python中scrapy处理项目数据的实例分析

针对“python中scrapy处理项目数据的实例分析”的完整攻略，我将分别从以下几个方面进行讲解：

1. scrapy项目数据的处理流程
2. scrapy数据抓取的实现方式
3. scrapy数据处理的实例说明

1. scrapy项目数据的处理流程

scrapy的数据处理流程主要包括：数据抓取、数据解析、数据存储。下面分别对这三个步骤进行说明：

1. 数据抓取：通过HTTP请求爬取目标网站上的数据。
2. 数据解析：对抓取到的数据进行解析，将需要的信息抽取出来。
3. 数据存储：将解析后的数据进行持久化存储。

2. scrapy数据抓取的实现方式

scrapy的数据抓取主要通过spiders实现。使用scrapy创建一个spider，需要继承scrapy.Spider类，并指定name、allowed_domains、start_urls这三个属性。其中，name为spider的唯一标识，allowed_domains为允许爬取的域名，start_urls为spider要抓取的起始页URL。

scrapy中常用的两种数据抓取方式为：

1. 使用scrapy自带的response对象进行数据抓取。
2. 使用第三方数据抓取库进行数据抓取，例如：requests、urllib等。

3. scrapy数据处理的实例说明

下面以抓取豆瓣电影Top250为例，对scrapy数据处理进行说明。其中，需要用到的库有：scrapy、requests、re。

具体步骤如下：

1. 创建一个scrapy项目，使用命令scrapy startproject douban_movie即可创建一个名为douban_movie的scrapy项目。
2. 创建一个名为douban_spider的spider，在douban_movie/spiders目录下创建douban_spider.py文件，并添加如下代码：

import scrapy
from douban_movie.items import DoubanMovieItem


class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    def parse(self, response):
        # 解析数据
        item = DoubanMovieItem()
        for info in response.xpath('//div[@class="info"]'):
            title = info.xpath('div[@class="hd"]/a/span[1]/text()').extract_first().strip()
            info_str = info.xpath('div[@class="bd"]/p[1]/text()').extract_first().strip().split('\n')
            director = info_str[0].split(':')[-1].strip()
            actors = info_str[1].strip()
            year = info_str[2].split(':')[-1].strip()
            country = info_str[3].split(':')[-1].strip()
            category = info_str[4].split(':')[-1].strip()
            score = info.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract_first().strip()
            comment_num = re.search('\d+', info.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[last()]/text()').extract_first()).group()
            quote = info.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()').extract_first()
            item['title'] = title
            item['director'] = director
            item['actors'] = actors
            item['year'] = year
            item['country'] = country
            item['category'] = category
            item['score'] = score
            item['comment_num'] = comment_num
            item['quote'] = quote
            yield item

        # 翻页处理
        next_page = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
        if next_page:
            next_url = response.urljoin(next_page[0].extract())
            yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse)

在这个示例中，我们使用了response对象的xpath方法进行数据解析，获取到需要的数据，并使用item进行持久化存储。

1. 创建一个DoubanMovieItem，用于存储豆瓣电影Top250的电影信息，在douban_movie/items.py文件中添加如下代码：

import scrapy


class DoubanMovieItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    director = scrapy.Field()
    actors = scrapy.Field()
    year = scrapy.Field()
    country = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()
    comment_num = scrapy.Field()
    quote = scrapy.Field()

1. 运行spider，使用scrapy crawl douban -o movie.csv命令即可将数据存储到名为movie.csv的文件中。

除了抓取豆瓣电影Top250之外，我们再来看一个抓取拉钩网招聘信息的实例：

1. 创建一个名为lagou_spider的spider，在douban_movie/spiders目录下创建lagou_spider.py文件，并添加如下代码：

import scrapy
import json
from urllib.parse import urlencode
from douban_movie.items import LagouJobItem


class LagouSpider(scrapy.Spider):
    name = 'lagou'
    allowed_domains = ['www.lagou.com']
    start_urls = ['https://www.lagou.com/']

    def parse(self, response):
        # 获取反爬取cookies
        cookies_str = ''
        for cookie in response.headers.getlist('Set-Cookie'):
            cookies_str += str(cookie, encoding='utf-8')
        anti_spider_cookies = {}
        for cookie in cookies_str.split(';'):
            values = cookie.split('=')
            anti_spider_cookies[values[0]] = values[1]

        # 发起招聘信息搜索请求
        data = {
            'first': True,
            'pn': 1,
            'kd': 'python'
        }
        search_url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?' + urlencode(data)
        headers = {
            'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=',
            'Cookie': cookies_str,
        }
        yield scrapy.Request(search_url, callback=self.parse_job_list, headers=headers, cookies=anti_spider_cookies)

    def parse_job_list(self, response):
        # 解析招聘信息列表
        result = json.loads(response.text)
        job_list = result['content']['positionResult']['result']
        for job in job_list:
            item = LagouJobItem()
            item['company_name'] = job['companyFullName']
            item['job_name'] = job['positionName']
            item['salary'] = job['salary']
            item['work_city'] = job['city']
            item['work_years'] = job['workYear']
            item['education'] = job['education']
            item['job_description'] = job['positionAdvantage']
            yield item

        # 翻页处理
        total_page_num = result['content']['positionResult']['totalCount'] // 15
        for page in range(1, total_page_num + 1):
            data = {
                'first': False,
                'pn': page,
                'kd': 'python'
            }
            search_url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?' + urlencode(data)
            headers = {
                'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=',
                'Cookie': response.request.headers['Cookie'],
            }
            yield scrapy.Request(search_url, callback=self.parse_job_list, headers=headers, cookies=response.request.cookies)

在这个示例中，我们使用了反爬取Cookie进行反爬取处理，并使用json解析了拉钩网的招聘信息JSON格式数据。

1. 创建一个LagouJobItem，用于存储拉钩网招聘信息，在douban_movie/items.py文件中添加如下代码：

import scrapy


class LagouJobItem(scrapy.Item):
    company_name = scrapy.Field()
    job_name = scrapy.Field()
    salary = scrapy.Field()
    work_city = scrapy.Field()
    work_years = scrapy.Field()
    education = scrapy.Field()
    job_description = scrapy.Field()

1. 运行spider，使用scrapy crawl lagou -o lagou_job.csv命令即可将数据存储到名为lagou_job.csv的文件中。

以上就是关于“python中scrapy处理项目数据的实例分析”的完整攻略，希望能对您有所帮助。