scrapy案例教程
文章目录
- 1 scrapy简介
- 2 创建项目
- 3 自定义初始化请求url
- 4 定义item
- 5 定义管道
1 scrapy简介
- scrapy常用命令
|命令 | 格式 |说明|
|–|–|–|
|startproject |scrapy startproject <项目名> |创建一个新项目|
|genspider| scrapy genspider <爬虫文件名> <域名> |新建爬虫文件。
|runspider| scrapy runspider <爬虫文件> |运行一个爬虫文件,不需要创建项目。
|crawl| scrapy crawl |运行一个爬虫项目,必须要创建项目。
|list |scrapy list |列出项目中所有爬虫文件。
|view| scrapy view <url地址>| 从浏览器中打开 url 地址。
|shell| csrapy shell <url地址> |命令行交互模式。
|settings |scrapy settings |查看当前项目的配置信息。 - 项目的目录树结构

- Scrapy 五大组件
| 名称 | 作用说明 |
|---|---|
| Engine(引擎) | 整个 Scrapy 框架的核心,主要负责数据和信号在不同模块间传递。 |
| Scheduler(调度器) | 用来维护引擎发送过来的 request 请求队列。 |
| Downloader(下载器) | 接收引擎发送过来的 request 请求,并生成请求的响应对象,将响应结果返回给引擎。 |
| Spider(爬虫程序) | 处理引擎发送过来的 response, 主要用来解析、提取数据和获取需要跟进的二级URL,然后将这些数据交回给引擎。 |
| Pipeline(项目管道) | 用实现数据存储,对引擎发送过来的数据进一步处理,比如存 MySQL 数据库等。 |
- 两大中间件
- 下载器中间件,位于引擎和下载器之间,主要用来包装 request 请求头,比如 UersAgent、Cookies 和代理 IP 等
- 蜘蛛中间件,位于引擎与爬虫文件之间,它主要用来修改响应对象的属性。
- 工作流程图

2 创建项目
# 创建项目
scrapy startproject Medical
# 进入项目
cd Medical
# 创建爬虫文件
scrapy genspider medical www.baidu.com
3 自定义初始化请求url
import scrapy
import json
from scrapy.http import Response
from Medical.items import MedicalItem
from tqdm import tqdm'''
具体的爬虫程序
'''class MedicalSpider(scrapy.Spider):name = "medical"allowed_domains = ["beian.cfdi.org.cn"]# start_urls = ["https://beian.cfdi.org.cn/CTMDS/pub/PUB010100.do?method=handle05&_dt=20231101162330"]# 重写第一次请求处理函数def start_requests(self):start_url = 'https://www.baidu.com/CTMDS/pub/PUB010100.do?method=handle05&_dt=20231101162330'# 发送post请求data = {'pageSize': '1353','curPage': '1',}yield scrapy.FormRequest(url=start_url, formdata=data, callback=self.parse)def parse(self, response):# 转换为jsonjsonRes = json.loads(response.body)# 查看响应状态码status = jsonRes['success']# 如果状态为Trueif status:# 获取数据dataList = jsonRes['data']# 调用详细方法,发起请求(循环发起)for row in tqdm(dataList,desc='爬取进度'):# 请求详情页urlurlDetail = f"https://www.baidu.com/CTMDS/pub/PUB010100.do?method=handle04&compId={row['companyId']}"# 发起请求yield scrapy.Request(url=urlDetail, callback=self.parseDetail, meta={'row': row})def parseDetail(self, response: Response):# new 一个MedicalItem实例item = MedicalItem()# 获取上次请求的数据源row = response.meta['row']item['companyId'] = row['companyId']item['linkTel'] = row['linkTel']item['recordNo'] = row['recordNo']item['areaName'] = row['areaName']item['linkMan'] = row['linkMan']item['address'] = row['address']item['compName'] = row['compName']item['recordStatus'] = row['recordStatus']item['cancelRecordTime'] = row.get('cancelRecordTime', '')# 获取备案信息divTextList = response.xpath("//div[@class='col-md-8 textlabel']/text()").extract()# 去空白divtextList = [text.strip() for text in divTextList]compLevel = ''if len(divtextList) > 2:compLevel = divtextList[2]recordTime = ''if len(divtextList) > 5:recordTime = divtextList[6]item['compLevel'] = compLevelitem['recordTime'] = recordTime# 获取其他机构地址divListOther = response.xpath("//div[@class='col-sm-8 textlabel']/text()").extract()# 去空白divtextListOther = [text.strip() for text in divListOther]otherOrgAdd = ','.join(divtextListOther)item['otherOrgAdd'] = otherOrgAdd# 获取备案专业和主要研究者信息trList = response.xpath("//table[@class='table table-striped']/tbody/tr")tdTextList = [tr.xpath("./td/text()").extract() for tr in trList]item['tdTextList'] = tdTextList# 返回itemyield item
4 定义item
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapyclass MedicalItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# 省份/地区areaName = scrapy.Field()# 公司idcompanyId = scrapy.Field()# 公司名称compName = scrapy.Field()# 公司等级compLevel = scrapy.Field()# 联系人linkMan = scrapy.Field()# 联系电话linkTel = scrapy.Field()# 备案号recordNo = scrapy.Field()# 地址address = scrapy.Field()# 备案状态recordStatus = scrapy.Field()# 取消备案时间cancelRecordTime = scrapy.Field()# 备案时间recordTime = scrapy.Field()# 其他机构地址otherOrgAdd = scrapy.Field()# 子表详情(矩阵)tdTextList = scrapy.Field()
5 定义管道
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
import pymysqlfrom Medical.items import MedicalItemclass MedicalPipeline:# 开始def open_spider(self, spider):# 初始化数据库self.db = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='logicfeng',database='test2')# 创建游标对象self.cursor = self.db.cursor()def process_item(self, item, spider):companyId = item['companyId']linkTel = item['linkTel']recordNo = item['recordNo']areaName = item['areaName']linkMan = item['linkMan']address = item['address']compName = item['compName']recordStatus = item['recordStatus']cancelRecordTime = item.get('cancelRecordTime', '')compLevel = item.get('compLevel', '')recordTime = item.get('recordTime', '')otherOrgAdd = item.get('otherOrgAdd', '')tdTextList = item['tdTextList']sql1 = "insert INTO medical_register(company_id,area_name,record_no,comp_name,address,link_man,link_tel,record_status,comp_level,record_time,cancel_record_time,other_org_add) "sql2 = f"values('{companyId}','{areaName}','{recordNo}','{compName}','{address}','{linkMan}','{linkTel}','{recordStatus}','{compLevel}','{recordTime}','{cancelRecordTime}','{otherOrgAdd}')"sql3 = sql1 + sql2# 执行sqlself.cursor.execute(sql3)# 提交self.db.commit()for tdText in tdTextList:tdText.insert(0,companyId)# 插入数据库sql4 = "insert into medical_register_sub (company_id,professional_name,principal_investigator,job_title) values(%s,%s,%s,%s)"self.cursor.execute(sql4, tdText)# 提交到数据库self.db.commit()return itemdef close_spider(self, spider):self.cursor.close()self.db.close()print("关闭数据库!")
相关文章:
scrapy案例教程
文章目录 1 scrapy简介2 创建项目3 自定义初始化请求url4 定义item5 定义管道 1 scrapy简介 scrapy常用命令 |命令 | 格式 |说明| |–|–|–| |startproject |scrapy startproject <项目名> |创建一个新项目| |genspider| scrapy genspider <爬虫文件名> <域名…...
1-3 docker 安装 prometheus
一、环境 1、环境准备 安装Docker 镜像加速 安装 docker 检查版本 安装Docker-compose 二、Docker-compose 安装 Prometheus 1、【方式一】手动创建 docker-compose 和 配置文件 创建prometheus监控的文件夹 创建alertmanager的配置文件 - config.yml 新建grafana的…...
Mac使用brew搭建kafka集群
1. 第一步:单机搭建 单机搭建: 安装完后,默认自动安装对应版本zookeeper brew install kafka2.第二步:修改配置文件: 配置3个Kafka 第一个(使用默认配置) vi /opt/homebrew/etc/kafka/server.propertie…...
图形界面应用案例——关灯游戏(以及扩展)(python)
7.8 图形界面应用案例——关灯游戏 题目: [案例]游戏初步——关灯游戏。 关灯游戏是很有意思的益智游戏,玩家通过单击关掉(或打开)一盏灯。如果关(掉(或打开)一个电灯,其周围(上下左右)的电灯也会触及开关,成功地关掉所有电灯即可过关。 图7-43 关灯游戏运行效…...
Android平台上执行C/C++可执行程序,linux系统编程开发,NDK开发前奏。
Android平台上执行C/C可执行程序,linux系统编程开发,NDK开发前奏准备。 1.下载NDK,搭建NDK开发环境 下载地址 https://developer.android.com/ndk/downloads 下载过程中点击下面箭头的地方,点击鼠标右键,复制好下载…...
elasticsearch 基本使用,ES8.10
官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/elasticsearch-intro.html ES版本:8.10 By default, Elasticsearch indexes all data in every field and each indexed field has a dedicated, optimized data structure…...
pytorch中常用的损失函数
1 损失函数的作用 损失函数是模型训练的基础,并且在大多数机器学习项目中,如果没有损失函数,就无法驱动模型做出正确的预测。 通俗地说,损失函数是一种数学函数或表达式,用于衡量模型在某些数据集上的表现。损失函数在…...
申克SCHENCK动平衡机显示器维修CAB700系统控制面板
适用电枢转子的卧式平衡机,高测量率,自动测量循环,自动定标完整的切槽计数可选项,CAB700动平衡测量系统两种皮带驱动方式(上置式或下置式)适用于站立或坐姿操作的人性化工作台设计。 动平衡机申克控制器面板维修型号:V…...
【论文阅读】PSDF Fusion:用于动态 3D 数据融合和场景重建的概率符号距离函数
【论文阅读】PSDF Fusion:用于动态 3D 数据融合和场景重建的概率符号距离函数 Abstract1 Introduction3 Overview3.1 Hybrid Data Structure3.2 3D Representations3.3 Pipeline 4 PSDF Fusion and Surface Reconstruction4.1 PSDF Fusion4.2 Inlier Ratio Evaluati…...
React 测试笔记 03 - 测试 Redux 中 Reducer 状态变化
React 测试笔记 03 - 测试 Redux 中 Reducer 状态变化 这段时间都在重构代码,把本来奇奇怪怪(singleton)的实现改成用 redux 的实现,然后就突然想到……即然 redux 的改变不涉及到 UI 的改变,那么是不是说可以单独写 redux 的测试……&#…...
xilinx primitives(原语)
Xilinx的原语分为10类,包括:计算组件,IO端口组件,寄存器/锁存器,时钟组件,处理器组件,移位寄存器,配置和检测组件,RAM/ROM组件,Slice/CLB组件,G-t…...
机器学习 - DBSCAN聚类算法:技术与实战全解析
目录 一、简介DBSCAN算法的定义和背景聚类的重要性和应用领域DBSCAN与其他聚类算法的比较 二、理论基础密度的概念核心点、边界点和噪声点DBSCAN算法流程邻域的查询聚类的形成过程 参数选择的影响 三、算法参数eps(邻域半径)举例说明:如何选择…...
kafka微服务学习
消息中间件对比: 1、吞吐、可靠性、性能 Kafka安装 Kafka对于zookeeper是强依赖,保存kafka相关的节点数据,所以安装Kafka之前必须先安装zookeeper Docker安装zookeeper 下载镜像: docker pull zookeeper:3.4.14创建容器 do…...
5G网络切片,到底是什么?
网络切片,是5G引入的一个全新概念。 一看到切片,首先想到的,必然是把一个完整的东西切成薄片。于是,切面包或者切西瓜这样的画面,映入脑海。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 然而…...
linux安装nodejs
写在前面 因为工作需要,需要使用到nodejs,所以这里简单记录下学习过程。 1:安装 wget https://nodejs.org/dist/v14.17.4/node-v14.17.4-linux-x64.tar.xz tar xf node-v14.17.4-linux-x64.tar.xz mkdir /usr/local/lib/node // 这一步骤根…...
第1天:Python基础语法(一)
** 1、Python简介 ** Python是一种高级、通用的编程语言,由Guido van Rossum于1989年创造。它被设计为易于阅读和理解,具有简洁而清晰的语法,使得初学者和专业开发人员都能够轻松上手。 Python拥有丰富的标准库,提供了广泛的功…...
ppt聚光灯效果
1.放入三张图片内容或其他 2.全选复制成图片 3.设置黑色矩形,透明度30% 4.粘贴复制后的图片,制定图层 5.插入椭圆,先选中矩形,再选中椭圆,点击绘图工具,选择相交即可(关键)...
图文解析 Nacos 配置中心的实现
目录 一、什么是 Nacos 二、配置中心的架构 三、Nacos 使用示例 (一)官方代码示例 (二)Properties 解读 (三)配置项的层级设计 (四)获取配置 (五)注册…...
P1918 保龄球
Portal. 记录每一个瓶子数对应的位置即可。 注意到值域很大( a i ≤ 1 0 9 a_i\leq 10^9 ai≤109),要用 map 存储。 #include <bits/stdc.h> using namespace std;map<int,int> p;int main() {int n;cin>>n;for(int i…...
SAP-PP-报错:工作中心 7333_JQ 工厂 7331 对任务清单类型 N 不存在
创建工艺路线时报错:工作中心 7333_JQ 工厂 7331 对任务清单类型 N 不存在, 这是因为在创建工作中心时未维护控制键值导致的...
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…...
2025年能源电力系统与流体力学国际会议 (EPSFD 2025)
2025年能源电力系统与流体力学国际会议(EPSFD 2025)将于本年度在美丽的杭州盛大召开。作为全球能源、电力系统以及流体力学领域的顶级盛会,EPSFD 2025旨在为来自世界各地的科学家、工程师和研究人员提供一个展示最新研究成果、分享实践经验及…...
【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例
文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...
UR 协作机器人「三剑客」:精密轻量担当(UR7e)、全能协作主力(UR12e)、重型任务专家(UR15)
UR协作机器人正以其卓越性能在现代制造业自动化中扮演重要角色。UR7e、UR12e和UR15通过创新技术和精准设计满足了不同行业的多样化需求。其中,UR15以其速度、精度及人工智能准备能力成为自动化领域的重要突破。UR7e和UR12e则在负载规格和市场定位上不断优化…...
Map相关知识
数据结构 二叉树 二叉树,顾名思义,每个节点最多有两个“叉”,也就是两个子节点,分别是左子 节点和右子节点。不过,二叉树并不要求每个节点都有两个子节点,有的节点只 有左子节点,有的节点只有…...
中医有效性探讨
文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学?传统医学奠基期(远古 - 17 世纪)近代医学转型期(17 世纪 - 19 世纪末)现代医学成熟期(20世纪至今) 中医的源远流长和一脉相承远古至…...
Fabric V2.5 通用溯源系统——增加图片上传与下载功能
fabric-trace项目在发布一年后,部署量已突破1000次,为支持更多场景,现新增支持图片信息上链,本文对图片上传、下载功能代码进行梳理,包含智能合约、后端、前端部分。 一、智能合约修改 为了增加图片信息上链溯源,需要对底层数据结构进行修改,在此对智能合约中的农产品数…...
SQL Server 触发器调用存储过程实现发送 HTTP 请求
文章目录 需求分析解决第 1 步:前置条件,启用 OLE 自动化方式 1:使用 SQL 实现启用 OLE 自动化方式 2:Sql Server 2005启动OLE自动化方式 3:Sql Server 2008启动OLE自动化第 2 步:创建存储过程第 3 步:创建触发器扩展 - 如何调试?第 1 步:登录 SQL Server 2008第 2 步…...
渗透实战PortSwigger靶场:lab13存储型DOM XSS详解
进来是需要留言的,先用做简单的 html 标签测试 发现面的</h1>不见了 数据包中找到了一个loadCommentsWithVulnerableEscapeHtml.js 他是把用户输入的<>进行 html 编码,输入的<>当成字符串处理回显到页面中,看来只是把用户输…...
uni-app学习笔记三十五--扩展组件的安装和使用
由于内置组件不能满足日常开发需要,uniapp官方也提供了众多的扩展组件供我们使用。由于不是内置组件,需要安装才能使用。 一、安装扩展插件 安装方法: 1.访问uniapp官方文档组件部分:组件使用的入门教程 | uni-app官网 点击左侧…...
