本文实例讲述了Python爬虫框架scrapy实现的文件下载功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
我们在写普通脚本的时候,从一个网站拿到一个文件的下载url,然后下载,直接将数据写入文件或者保存下来,但是这个需要我们自己一点一点的写出来,而且反复利用率并不高,为了不重复造轮子,scrapy提供很流畅的下载文件方式,只需要随便写写便可用了。
mat.py文件
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractor import LinkExtractor from weidashang.items import matplotlib class MatSpider(scrapy.Spider): name = "mat" allowed_domains = ["matplotlib.org"] start_urls = ['https://matplotlib.org/examples'] def parse(self, response): #抓取每个脚本文件的访问页面,拿到后下载 link = LinkExtractor(restrict_css='div.toctree-wrapper.compound li.toctree-l2') for link in link.extract_links(response): yield scrapy.Request(url=link.url,callback=self.example) def example(self,response): #进入每个脚本的页面,抓取源码文件按钮,并和base_url结合起来形成一个完整的url href = response.css('a.reference.external::attr(href)').extract_first() url = response.urljoin(href) example = matplotlib() example['file_urls'] = [url] return example
pipelines.py
class MyFilePlipeline(FilesPipeline): def file_path(self, request, response=None, info=None): path = urlparse(request.url).path return join(basename(dirname(path)),basename(path))
settings.py
ITEM_PIPELINES = { 'weidashang.pipelines.MyFilePlipeline': 1, } FILES_STORE = 'examples_src'
items.py
class matplotlib(Item): file_urls = Field() files = Field()
run.py
from scrapy.cmdline import execute execute(['scrapy', 'crawl', 'mat','-o','example.json'])
更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python Socket编程技巧总结》、《Python正则表达式用法总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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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%。
更新日志
2024年09月28日
2024年09月28日
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