如何详细解析Python Scrapy实现多页数据抓取的步骤?

2026-05-24 20:571阅读0评论SEO资讯
  • 内容介绍
  • 文章标签
  • 相关推荐

本文共计279个文字,预计阅读时间需要2分钟。

如何详细解析Python Scrapy实现多页数据抓取的步骤?

1. 首先定义通用模板 + url='https://www.qiushibaike.com/text/page/%d/'

1.先指定通用模板

url = 'www.qiushibaike.com/text/page/%d/'#通用的url模板
pageNum = 1

2.对parse方法递归处理

如何详细解析Python Scrapy实现多页数据抓取的步骤?

parse第一次调用表示的是用来解析第一页对应页面中的数据

对后面的页码的数据要进行手动发送

if self.pageNum <= 5: self.pageNum += 1 new_url = format(self.url%self.pageNum) #手动请求(get)的发送 yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

完整示例

class QiubaiSpider(scrapy.Spider): name = 'qiubai' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['www.qiushibaike.com/text/'] url = 'www.qiushibaike.com/text/page/%d/'#通用的url模板 pageNum = 1 #parse第一次调用表示的是用来解析第一页对应页面中的段子内容和作者 def parse(self, response): div_list = response.xpath('//*[@id="content-left"]/div') all_data = [] for div in div_list: author = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text()').extract_first() content = div.xpath('./a[1]/div/span//text()').extract() content = ''.join(content) # 将解析的数据存储到item对象 item = QiubaiproItem() item['author'] = author item['content'] = content # 将item提交给管道 yield item # item一定是提交给了优先级最高的管道类 if self.pageNum <= 5: self.pageNum += 1 new_url = format(self.url%self.pageNum) #手动请求(get)的发送 yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持易盾网络。

本文共计279个文字,预计阅读时间需要2分钟。

如何详细解析Python Scrapy实现多页数据抓取的步骤?

1. 首先定义通用模板 + url='https://www.qiushibaike.com/text/page/%d/'

1.先指定通用模板

url = 'www.qiushibaike.com/text/page/%d/'#通用的url模板
pageNum = 1

2.对parse方法递归处理

如何详细解析Python Scrapy实现多页数据抓取的步骤?

parse第一次调用表示的是用来解析第一页对应页面中的数据

对后面的页码的数据要进行手动发送

if self.pageNum <= 5: self.pageNum += 1 new_url = format(self.url%self.pageNum) #手动请求(get)的发送 yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

完整示例

class QiubaiSpider(scrapy.Spider): name = 'qiubai' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['www.qiushibaike.com/text/'] url = 'www.qiushibaike.com/text/page/%d/'#通用的url模板 pageNum = 1 #parse第一次调用表示的是用来解析第一页对应页面中的段子内容和作者 def parse(self, response): div_list = response.xpath('//*[@id="content-left"]/div') all_data = [] for div in div_list: author = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text()').extract_first() content = div.xpath('./a[1]/div/span//text()').extract() content = ''.join(content) # 将解析的数据存储到item对象 item = QiubaiproItem() item['author'] = author item['content'] = content # 将item提交给管道 yield item # item一定是提交给了优先级最高的管道类 if self.pageNum <= 5: self.pageNum += 1 new_url = format(self.url%self.pageNum) #手动请求(get)的发送 yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持易盾网络。