一、CrawlSpider类介绍
1.1 引入
使用scrapy框架进行全站数据爬取可以基于Spider类,也可以使用接下来用到的CrawlSpider类。基于Spider类的全站数据爬取之前举过栗子,感兴趣的可以康康
scrapy基于CrawlSpider类的全站数据爬取
1.2 介绍和使用
1.2.1 介绍
CrawlSpider
是Spider的一个子类,因此CrawlSpider
除了继承Spider的特性和功能外,还有自己特有的功能,主要用到的是 LinkExtractor()
和rules = (Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),)
LinkExtractor()
:链接提取器
LinkExtractor()
接受response对象,并根据allow
对应的正则表达式提取响应对象中的链接
link = LinkExtractor( # Items只能是一个正则表达式,会提取当前页面中满足该"正则表达式"的url allow=r'Items/' )
rules = (Rule(link, callback='parse_item', follow=True),)
:规则解析器
按照指定规则从链接提取器中提取到的链接中解析网页数据
link:是一个LinkExtractor()对象,指定链接提取器
callback:回调函数,指定规则解析器(解析方法)解析数据
follow:是否将链接提取器继续作用到链接提取器提取出的链接网页中
import scrapy # 导入相关的包 from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule class TextSpider(CrawlSpider): name = 'text' allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['http://www.xxx.com/'] # 链接提取器,从接受到的response对象中,根据item正则表达式提取页面中的链接 link = LinkExtractor(allow=r'Items/') link2 = LinkExtractor(allow=r'Items/') # 规则解析器,根据callback将链接提取器提取到的链接进行数据解析 # follow为true,则表示将链接提取器继续作用到链接提取器所提取到的链接页面中 # 故:在我们提取多页数据时,若第一页对应的网页中包含了第2,3,4,5页的链接, # 当跳转到第5页时,第5页又包含了第6,7,8,9页的链接, # 令follow=True,就可以持续作用,从而提取到所有页面的链接 rules = (Rule(link, callback='parse_item', follow=True), Rule(link2,callback='parse_content',follow=False)) # 链接提取器link使用parse_item解析数据 def parse_item(self, response): item = {} yield item # 链接提取器link2使用parse_content解析数据 def parse_content(self, response): item = {} yield item
1.2.2 使用
创建爬虫文件:除了创建爬虫文件不同外,创建项目和运行爬虫使用的命令和基于Spider类使用的命令相同
scrapy genspider crawl -t spiderName www.xxx.com
二、案例:古诗文网全站数据爬取
爬取古诗文网首页古诗的标题,以及每一首诗详情页古诗的标题和内容。
最后将从详情页提取到的古诗标题和内容进行持久化存储
2.1 爬虫文件
import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from gushiPro.items import GushiproItem,ContentItem class GushiSpider(CrawlSpider): name = 'gushi' #allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['https://www.gushiwen.org/'] # 链接提取器:只能使用正则表达式,提取当前页面的满足allow条件的链接 link = LinkExtractor(allow=r'/default_\d+\.aspx') # 链接提取器,提取所有标题对应的详情页url content_link = LinkExtractor(allow=r'cn/shiwenv_\w+\.aspx') rules = ( # 规则解析器,需要解析所有的页面,所有follow=True Rule(link, callback='parse_item', follow=True), # 不需要写follow,因为我们只需要解析详情页中的数据,而不是详情页中的url Rule(content_link, callback='content_item'), ) # 解析当前页面的标题 def parse_item(self, response): p_list = response.xpath('//div[@class="sons"]/div[1]/p[1]') for p in p_list: title = p.xpath('./a//text()').extract_first() item = GushiproItem() item['title'] = title yield item # 解析详情页面的标题和内容 def content_item(self,response): # //div[@id="sonsyuanwen"]/div[@class="cont"]/div[@class="contson"] # 解析详情页面的内容 content = response.xpath('//div[@id="sonsyuanwen"]/div[@class="cont"]/div[@class="contson"]//text()').extract() content = "".join(content) # # 解析详情页面的标题 title = response.xpath('//div[@id="sonsyuanwen"]/div[@class="cont"]/h1/text()').extract_first() # print("title:"+title+"\ncontent:"+content) item = ContentItem() item["content"] = content item["title"] = title # 将itme对象传给管道 yield item
2.2 item文件
import scrapy # 不同的item类是独立的,他们可以创建不同的item对象 class GushiproItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() title = scrapy.Field() class ContentItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() content = scrapy.Field()
2.3 管道文件
from itemadapter import ItemAdapter class GushiproPipeline: def __init__(self): self.fp = None def open_spider(self,spider): self.fp = open("gushi.txt",'w',encoding='utf-8') print("开始爬虫") def process_item(self, item, spider): # 从详情页获取标题和内容,所以需要判断爬虫文件中传来的item是什么类的item # item.__class__.__name__判断属于什么类型的item if item.__class__.__name__ == "ContentItem": content = "《"+item['title']+"》",item['content'] content = "".join(content) print(content) self.fp.write(content) return item def close_spider(self,spider): self.fp.close() print("结束爬虫")
2.4 配置文件
2.5 输出结果
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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