response.xpath("http://div[@class='inner']/ul/li")
    for detail in details:
        replies = detail.xpath("dl/dd[@class='posts']/text()").extract_first()
        views = detail.xpath("dl/dd[@class='views']/text()").extract_first()
        meta = response.meta
        meta["replies"] = replies
        meta["views"] = views
        detail_link = detail.xpath("dl//div[@class='list-inner']/a[@class='topictitle']/@href").extract_first()
        detail_title = detail.xpath("dl//div[@class='list-inner']/a[@class='topictitle']/text()").extract_first()
        meta["detail_title"] = detail_title
        yield Request(response.urljoin(detail_link), callback=self.parse_detail, meta=response.meta)
    next_page = response.xpath("http://div[@class='pagination']/ul/li/a[@rel='next']/@href").extract_first()
    if next_page and pagination < self.pagination_num:
        meta = response.meta
        meta['pagination'] = pagination+1
        yield Request(response.urljoin(next_page), callback=self.parse_page_list, meta=meta)

self.pagination_num是一個(gè)翻頁最大采集數(shù)的配置,這個(gè)自行設(shè)定即可

通過列表頁我們拿到了所有貼文的鏈接,我們并在代碼的最后使用了yield對列表頁發(fā)起了請求,<font 并通過color=#ff0033 size=3>callback=self.parse_detail交給解析函數(shù)去提取數(shù)據(jù)

首先我們定義在項(xiàng)目的items.py文件中定義Item數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),主要帖子跟評論的,如下所示:

class AccountItem(Item):
    account_url = Field()                # 賬號url
    account_id = Field()                 # 賬號id
    account_name = Field()               # 賬號名稱
    nick_name = Field()                  # 昵稱
    website_name = Field()               # 論壇名
    account_type = Field()               # 賬號類型,固定forum
    level = Field()                      # 賬號等級
    account_description = Field()        # 賬號描述信息
    account_followed_num = Field()       # 賬號關(guān)注數(shù)
    account_followed_list = Field()      # 賬號關(guān)注id列表
    account_focus_num = Field()          # 賬號粉絲數(shù)
    account_focus_list = Field()         # 賬號粉絲id列表
    regist_time = Field()                # 賬號注冊時(shí)間
    forum_credits = Field()              # 論壇積分/經(jīng)驗(yàn)值
    location = Field()                   # 地區(qū)
    post_num = Field()                   # 發(fā)帖數(shù)
    reply_num = Field()                  # 跟帖數(shù)
    msg_type = Field()
    area = Field()
    
class PostItem(Item):
    type = Field()                 # "post"
    post_id = Field()              # 帖子id
    title = Field()                # 帖子標(biāo)題
    content = Field()              # 帖子內(nèi)容
    website_name = Field()         # 論壇名
    category = Field()             # 帖子所屬版塊
    url = Field()                  # 帖子url
    language = Field()             # 語種, zh_cn|en|es
    release_time = Field()         # 發(fā)布時(shí)間
    account_id = Field()            # 發(fā)帖人id
    account_name = Field()          # 發(fā)帖人賬號名
    page_view_num = Field()        # 帖子瀏覽數(shù)
    comment_num = Field()          # 帖子回復(fù)數(shù)
    like_num = Field()             # 帖子點(diǎn)贊數(shù)
    quote_from =Field()            # 被轉(zhuǎn)載的帖子id
    location_info = Field()        # 發(fā)帖地理位置信息
    images_url = Field()           # 帖子圖片鏈接
    image_file = Field()           # 帖子圖片存儲(chǔ)路徑
    msg_type = Field()
    area = Field()

class CommentItem(Item):
    type = Field()                 # "comment"
    website_name = Field()         # 論壇名
    post_id = Field()
    comment_id = Field()
    content = Field()              # 回帖內(nèi)容
    release_time = Field()         # 回帖時(shí)間
    account_id = Field()           # 帖子回復(fù)人id
    account_name = Field()         # 回帖人名稱
    comment_level = Field()        # 回帖層級
    parent_id = Field()            # 回復(fù)的帖子或評論id
    like_num = Field()             # 回帖點(diǎn)贊數(shù)
    comment_floor = Field()        # 回帖樓層
    images_url = Field()           # 評論圖片鏈接
    image_file = Field()           # 評論圖片存儲(chǔ)路徑
    msg_type = Field()
    area = Field()

接下來我們需要編寫貼文內(nèi)容的數(shù)據(jù)解析代碼,解析函數(shù)代碼實(shí)現(xiàn)如下所示:

def parse_detail(self, response):
    dont_parse_post = response.meta.get("dont_parse_post")
    category = " < ".join(response.xpath("http://ul[@id='nav-breadcrumbs']/li//span[@itemprop='title']/text()").extract()[1:])
    if dont_parse_post is None:
        msg_ele = response.xpath("http://div[@id='page-body']//div[@class='inner']")[0]
        post_id = msg_ele.xpath("div//h3/a/@href").extract_first(default='').strip().replace("#p", "")
        post_item = PostItem()
        post_item["url"] = response.url
        post_item['area'] = self.name
        post_item['msg_type'] = u"貼文"
        post_item['type'] = u"post"
        post_item["post_id"] = post_id
        post_item["language"] = 'en'
        post_item["website_name"] = self.allowed_domains[0]
        post_item["category"] = category
        post_item["title"] = response.meta.get("detail_title")
        post_item["account_name"] = msg_ele.xpath("div//strong/a[@class='username']/text()").extract_first(default='').strip()
        post_item["content"] = "".join(msg_ele.xpath("div//div[@class='content']/text()").extract()).strip()
        post_time = "".join(msg_ele.xpath("div//p[@class='author']/text()").extract()).strip()
        post_item["release_time"] = dateparser.parse(post_time).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        post_item["collect_time"] = dateparser.parse(str(time.time())).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        user_link =msg_ele.xpath("div//strong/a[@class='username']/@href").extract_first(default='').strip()
        account_id = "".join(re.compile("&u=(\d+)").findall(user_link))
        post_item["account_id"] = account_id
        post_item["comment_num"] = response.meta.get("replies")
        post_item["page_view_num"] = response.meta.get("views")
        images_urls = msg_ele.xpath("div//div[@class='content']//img/@src").extract() or ""
        post_item["images_url"] = [response.urljoin(url) for url in images_urls]
        post_item["image_file"] = self.image_path(post_item["images_url"])
        post_item["language"] = 'en'
        post_item["website_name"] = self.name
        response.meta["post_id"] = post_id
        response.meta['account_id'] = post_item["account_id"]
        response.meta["account_name"] = post_item["account_name"]
        full_user_link = response.urljoin(user_link)
        yield Request(full_user_link, meta=response.meta, callback=self.parse_account_info)
    for comment_item in self.parse_comments(response):
        yield comment_item
    comment_next_page = response.xpath(u"http://div[@class='pagination']/ul/li/a[@rel='next']/@href").extract_first()
    if comment_next_page:
        response.meta["dont_parse_post"] = 1
        next_page_link = response.urljoin(comment_next_page)
        yield Request(next_page_link, callback=self.parse_detail, meta=response.meta)

貼文內(nèi)容的下方就是評論信息,上面代碼中我們拿到評論的鏈接comment_next_page,直接繼續(xù)發(fā)送請求解析評論內(nèi)容:

【深入Scrapy實(shí)戰(zhàn)】從登錄到數(shù)據(jù)解析構(gòu)建完整爬蟲流程,Python,scrapy,爬蟲,python

def parse_comments(self, response):
    comments = response.xpath("http://div[@id='page-body']//div[@class='inner']")
    if response.meta.get("dont_parse_post") is None:
        comments = comments[1:]
    for comment in comments:
        comment_item = CommentItem()
        comment_item['type'] = "comment"
        comment_item['area'] = self.name
        comment_item['msg_type'] = u"評論"
        comment_item['post_id'] = response.meta.get("post_id")
        comment_item["parent_id"] = response.meta.get("post_id")
        comment_item["website_name"] = self.allowed_domains[0]
        user_link =comment.xpath("div//strong/a[@class='username']/@href").extract_first(default='').strip()
        account_id = "".join(re.compile("&u=(\d+)").findall(user_link))
        comment_item['comment_id'] = comment.xpath("div//h3/a/@href").extract_first(default='').strip().replace("#p","")
        comment_item['account_id'] = account_id
        comment_item['account_name'] = comment.xpath("div//strong/a[@class='username']/text()").extract_first(default='').strip()
        comment_time = "".join(comment.xpath("div//p[@class='author']/text()").extract()).strip()
        if not comment_time:
            continue
        comment_level_text = comment.xpath("div//div[@id='post_content%s']//a[contains(@href,'./viewtopic.php?p')]/text()" % comment_item['comment_id']).extract_first(default='')
        comment_item['comment_level'] = "".join(re.compile("\d+").findall(comment_level_text))
        comment_item['release_time'] = dateparser.parse(comment_time).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        comment_content_list = "".join(comment.xpath("div//div[@class='content']/text()").extract()).strip()
        comment_item['content'] = "".join(comment_content_list)
        response.meta['account_id'] = comment_item["account_id"]
        response.meta["account_name"] = comment_item["account_name"]
        full_user_link = response.urljoin(user_link)
        yield Request(full_user_link, meta=response.meta, callback=self.parse_account_info)

評論信息采集中還有一個(gè)針對評論用戶信息采集的功能,通過調(diào)用parse_account_info函數(shù)進(jìn)行采集,實(shí)現(xiàn)代碼如下所示:

def parse_account_info(self, response):
    about_item = AccountItem()
    about_item["account_id"] = response.meta["account_id"]
    about_item["account_url"] = response.url
    about_item["account_name"] = response.meta["account_name"]
    about_item["nick_name"] = ""
    about_item["website_name"] = self.allowed_domains[0]
    about_item["account_type"] = "forum"
    about_item["level"] = ""
    account_description = "".join(response.xpath("http://div[@class='inner']/div[@class='postbody']//text()").extract())
    about_item["account_description"] = account_description
    about_item["account_followed_num"] = ""
    about_item["account_followed_list"] = ""
    about_item["account_focus_num"] = ""
    about_item["account_focus_list"] = ""
    regist_time = "".join(response.xpath("http://dl/dt[text()='Joined:']/following-sibling::dd[1]/text()").extract())
    about_item["regist_time"] = dateparser.parse(regist_time).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    about_item["forum_credits"] = ""
    location = "".join(response.xpath("http://dl/dt[text()='Location:']/following-sibling::dd[1]/text()").extract())
    about_item["location"] = location
    post_num_text = response.xpath("http://dl/dt[text()='Total posts:']/following-sibling::dd[1]/text()[1]").extract_first(default='')
    post_num = post_num_text.replace(",",'').strip("|").strip()
    about_item["post_num"] = post_num
    about_item["reply_num"] = ""
    about_item["msg_type"] = 'account'
    about_item["area"] = self.name
    yield about_item

最后從帖子到評論再到賬號信息,層層采集與調(diào)用拿到完整的一個(gè)JSON結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),進(jìn)行yield到數(shù)據(jù)庫

5. 中間件Middleware配置

??因?yàn)槭菄獾恼搲W(wǎng)站案例,所以這里我們需要使用我們的Middleware來解決這個(gè)問題:

class ProxiesMiddleware():
    logfile = logging.getLogger(__name__)

    def process_request(self, request, spider):
        self.logfile.debug("entry ProxyMiddleware")
        try:
            # 依靠meta中的標(biāo)記,來決定是否需要使用proxy
            proxy_addr = spider.proxy
            if proxy_addr:
                if request.url.startswith("http://"):
                    request.meta['proxy'] = "http://" + proxy_addr  # http代理
                elif request.url.startswith("https://"):
                    request.meta['proxy'] = "https://" + proxy_addr  # https代理
        except Exception as e:
            exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info()
            fname = os.path.split(exc_tb.tb_frame.f_code.co_filename)[1]
            self.logfile.warning(u"Proxies error: %s, %s, %s, %s" %
                                 (exc_type, e, fname, exc_tb.tb_lineno))

settings文件中配置開啟Middleware:

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
	'forum.middlewares.ProxiesMiddleware': 100,
}

??好了,到這里又到了跟大家說再見的時(shí)候了。創(chuàng)作不易,幫忙點(diǎn)個(gè)贊再走吧。你的支持是我創(chuàng)作的動(dòng)力,希望能帶給大家更多優(yōu)質(zhì)的文章文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-756706.html

到了這里,關(guān)于【深入Scrapy實(shí)戰(zhàn)】從登錄到數(shù)據(jù)解析構(gòu)建完整爬蟲流程的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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    2024年02月15日
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  • Python爬蟲之Scrapy框架系列(23)——分布式爬蟲scrapy_redis淺實(shí)戰(zhàn)【XXTop250部分爬取】

    先用單獨(dú)一個(gè)項(xiàng)目來使用scrapy_redis,講解一些重要點(diǎn)!

    2024年02月16日
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  • python爬蟲實(shí)戰(zhàn) scrapy+selenium爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁

    python爬蟲實(shí)戰(zhàn) scrapy+selenium爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁

    最近學(xué)習(xí)了scrapy爬蟲框架,想要找個(gè)目標(biāo)練練手。由于現(xiàn)在很多網(wǎng)頁都是動(dòng)態(tài)的,因此還需要配合selenium爬取。本文旨在記錄這次學(xué)習(xí)經(jīng)歷,如有疑問或不當(dāng)之處,可以在評論區(qū)指出,一起學(xué)習(xí)。 對scrapy不了解的同學(xué)可以閱讀這篇文章 爬蟲框架 Scrapy 詳解,對scrapy框架介紹的

    2024年02月07日
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  • 大數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜:從技術(shù)到實(shí)戰(zhàn)的完整指南

    大數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜:從技術(shù)到實(shí)戰(zhàn)的完整指南

    本文深入探討了知識圖譜的構(gòu)建全流程,涵蓋了基礎(chǔ)理論、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理、知識表示方法、知識圖譜構(gòu)建技術(shù)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。 知識圖譜,作為人工智能和語義網(wǎng)技術(shù)的重要組成部分,其核心在于將現(xiàn)實(shí)世界的對象和概念以及它們之間的多種關(guān)系以圖形的方式組織起來。它不

    2024年02月22日
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  • 微博數(shù)據(jù)采集,微博爬蟲,微博網(wǎng)頁解析,完整代碼(主體內(nèi)容+評論內(nèi)容)

    微博數(shù)據(jù)采集,微博爬蟲,微博網(wǎng)頁解析,完整代碼(主體內(nèi)容+評論內(nèi)容)

    參加新聞比賽,需要獲取大眾對某一方面的態(tài)度信息,因此選擇微博作為信息收集的一部分 微博主體內(nèi)容 微博評論內(nèi)容 一級評論內(nèi)容 二級評論內(nèi)容 以華為發(fā)布會(huì)這一熱搜為例子,我們可以通過開發(fā)者模式得到信息基本都包含在下面的 div tag中 我們通過網(wǎng)絡(luò)這一模塊進(jìn)行解

    2024年03月14日
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  • 構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)安全的根基:深入解析數(shù)據(jù)安全治理能力評估與實(shí)踐框架

    構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)安全的根基:深入解析數(shù)據(jù)安全治理能力評估與實(shí)踐框架

    隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入各行各業(yè),數(shù)據(jù)安全已成為企業(yè)不可或缺的重要議題。在這一背景下,有效的數(shù)據(jù)安全治理框架成為確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全的基石。 中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)于 2021 年發(fā)布 T/SC-0011-2021《數(shù)據(jù)安全治理能力評估方法》,推出了國內(nèi)首個(gè)數(shù)據(jù)安全治理能力建設(shè)及評估框架,

    2024年02月22日
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  • 爬蟲系列實(shí)戰(zhàn):使用json解析天氣數(shù)據(jù)

    大家好,爬蟲是一項(xiàng)非常搶手的技能,收集、分析和清洗數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中最重要的部分,本文介紹使用json解析氣象局天氣數(shù)據(jù)。 在官網(wǎng)上獲取天氣數(shù)據(jù)信息,可以定義當(dāng)前查詢的位置,提取時(shí)間、溫度、濕度、氣壓、風(fēng)速等信息,并導(dǎo)入requests、matplotlib這些需要用到

    2024年01月18日
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  • 爬蟲實(shí)戰(zhàn):從HTTP請求獲取數(shù)據(jù)解析社區(qū)

    爬蟲實(shí)戰(zhàn):從HTTP請求獲取數(shù)據(jù)解析社區(qū)

    在過去的實(shí)踐中,我們通常通過爬取HTML網(wǎng)頁來解析并提取所需數(shù)據(jù),然而這只是一種方法。另一種更為直接的方式是通過發(fā)送HTTP請求來獲取數(shù)據(jù)??紤]到大多數(shù)常見服務(wù)商的數(shù)據(jù)都是通過HTTP接口封裝的,因此我們今天的討論主題是如何通過調(diào)用接口來獲取所需數(shù)據(jù)。 目前來

    2024年03月20日
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  • 【爬蟲】4.3 Scrapy 爬取與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

    目錄 1. 建立 Web 網(wǎng)站 2. 編寫數(shù)據(jù)項(xiàng)目類 3. 編寫爬蟲程序 MySpider 4. 編寫數(shù)據(jù)管道處理類 5. 設(shè)置 Scrapy 的配置文件 ????????從一個(gè)網(wǎng)站爬取到數(shù)據(jù)后,往往要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫中,scrapy 框架有十分方便的存儲(chǔ)方法,為了說明這個(gè)存儲(chǔ)過程,首先建立一個(gè)簡單的網(wǎng)站,然后寫

    2024年02月09日
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