脚本专栏 
首页 > 脚本专栏 > 浏览文章

python爬虫scrapy框架的梨视频案例解析

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/2 浏览:3 次 )

之前我们使用lxml对梨视频网站中的视频进行了下载,感兴趣的朋友点击查看吧。

下面我用scrapy框架对梨视频网站中的视频标题和视频页中对视频的描述进行爬取

python爬虫scrapy框架的梨视频案例解析
python爬虫scrapy框架的梨视频案例解析

分析:我们要爬取的内容并不在同一个页面,视频描述内容需要我们点开视频,跳转到新的url中才能获取,我们就不能在一个方法中去解析我们需要的不同内容

1.爬虫文件

  • 这里我们可以仿照爬虫文件中的parse方法,写一个新的parse方法,可以将新的url的响应对象传给这个新的parse方法
  • 如果需要在不同的parse方法中使用同一个item对象,可以使用meta参数字典,将item传给callback回调函数
  • 爬虫文件中的parse需要yield的Request请求,而item则在新的parse方法中使用yield item传给下一个parse方法或管道文件

import scrapy

# 从items.py文件中导入BossprojectItem类
from bossProject.items import BossprojectItem

class BossSpider(scrapy.Spider):
 name = 'boss'
 # allowed_domains = ['www.xxx.com']
 start_urls = ['https://www.pearvideo.com/category_5']

 # 回调函数接受响应对象,并且接受传递过来的meata参数
 def content_parse(self,response):
 # meta参数包含在response响应对象中,调用meta,然后根据键值取出对应的值:item
 item = response.meta['item']

 # 解析视频链接中的对视频的描述
 des = response.xpath('//div[@class="summary"]/text()').extract()
 des = "".join(des)
 item['des'] = des

 yield item 

 # 解析首页视频的标题以及视频的链接
 def parse(self, response):
 li_list = response.xpath('//div[@id="listvideoList"]/ul/li')
 for li in li_list:
  href = li.xpath('./div/a/@href').extract()
  href = "https://www.pearvideo.com/" + "".join(href)

  title = li.xpath('./div[1]/a/div[2]/text()').extract()
  title = "".join(title)

  item = BossprojectItem()
  item["title"] = title

  #手动发送请求,并将响应对象传给回调函数
  #请求传参:meta={},可以将meta字典传递给请求对应的回调函数
  yield scrapy.Request(href,callback=self.content_parse,meta={'item':item})

2.items.py

要将BossprojectItem类导入爬虫文件中才能够创建item对象

import scrapy
class BossprojectItem(scrapy.Item):
 # define the fields for your item here like:
 # name = scrapy.Field()
 # 定义了item属性
 title = scrapy.Field()
 des = scrapy.Field()

3.pipelines.py

open_spider(self,spider)和close_spider(self,spider)重写这两个父类方法,且这两个方法都只执行一次在process_item方法中最好保留return item,因为如果存在多个管道类,return item会自动将item对象传给优先级低于自己的管道类

from itemadapter import ItemAdapter
class BossprojectPipeline:

 def __init__(self):
 self.fp = None

 # 重写父类方法,只调用一次
 def open_spider(self,spider):
 print("爬虫开始")
 self.fp = open('./lishipin.txt','w')

 # 接受爬虫文件中yield传递来的item对象,将item中的内容持久化存储
 def process_item(self, item, spider):
 self.fp.write(item['title'] + '\n\t' + item['des'] + '\n')

 # 如果有多个管道类,会将item传递给下一个管道类
 # 管道类的优先级取决于settings.py中的ITEM_PIPELINES属性中对应的值
  ## ITEM_PIPELINES = {'bossProject.pipelines.BossprojectPipeline': 300,} 键值中的值越小优先级越高
 return item

 # 重写父类方法,只调用一次
 def close_spider(self,spider): 
 self.fp.close()
 print("爬虫结束")

4.进行持久化存储

python爬虫scrapy框架的梨视频案例解析

上一篇:python爬虫线程池案例详解(梨视频短视频爬取)
下一篇:Keras保存模型并载入模型继续训练的实现
一句话新闻
微软与英特尔等合作伙伴联合定义“AI PC”:键盘需配有Copilot物理按键
几个月来,英特尔、微软、AMD和其它厂商都在共同推动“AI PC”的想法,朝着更多的AI功能迈进。在近日,英特尔在台北举行的开发者活动中,也宣布了关于AI PC加速计划、新的PC开发者计划和独立硬件供应商计划。
在此次发布会上,英特尔还发布了全新的全新的酷睿Ultra Meteor Lake NUC开发套件,以及联合微软等合作伙伴联合定义“AI PC”的定义标准。
友情链接:杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 SiteMap