当前位置: 首页 > news >正文

京东店铺公司名爬虫

内容仅供学习参考,如有侵权联系删除

先通过京东非自营的店铺名拿到的公司名,再通过公司名称去其他平台拿到联系方式(代码省略)


from aioscrapy.spiders import Spider
from aioscrapy.http import Request, FormRequest
import ddddocr
import re
import randomfrom loguru import loggerclass JingDongSpider(Spider):name = 'products:jd'custom_settings = {'CONCURRENT_REQUESTS': 4,# 'DOWNLOAD_DELAY': 0.5,'DOWNLOAD_TIMEOUT': 10,'RETRY_TIMES': 5,'HTTPERROR_ALLOWED_CODES': [503],'COOKIES_ENABLED': False,'DUPEFILTER_CLASS': 'aioscrapy.dupefilters.redis.RFPDupeFilter',  # 过滤方法# 'LOG_LEVEL': 'DEBUG'}ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False, use_gpu=True)async def start_requests(self):yield Request(url=f"https://mall.jd.com/index-11111111.html?from=pc",method='GET',dont_filter=False,# fingerprint=str(i),# meta={"shop_id": str(i)},priority=500)async def parse(self, response):"""店铺首页"""title = response.xpath('//title/text()').get() or ''shop_id = str(response.meta['shop_id'])if '您所访问的页面不存在' in str(title) or len(response.text) < 25000:logger.info(f"{shop_id}")returnlogger.info(title.strip())product_list = self.get_product_items(response)urls = re.findall(r"//\w+\.jd\.com/view_search-\d+-\d+-\d+-\d+-\d+-\d+\.html", response.text)yield Request(url=f"https://mall.jd.com/sys/vc/createVerifyCode.html?random={random.random()}",method='GET',callback=self.parse_img_code,dont_filter=True,meta={"data": {"product_url": 'https:' + urls[0] if urls else '',"categorys": self.get_category(response),"product_list": product_list,# "shop_url": response.url,"shop_id": shop_id}},priority=500)async def parse_img_code(self, response):"""验证码"""code = self.ocr.classification(response.body)cookie = dict(response.cookies.items())shop_id = response.meta["data"]["shop_id"]if not code or not cookie:returnyield FormRequest(url=f'https://mall.jd.com/showLicence-{shop_id}.html',method='POST',formdata={"verifyCode": str(code)},cookies=cookie,meta={"data": response.meta["data"]},callback=self.parse_shop_detail,dont_filter=True,priority=400)async def parse_shop_detail(self, response):""" 解析店铺详情"""company = response.xpath('//*[contains(.,"企业名称:")]/following-sibling::span[position()=1]/text()').get() or ''shop_name = response.xpath('//*[contains(.,"店铺名称:")]/following-sibling::span[position()=1]//text()').get() or ''shop_url = response.xpath('//*[contains(.,"店铺网址:")]/following-sibling::span[position()=1]//text()').get()# legal_person = response.xpath( '//*[contains(.,"法定代表人姓名:")]/following-sibling::span[position()=1]//text()').get()# business_scope = response.xpath( '//*[contains(.,"营业执照经营范围:")]/following-sibling::span[position()=1]//text()').get()license = response.xpath('//img[@class="qualification-img"]/@src').get() or ''if not company or '测试' in shop_name or '测试' in company:if not company:logger.info(f"无公司: {response.url}")else:logger.info(f" {shop_name} => {company}")returnelse:logger.info(company)data = response.meta['data']data['company'] = companydata['shop_name'] = shop_nameitems = dict(company=company,shop_name=shop_name,shop_url='https:' + shop_url if shop_url else response.url,product_url=data['product_url'],shop_id=data['shop_id'],push_kafka_status=0,license='https:' + license if license else '',)if len(data['product_list']) < 1:if data['product_url']:yield Request(url=data['product_url'],method='GET',meta={"data": data},callback=self.parse_product,dont_filter=True,priority=300)else:logger.warning(f"获取不到产品链接:{response.url}")items.pop('product_url')yield itemselse:product_list = []for item in data['product_list']:item['entityId'] = companyproduct_list.append(item)yield dict(source='jd.com',ocid='',entityId=company,product=product_list,)items['push_kafka_status'] = 1yield itemsasync def parse_product(self, response):"""解析产品页"""data = response.meta['data']shop_name = data['shop_name']company = data['company']categorys = data['categorys']product_list = self.get_product_items(response, shop_name, company, categorys, data['product_url'])if product_list:yield dict(source='jd.com',ocid='',entityId=company,product=product_list,)logger.info(f"成功: {company} => {data['shop_id']}")yield dict(company=company,shop_id=data['shop_id'],push_kafka_status=1,)else:logger.error(f"{response.url} => {data['shop_id']}")def get_product_items(self, response, shop_name='', company='', categorys='', shop_url='') -> list:ul = response.xpath('//li[@class="jSubObject"] | //li[@class="jSubObject gl-item"] | //div[@class="jItem"]')product_list = []for li in ul[:10]:title = li.xpath('.//div[@class="jDesc"]/a/@title').get() or ''# price = li.xpath('.//span[@class="jdNum"]/text()').get()img = str(li.xpath('.//div[@class="jPic"]//img/@src').get() or '').replace('s350x350', '')if not title and not img:continueif img:img = re.sub(r"/n[23456789]/", "/n1/", img)img = 'https:' + imgitem_i = {}item_i["entityId"] = companyitem_i["productPic"] = img.replace('s350x350', '')item_i["productName"] = title  # 产品名称item_i["productCategory"] = ""  # 产品分类item_i["productKeyword"] = ""  # 产品关键词item_i["productPrice"] = ""  # 产品价格item_i["mainProducts"] = categorys  # 主营产品item_i["listingPlatform"] = "京东"item_i["productShopName"] = shop_name  # 产品所属店铺名item_i["dataLink"] = shop_url or response.url  # 店铺链接product_list.append(item_i)return product_list@staticmethoddef get_category(response) -> str:categorys = response.xpath('//ul[@class="menu-list"]/li[@class="menu"]/a/text() | //div[@class="abs"]//div[@class="ins abs hdur_2"]/a/text()').getall()category = []for i in categorys:if '首页' in i or '全部' in i or '所有' in i or '问题' in i or '指导' in i or '售后' in i or '撰文' in i:continuecategory.append(i)return ','.join(category)if __name__ == '__main__':JingDongSpider.start()

最后的数据

在这里插入图片描述

本内容仅限用于学习参考,不得用于商业目的。如有版权问题,请联系我们删除,谢谢!
欢迎一起学习讨论Q540513871

相关文章:

京东店铺公司名爬虫

内容仅供学习参考&#xff0c;如有侵权联系删除 先通过京东非自营的店铺名拿到的公司名&#xff0c;再通过公司名称去其他平台拿到联系方式&#xff08;代码省略&#xff09; from aioscrapy.spiders import Spider from aioscrapy.http import Request, FormRequest import dd…...

如何解决不同浏览器的样式兼容性问题?

目录 1. 理解浏览器差异&#xff1a; 2. 使用标准CSS属性和值&#xff1a; 3. CSS Reset 或 Normalize&#xff1a; 4. 使用浏览器引擎前缀&#xff1a; 5. 使用CSS兼容性工具&#xff1a; 6. 测试和调试&#xff1a; 7. 使用Polyfill&#xff1a; 8. 条件注释&#xf…...

C++ 中迭代器的使用

在C中&#xff0c;"iter"通常是一个缩写&#xff0c;代表迭代器&#xff08;iterator&#xff09;&#xff0c;用于遍历容器类&#xff08;如数组、列表、向量等&#xff09;中的元素。迭代器允许你按顺序访问容器中的元素&#xff0c;而无需了解底层容器的实现细节。…...

如何使用BERT生成单词嵌入?

阿比贾特萨拉里 一、说明 BERT&#xff0c;或来自变形金刚&#xff08;Transformer&#xff09;的双向编码器表示&#xff0c;是由谷歌开发的强大语言模型。它已广泛用于自然语言处理任务&#xff0c;例如情感分析、文本分类和命名实体识别。BERT的主要特征之一是它能够生成单词…...

第三章 内存管理 十一、虚拟内存的基本概念

目录 一、传统存储管理 1、缺点 二、局部性原理 1、时间局部性&#xff1a; 2、空间局部性&#xff1a; 三、虚拟内存的定义和特征 1、结构 ​编辑 2、定义 3、特征 &#xff08;1&#xff09;多次性: &#xff08;2&#xff09;对换性: &#xff08;3&#xff09;…...

web前端面试-- http的各个版本的区别(HTTP/0.9、HTTP/1.0、HTTP/1.1、HTTP/2.0、HTTP/3.0)

本人是一个web前端开发工程师&#xff0c;主要是vue框架&#xff0c;整理了一些面试题&#xff0c;今后也会一直更新&#xff0c;有好题目的同学欢迎评论区分享 ;-&#xff09; web面试题专栏&#xff1a;点击此处 http的各个版本的区别 HTTP&#xff08;超文本传输协议&…...

统计学习方法 隐马尔可夫模型

文章目录 统计学习方法 隐马尔可夫模型基本概念概率计算问题直接计算法前向算法后向算法前向概率和后向概率 学习问题监督学习算法Baum-Welch 算法E 步M 步参数估计公式算法描述 解码问题近似算法Viterbi 算法 统计学习方法 隐马尔可夫模型 读李航的《统计学习方法》时&#x…...

Cypress 与 Selenium WebDriver

功能测试自动化工具的王座出现了新的争夺&#xff1a;Cypress.io。赛普拉斯速度快吗&#xff1f;是的。赛普拉斯是交互式的吗&#xff1f;是的。赛普拉斯可靠吗&#xff1f;你打赌。最重要的是……这很酷&#xff01; 但 Cypress 是Selenium WebDriver的替代品吗&#xff1f;S…...

Leetcode 第 365 场周赛题解

Leetcode 第 365 场周赛题解 Leetcode 第 365 场周赛题解题目1&#xff1a;2873. 有序三元组中的最大值 I思路代码复杂度分析 题目2&#xff1a;2874. 有序三元组中的最大值 II思路代码复杂度分析思路2 题目3&#xff1a;2875. 无限数组的最短子数组思路代码复杂度分析 题目4&a…...

什么是软件测试? 软件测试都有什么岗位 ?软件测试和调试的区别? 软件测试和开发的区别?软件测试等相关概念入门篇

1、什么是软件测试&#xff1f; 常见理解&#xff1a; 软件测试就是找BUG&#xff0c;发现缺陷 真正理解&#xff1a; 软件测试就是验证软件产品特性是否满足用户的需求 测试定义&#xff1a; 测试人员验证软件是否符合需求的这个过程就是测试 2、为什么要有测试 标准情况下&a…...

VI/VIM的使用

1、vi的基本概念   基本上vi可以分为三种状态&#xff0c;分别是命令模式&#xff08;command mode&#xff09;、插入模式&#xff08;Insert mode&#xff09;和底行模式&#xff08;last line mode&#xff09;&#xff0c;各模式的功能区分如下&#xff1a; 1) 命令行模…...

【虹科干货】Redis Enterprise vs ElastiCache——如何选择缓存解决方案?

使用Redis 或 Amazon ElastiCache 来作为缓存加速已经是业界主流的解决方案&#xff0c;二者各有什么优势&#xff1f;又有哪些区别呢&#xff1f; 文况速览&#xff1a; - Redis 是什么&#xff1f; - Redis Enterprise 是什么&#xff1f; - Amazon ElastiCache 是什么&…...

2.2.2 交换机间相同vlan的通信

实验2.2.2 交换机间相同vlan的通信 一、任务描述二、任务分析三、实验拓扑四、具体要求五、任务实施1.设置交换机的名称&#xff0c;创建VLAN&#xff0c;配置access并分配接口。对两台交换机进行相同的VLAN划分&#xff0c;下面是SWA配置过程&#xff0c;同理可实现SWB的配置。…...

C的魅力在于指针

原有的adrv9025 代理框架很好用,在其原有的平台上做改进...

【Linux常用命令14】Linux系统监控常用命令

proc文件系统 /proc/cmdline 加载kernel时的相关指令与参数 /proc/cpuinfo CPU相关信息&#xff0c;包含频率、类型与运算功能 /proc/devices 记录了系统各个主要设备的主设备号码 /proc/filesystems 记录系统加载的文件系统 /proc/loadavg 平均负载值 top看到就是这个 /proc/…...

Python Watchdog:高效的文件系统监控

1. 写在前面 在软件开发中&#xff0c;有时候需要通过 Python 去监听指定区域文件或目录的创建、修改&#xff0c;或者删除&#xff0c;从而引发特定的事件处理。本篇博客为你介绍第三方模块 Watchdog 实现对文件事件的监控。 公众号&#xff1a; 滑翔的纸飞机 2. Watchdog 2…...

C++中多态的原理【精华】

虚函数表 通过一道题我们先感受一下编译器针对多态的处理 #include <iostream> using namespace std;class Base { public:virtual void Func1(){cout << "Func1()" << endl;} private:int _b 1;char _c };int main() {cout << sizeof(B…...

亿赛通电子文档安全管理系统 Update.jsp SQL注入

目录 0x01 漏洞介绍 0x02 影响产品 0x03 语法特征 0x04 漏洞复现页面 0x05 漏洞修复建议 0x01 漏洞介绍 亿赛通电子文档安全管理系统是国内最早基于文件过滤驱动技术的文档加解密产品之一&#xff0c;保护范围涵盖终端电脑&#xff08;Windows、Mac、Linux系统平台&#…...

神经网络中的反向传播:综合指南

塔曼纳 一、说明 反向传播是人工神经网络 &#xff08;ANN&#xff09; 中用于训练深度学习模型的流行算法。它是一种监督学习技术&#xff0c;用于调整网络中神经元的权重&#xff0c;以最小化预测输出和实际输出之间的误差。 在神经网络中&#xff0c;反向传播是计算损失函数…...

协同创新、奔赴未来——“华为云杯”2023人工智能创新应用大赛华丽谢幕

9月27日&#xff0c;在苏州工业园区管理委员会、华为云计算技术有限公司的指导下&#xff0c;由SISPARK&#xff08;苏州国际科技园&#xff09;、华为&#xff08;苏州&#xff09;人工智能创新中心联合主办&#xff0c;东北大学工业智能与系统优化国家级前沿科学中心、浙江大…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

Python|GIF 解析与构建(5):手搓截屏和帧率控制

目录 Python&#xff5c;GIF 解析与构建&#xff08;5&#xff09;&#xff1a;手搓截屏和帧率控制 一、引言 二、技术实现&#xff1a;手搓截屏模块 2.1 核心原理 2.2 代码解析&#xff1a;ScreenshotData类 2.2.1 截图函数&#xff1a;capture_screen 三、技术实现&…...

云计算——弹性云计算器(ECS)

弹性云服务器&#xff1a;ECS 概述 云计算重构了ICT系统&#xff0c;云计算平台厂商推出使得厂家能够主要关注应用管理而非平台管理的云平台&#xff0c;包含如下主要概念。 ECS&#xff08;Elastic Cloud Server&#xff09;&#xff1a;即弹性云服务器&#xff0c;是云计算…...

Vue3 + Element Plus + TypeScript中el-transfer穿梭框组件使用详解及示例

使用详解 Element Plus 的 el-transfer 组件是一个强大的穿梭框组件&#xff0c;常用于在两个集合之间进行数据转移&#xff0c;如权限分配、数据选择等场景。下面我将详细介绍其用法并提供一个完整示例。 核心特性与用法 基本属性 v-model&#xff1a;绑定右侧列表的值&…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下&#xff0c;风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...

安卓基础(Java 和 Gradle 版本)

1. 设置项目的 JDK 版本 方法1&#xff1a;通过 Project Structure File → Project Structure... (或按 CtrlAltShiftS) 左侧选择 SDK Location 在 Gradle Settings 部分&#xff0c;设置 Gradle JDK 方法2&#xff1a;通过 Settings File → Settings... (或 CtrlAltS)…...

CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!

本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架&#xff0c;该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力&#xff0c;仅需单个正常样本和文本描述&#xff0c;即可生成逼真且多样化的异常样本&#xff0c;有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题&#xff0c;为工业质检、医疗影像…...

《信号与系统》第 6 章 信号与系统的时域和频域特性

目录 6.0 引言 6.1 傅里叶变换的模和相位表示 6.2 线性时不变系统频率响应的模和相位表示 6.2.1 线性与非线性相位 6.2.2 群时延 6.2.3 对数模和相位图 6.3 理想频率选择性滤波器的时域特性 6.4 非理想滤波器的时域和频域特性讨论 6.5 一阶与二阶连续时间系统 6.5.1 …...

链式法则中 复合函数的推导路径 多变量“信息传递路径”

非常好&#xff0c;我们将之前关于偏导数链式法则中不能“约掉”偏导符号的问题&#xff0c;统一使用 二重复合函数&#xff1a; z f ( u ( x , y ) , v ( x , y ) ) \boxed{z f(u(x,y),\ v(x,y))} zf(u(x,y), v(x,y))​ 来全面说明。我们会展示其全微分形式&#xff08;偏导…...

多模态学习路线(2)——DL基础系列

目录 前言 一、归一化 1. Layer Normalization (LN) 2. Batch Normalization (BN) 3. Instance Normalization (IN) 4. Group Normalization (GN) 5. Root Mean Square Normalization&#xff08;RMSNorm&#xff09; 二、激活函数 1. Sigmoid激活函数&#xff08;二分类&…...