Scrapy中的POST请求发送和递归爬取

2019-01-16 05:50:07来源:博客园 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

POST请求发送

重写爬虫应用文件中继承Spider类的 类的里面的start_requests(self)这个方法

def start_requests(self):
    #请求的url
    post_url = 'http://fanyi.baidu.com/sug'
    # post请求参数
    formdata = {
        'kw': 'wolf',
    }
    # 发送post请求
    yield scrapy.FormRequest(url=post_url, formdata=formdata, callback=self.parse)

递归爬取

- 递归爬取解析多页页面数据

  - 需求:将糗事百科所有页码的作者和段子内容数据进行爬取且持久化存储

  - 需求分析:每一个页面对应一个url,则scrapy工程需要对每一个页码对应的url依次发起请求,然后通过对应的解析方法进行作者和段子内容的解析。

  - 实现方案:

      1.将每一个页码对应的url存放到爬虫文件的起始url列表(start_urls)中。(不推荐)

      2.使用Request方法手动发起请求。(推荐)

代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from qiushibaike.items import QiushibaikeItem
# scrapy.http import Request
class QiushiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiushi'
    allowed_domains = ['www.qiushibaike.com']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']

    #爬取多页
    pageNum = 1 #起始页码
    url = 'https://www.qiushibaike.com/text/page/%s/' #每页的url

    def parse(self, response):
        div_list=response.xpath('//*[@id="content-left"]/div')
        for div in div_list:
            #//*[@id="qiushi_tag_120996995"]/div[1]/a[2]/h2
            author=div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]//h2/text()').extract_first()
            author=author.strip('\n')
            content=div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()
            content=content.strip('\n')
            item=QiushibaikeItem()
            item['author']=author
            item['content']=content

            yield item #提交item到管道进行持久化

         #爬取所有页码数据
        if self.pageNum <= 13: #一共爬取13页(共13页)
            self.pageNum += 1
            url = format(self.url % self.pageNum)

            #递归爬取数据:callback参数的值为回调函数(将url请求后,得到的相应数据继续进行parse解析),递归调用parse函数
            yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

 


原文链接:https://www.cnblogs.com/zycorn/p/10272120.html
如有疑问请与原作者联系

标签:

版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点,本站所提供的摄影照片,插画,设计作品,如需使用,请与原作者联系,版权归原作者所有

上一篇:Django 自定义模型管理器类2个应用场景

下一篇:python 学习总结4