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使用scrapy將值存盤到鍵中

2021-11-16 22:11:24 軟體設計

我想從價格等網站中提取資訊并將其作為值存盤在字典中。但是,我正在嘗試學習scrapy,所以我想知道如何用它來實作這一目標。

這是它的外觀requestsBeautifulSoup

import numpy as np
import requests as r
import pandas as pd
from bs4 import BeauitfulSoup

html = ['https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=1&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=2&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=3&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=4&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=5&_sop=16']

data = defaultdict(list)
for i in range(0, len(html):
    r = requests.get(html[i])
    soup = BeautifulSoup(r.content, 'lxml')
    name = soup.select(".s-item__title")
    value = soup.select(".ITALIC")
    for n, v in zip(name, value):
        data["card"].append(n.text.strip())
        data["price"].append(v.text.strip())

這是我用scrapy嘗試過的,但在查看json輸出后我沒有得到任何值。我只是得到了鏈接,我如何得到像上面代碼一樣的輸出?:

import scrapy
from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.item import Field
from itemloaders.processors import TakeFirst
from scrapy.crawler import CrawlerProcess

html = np.array(['https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=1&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=2&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=3&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=4&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=5&_sop=16'],
      dtype=object)

url = pd.DataFrame(html, columns=['data'])

class StatisticsItem(scrapy.Item):
    statistics_div = Field(output_processor=TakeFirst())
    url = Field(output_processor=TakeFirst())


class StatisticsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'statistics'
    start_urls = url.data.values

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(
                url
            )

    def parse(self, response):
        
        table = response.xpath("//div[@class='s-item__price']").get()

        loader = ItemLoader(StatisticsItem())
        loader.add_value('values', table)
        loader.add_value('url', response.url)
        yield loader.load_item()


process = CrawlerProcess(
    settings={
        'FEED_URI': 'ebay_data.json',
        'FEED_FORMAT': 'jsonlines'
    }
)
process.crawl(StatisticsSpider)
process.start()

uj5u.com熱心網友回復:

這是迄今為止最小的作業解決方案

代碼:

import numpy as np
import requests 
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

urls = ['https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=1&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=2&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=3&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=4&_sop=16',
       'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=5&_sop=16']
data=[]
for url in urls:
    r = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(r.content, 'lxml')
    cards = soup.select("ul.b-list__items_nofooter.srp-results.srp-grid li")
    for card in cards:
        title =card.select_one('h3.s-item__title')
   
        p =card.select_one('span.s-item__price span')
        price = p.text if p else None
        data.append([title,price])

cols= ['Title','Price']
    
       
df = pd.DataFrame(data, columns= cols)
print(df)
#df.to_csv('info.csv',index = False)

輸出:

                                               Title          Price 
0    [THE ULTIMATE COMPLETE 1ST EDITION POKEMON BOO...  £4,466,944.61 
1    [Japanese Old Back Pokemon Trophy Card NO.2 Ne...  £1,315,157.83 
2    [Non-Ultimate Pokemon WOTC Booster Box Collect...  £1,095,964.86 
3    [First Digital Charizard Lv.80 from Pokemon Re...    £850,245.68 
4    [First Digital Blastoise Lv.100 from Pokemon R...    £850,245.68 
..                                                 ...            ... 
187  [PSA 9 BLASTOISE 1999 Pokemon 1st Edition THIN...     £29,779.62 
188  [Pokemon Charizard No Rarity Symbol ?? BGS 8 Ho...           None
189  [Yu GI OH UPPER DECK Pharaoh Tour 2004 Final W...     £29,757.75 
190  [?? Pokemon PSA 10 1st edition Shadowless Base ...     £29,779.59
191  [POKEMON EX DEOXYS LATIAS HOLO GOLD STAR #105 ...     £29,835.43 

[192 rows x 2 columns]

uj5u.com熱心網友回復:

我將 custom_settings 設定為使用 json 格式寫入“cards_info.json”。

在決議內部,我瀏覽頁面上的每張卡片(請參閱 xpath)并獲取卡片的標題和價格,然后我將它們生成。Scrapy 會將它們寫入“cards_info.json”。

import scrapy
from scrapy.item import Field
from itemloaders.processors import TakeFirst


class StatisticsItem(scrapy.Item):
    statistics_div = Field(output_processor=TakeFirst())
    url = Field(output_processor=TakeFirst())


class StatisticsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'statistics'
    start_urls = ['https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=1&_sop=16',
                     'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=2&_sop=16',
                     'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=3&_sop=16',
                     'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=4&_sop=16',
                     'https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=5&_sop=16']

    custom_settings = {
        'FEED_FORMAT': 'json',
        'FEED_URI': 'cards_info.json'
    }
    
    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(
                url
            )

    def parse(self, response):
        all_cards = response.xpath('//div[@]')
        for card in all_cards:
            name = card.xpath('.//h3/text()').get()
            price = card.xpath('.//span[@]//text()').get()
            # now do whatever you want, append to dictionary, yield as item.
            # example with yield:
            yield {
                'card': name,
                'price': price
            }

輸出:

[scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=1&_sop=16>
{'card': 'Pokemon 1st Edition Shadowless Base Set 11 Blister Booster Pack Lot - DM To Buy!', 'price': '£93,805.84'}
[scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=1&_sop=16>
{'card': 'Pokemon Team Rocket Complete Complete 83/82, German, 1. Edition', 'price': '£102,026.04'}
[scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 https://www.ebay.co.uk/b/Collectable-Card-Games-Accessories/2536/bn_2316999?LH_PrefLoc=2&mag=1&rt=nc&_pgn=1&_sop=16>
{'card': 'Yugioh E Hero Pit Boss 2013 World Championship Prize Card BGS 9.5 Gem Mint', 'price': '£100,000.00'}
...
...

card_info.json:

[
{"card": "1999 Pokemon Base Set Booster Box GREEN WING", "price": "\u00a340,000.00"},
{"card": "1996 MEDIA FACTORY POKEMON NO RARITY BASE SET CHARIZARD 006 BECKETT BGS MINT 9 ", "price": "\u00a339,999.99"},
{"card": "Yugioh - BGS8.5 Jump Festa Blue Eyes White Dragon -1999 - Limited - PSA", "price": "\u00a340,000.00"},
{"card": "PSA 8 CHARIZARD 1999 POKEMON 1ST EDITION THICK STAMP SHADOWLESS #4 HOLO NM-MINT", "price": "\u00a337,224.53"},
{"card": "PSA 9 MINT Pok\u00e9mon Play Promo 50000 PTS Gold Star Japanese Pokemon", "price": "\u00a338,261.06"},
...
...
]

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