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Scrapy框架实战：大规模爬取华为应用市场应用详情数据

在移动互联网时代，应用商店（App Store）汇聚了海量的应用数据，这些数据对于市场分析、竞品研究、用户行为洞察乃至投资决策都具有无可估量的价值。...1.3 核心思路分析与一些静态网页不同，现代应用商店的数据通常通过异步API（XHR）接口动态加载。直接解析HTML不仅复杂，而且容易因前端改动而失效。...滚动列表页，观察是否有新的XHR请求出现，其中包含了应用列表数据。点击一个应用，进入详情页，同样在 Network 中寻找包含详细数据的API请求。...('name') item['detail_url'] = app.get('descUrl') # 详情页URL可能用于后续请求 #...id') if app_id: # 构建详情API请求 (URL需要根据实际分析结果修改) detail_api_url

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    Scrapy框架的使用之Scrapy爬取新浪微博

    请求类型是GET类型，返回结果是JSON格式，我们将其展开之后即可看到其关注的用户的基本信息。接下来我们只需要构造这个请求的参数。此链接一共有7个参数，如下图所示。 ?...其中最主要的参数就是containerid和page。有了这两个参数，我们同样可以获取请求结果。...这样我们就建立了一个存有用户ID和用户部分关注列表的UserRelationItem，之后合并且保存具有同一个ID的UserRelationItem的关注和粉丝列表。 提取下一页关注。...和前面我们所写的有所不同，主要有以下几点。...十一、代理池对接 微博还有一个反爬措施就是，检测到同一IP请求量过大时就会出现414状态码。如果遇到这样的情况可以切换代理。

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    软件测试|Mongodb的分页优化及索引使用

    基于我们的数据特性，在进行数据库选型时选择了mongo数据库。在文档数量很大的情况下，存在慢查询，影响服务端性能。...合理地对数据库命令及索引进行优化，可以很大幅度提升接口性能mongo分页查询在Java中使用mongodb的MongoTemplate进行分页时，一般的策略是使用skip+limit的方式，但是这种方式在需要略过大量数据的时候就显得很低效...但考量id的生成规则，最小时间排序区分是秒，同一秒内的排序无法保证。当然，如果是同一台机器的同一个进程生成的对象，是有序的。如果是分布式机器，不同机器时钟同步和偏移的问题。...即，都是先find查询符合条件的结果，然后在结果集中排序。我们条件查询有时候也会按照某字段排序的，比如按照时间排序。...因为使用索引需要进行两次查找：一次查找索引条目，一次根据索引指针去查找相应的文档。而全表扫描只需要进行一次查询。在最坏的情况，使用索引进行查找次数会是全表扫描的两倍。效率会明显比全表扫描低。

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    软件测试|Mongodb的分页优化及索引使用

    基于我们的数据特性，在进行数据库选型时选择了mongo数据库。在文档数量很大的情况下，存在慢查询，影响服务端性能。...合理地对数据库命令及索引进行优化，可以很大幅度提升接口性能mongo分页查询在Java中使用mongodb的MongoTemplate进行分页时，一般的策略是使用skip+limit的方式，但是这种方式在需要略过大量数据的时候就显得很低效...但考量id的生成规则，最小时间排序区分是秒，同一秒内的排序无法保证。当然，如果是同一台机器的同一个进程生成的对象，是有序的。如果是分布式机器，不同机器时钟同步和偏移的问题。...即，都是先find查询符合条件的结果，然后在结果集中排序。我们条件查询有时候也会按照某字段排序的，比如按照时间排序。...因为使用索引需要进行两次查找：一次查找索引条目，一次根据索引指针去查找相应的文档。而全表扫描只需要进行一次查询。在最坏的情况，使用索引进行查找次数会是全表扫描的两倍。效率会明显比全表扫描低。

    1.5K10

    #Python爬虫#Item Pipeline介绍(附爬取网站获取图片到本地代码)

    '), mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items') ) def open_spider...items的筛选器，并删除已处理的item,假设我们的items有一个惟一的id，但是我们的spider返回的是具有相同id的多个items: from scrapy.exceptions import...# image是每个详细页的标题， image_urls是每个详细页内图片的url item['image'] = response.css("div.floatl::text").extract_first...file_url in item['file_urls']: yield scrapy.Request(file_url) 这些请求将由pipeline处理,当完成下载时结果将会以2-...(results, item, info) 当一个单独项目中所有图片请求完成时（下载完成或者下载失败），此方法将会被调用，其中results参数为get_media_requests下载完成后返回的结果

    1.6K20

    Python Selenium 爬虫淘宝案例

    它的链接包含了几个 GET 参数，如果要想构造 Ajax 链接，直接请求再好不过了，它的返回内容是 JSON 格式。...q=iPad，呈现的就是第一页的搜索结果： 在页面下方，有一个分页导航，其中既包括前 5 页的链接，也包括下一页的链接，同时还有一个输入任意页码跳转的链接。...这里商品的搜索结果一般最大都为 100 页，要获取每一页的内容，只需要将页码从 1 到 100 顺序遍历即可，页码数是确定的。...只要改变这个参数，即可获取不同商品的列表。这里我们将商品的关键字定义成一个变量，然后构造出这样的一个 URL。 然后，就需要用 Selenium 进行抓取了。...此处的 result 变量就是在 get_products 方法里传来的 product，包含单个商品的信息。 8.

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    Scrapy框架的使用之Scrapy入门

    name，它是每个项目唯一的名字，用来区分不同的Spider。 allowed_domains，它是允许爬取的域名，如果初始或后续的请求链接不是这个域名下的，则请求链接会被过滤掉。...所以在parse方法中，我们可以直接对response变量包含的内容进行解析，比如浏览请求结果的网页源代码，或者进一步分析源代码内容，或者找出结果中的链接而得到下一个请求。...那么，下一页的内容该如何抓取？这就需要我们从当前页面中找到信息来生成下一个请求，然后在下一个请求的页面里找到信息再构造再下一个请求。这样循环往复迭代，从而实现整站的爬取。...接下来我们要做的就是利用选择器得到下一页链接并生成请求，在parse()方法后追加如下的代码： next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first...这个请求完成后，响应会重新经过parse方法处理，得到第二页的解析结果，然后生成第二页的下一页，也就是第三页的请求。这样爬虫就进入了一个循环，直到最后一页。

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    使用Selenium爬取淘宝商品

    它的链接包含了几个GET参数，如果要想构造Ajax链接，直接请求再好不过了，它的返回内容是JSON格式，如下图所示。 ?...q=iPad，呈现的就是第一页的搜索结果，如下图所示。 ? 在页面下方，有一个分页导航，其中既包括前5页的链接，也包括下一页的链接，同时还有一个输入任意页码跳转的链接，如下图所示。 ?...这里商品的搜索结果一般最大都为100页，要获取每一页的内容，只需要将页码从1到100顺序遍历即可，页码数是确定的。...只要改变这个参数，即可获取不同商品的列表。这里我们将商品的关键字定义成一个变量，然后构造出这样的一个URL。 然后，就需要用Selenium进行抓取了。...此处的result变量就是在get_products()方法里传来的product，包含单个商品的信息。 8.

    4.3K70

    如何使用Selenium WebDriver查找错误的链接？

    在Selenium WebDriver教程系列的这一部分中，我们将深入研究如何使用Selenium WebDriver查找断开的链接。...404页面不存在） 资源（或页面）在服务器上不可用。 408（请求超时） 服务器已超时等待请求。客户端（即浏览器）可以在服务器准备等待的时间内发送相同的请求。...该页面在服务器上不可用，也未设置任何转发（或重定向）机制。指向410页的链接将访问者发送到无效资源。 503服务不可用） 这表明服务器暂时超载，因此服务器无法处理请求。...页面上的链接数量越多，将花费更多的时间来查找断开的链接。例如，LambdaTest有大量的链接（〜150 +）；因此，查找断开的链接的过程可能需要一些时间（大约几分钟）。...) 重复执行同一组操作，直到用完页面上所有的“链接”。

    9.9K10

    Scrapy 爬虫框架入门案例详解

    用来区分不同的Spider。...所以在parse方法中，我们可以直接对response包含的内容进行解析，比如看看请求结果的网页源代码，或者进一步分析源代码里面包含什么，或者找出结果中的链接进一步得到下一个请求。...观察网站，我们可以看到网页中既有我们想要的结果，又有下一页的链接，所以两部分我们都要进行处理。...好，接下来我们要做的就是利用选择器得到下一页链接并生成请求，在parse方法后追加下面的代码。...这样在完成这个请求后，response会重新经过parse方法处理，处理之后，得到第二页的解析结果，然后生成第二页的下一页，也就是第三页的请求。这样就进入了一个循环，直到最后一页。

    4.3K01

    分析了 7 万款 App，全是没想到

    当然，主要是因为下面这几点： 第一、之前抓取的网页很简单 在抓取酷安网时，我们使用 for 循环，遍历了几百页就完成了所有内容的抓取，非常简单，但现实往往不会这么 easy，有时我们要抓的内容会比较庞大...在之前的一篇文章中（见下方链接），我们分析了这个页面：采用 AJAX 加载，GET 请求，参数很容易构造，但是具体页数不确定，最后分别使用了 For 和 While 循环抓取了所有页数的数据。...另外还需注意一点，该网站的 首页信息是静态加载的，从第 2 页开始是采用了 Ajax 动态加载，URL 不同，需要分别进行解析提取。...最终提取的分类名称和编码结果如下，利用这些编码，我们就可以构造 URL 请求开始提取每个子分类下的 App 信息了。...由于首页的 URL 和第 2 页开始的 URL 形式不同，所以使用了 if 语句分别进行构造。

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    Selenium 抓取淘宝商品

    [1502092593626_8332_1502092596527.png] 它的链接包含了几个GET参数，如果我们要想构造Ajax链接直接请求再好不过了，它的返回内容是Json格式。...q=iPad，呈现的就是第一页的搜索结果，如图所示： [1502092696490_5808_1502092699799.png] 如果想要分页的话，我们注意到在页面下方有一个分页导航，包括前5页的链接...，也包括下一页的链接，同时还有一个输入任意页码跳转的链接，如图所示： [1502092723456_606_1502092724898.jpg] 在这里商品搜索结果一般最大都为100页，我们要获取的每一页的内容...q=iPad，URL非常简洁，参数q就是要搜索的关键字，我们只需要改变链接的参数q即可获取不同商品的列表，在这里我们将商品的关键字定义成一个变量，然后构造出这样的一个URL。...，然后指定了数据库，在方法里随后指定了Collection的名称，然后直接调用insert()方法即可将数据插入到MongoDB，此处的result变量就是在get_products()方法里传来的product

    3.3K10

    Python爬虫从入门到放弃（十九）之 Scrapy爬取所有知乎用户信息(下)

    在上一篇文章中主要写了关于爬虫过程的分析，下面是代码的实现，完整代码在： https://github.com/pythonsite/spider items中的代码主要是我们要爬取的字段的定义 class...(field) #这里在返回item的同时返回Request请求，继续递归拿关注用户信息的用户获取他们的关注列表 yield item yield Request...('paging').get("next") #获取下一页的地址然后通过yield继续返回Request请求，继续请求自己再次获取下页中的信息 yield...('paging').get("next") #获取下一页的地址然后通过yield继续返回Request请求，继续请求自己再次获取下页中的信息 yield...cls( mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), mongo_db=crawler.settings.get

    1K90

    6000 多款 App，看我如何搞定她们并将其洗白白~

    网页请求是 GET 形式，URL 只有一个页数递增参数，构造翻页非常简单。 ?...URL 拼接为完整的 URL，然后利用 scrapy.Request() 方法构造每个 App 详情页的请求，这里我们传递两个参数：url 和 callback，url 为详情页 URL，callback...,messages) print(result) # 输出第一页的结果信息 # 结果如下： [('21.74M', '5218万', '2.4万', '5.4万')] [('75.53M', '2768...分页爬取 以上，我们爬取了第一页内容，接下去需要遍历爬取全部 610 页的内容，这里有两种思路： 第一种是提取翻页的节点信息，然后构造出下一页的请求，然后重复调用 parse 方法进行解析，如此循环往复...存储结果 我们在 pipelines.py 程序中，定义数据存储方法，MongoDB 的一些参数，比如地址和数据库名称，需单独存放在 settings.py 设置文件中去，然后在 pipelines 程序中进行调用即可

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    分析了 7 万款 App，全是没想到

    当然，主要是因为下面这几点： 第一、之前抓取的网页很简单 在抓取酷安网时，我们使用 for 循环，遍历了几百页就完成了所有内容的抓取，非常简单，但现实往往不会这么 easy，有时我们要抓的内容会比较庞大...在之前的一篇文章中（见下方链接），我们分析了这个页面：采用 AJAX 加载，GET 请求，参数很容易构造，但是具体页数不确定，最后分别使用了 For 和 While 循环抓取了所有页数的数据。...另外还需注意一点，该网站的 首页信息是静态加载的，从第 2 页开始是采用了 Ajax 动态加载，URL 不同，需要分别进行解析提取。...最终提取的分类名称和编码结果如下，利用这些编码，我们就可以构造 URL 请求开始提取每个子分类下的 App 信息了。...由于首页的 URL 和第 2 页开始的 URL 形式不同，所以使用了 if 语句分别进行构造。

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    Python爬虫新手教程：Python分析了 7 万款 App，万万没想到

    当然，主要是因为下面这几点： 第一、之前抓取的网页很简单 在抓取酷安网时，我们使用 for 循环，遍历了几百页就完成了所有内容的抓取，非常简单，但现实往往不会这么 easy，有时我们要抓的内容会比较庞大...另外还需注意一点，该网站的 首页信息是静态加载的，从第 2 页开始是采用了 Ajax 动态加载，URL 不同，需要分别进行解析提取。...这里，首先定义几个 URL，包括：分类页面、子分类首页、子分类 AJAX 页，也就是第 2 页开始的 URL，然后又定义了一个类 Get_category() 专门用于提取全部的子分类 URL，稍后我们将展开该类的代码...最终提取的分类名称和编码结果如下，利用这些编码，我们就可以构造 URL 请求开始提取每个子分类下的 App 信息了。...由于首页的 URL 和第 2 页开始的 URL 形式不同，所以使用了 if 语句分别进行构造。

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