通过Scrapy每页检索多个数据集可以通过以下步骤实现:
scrapy startproject myproject
创建一个名为myproject的项目。def parse(self, response):
# 使用XPath选择器提取书籍信息
book_elements = response.xpath('//div[@class="book"]')
for book_element in book_elements:
book_item = BookItem()
book_item['title'] = book_element.xpath('.//h2/text()').get()
book_item['author'] = book_element.xpath('.//p[@class="author"]/text()').get()
book_item['publish_date'] = book_element.xpath('.//p[@class="publish-date"]/text()').get()
yield book_item
scrapy crawl spider_name
来运行爬虫,其中spider_name是Spider的名称。Scrapy将自动发送请求并处理响应,提取数据集并将其传递给Pipeline进行处理。通过以上步骤,可以实现通过Scrapy每页检索多个数据集的功能。根据具体的需求,可以根据网页的结构和数据提取规则进行相应的调整和优化。
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一、内容分析
接下来创建一个爬虫项目,以 图虫网 为例抓取里面的图片。在顶部菜单“发现” “标签”里面是对各种图片的分类,点击一个标签,比如“美女”,网页的链接为:https://tuchong.com/tags/美女/,我们以此作为爬虫入口,分析一下该页面:
打开页面后出现一个个的图集,点击图集可全屏浏览图片,向下滚动页面会出现更多的图集,没有页码翻页的设置。Chrome右键“检查元素”打开开发者工具,检查页面源码,内容部分如下:
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