通过网络爬行用scrapy / python提取联系信息

时间:2014-10-30 21:56:17

标签: python regex xcode scrapy

我对scrapy和python一般都是新手,但我真的很想学习,并且我付出了很多努力!我正在尝试抓取eb5info.com,选择每个区域中心,并复制每个区域中心的电话号码和电子邮件。但是,当我抓取它时,它通知我有0个网站被抓取。非常感谢任何帮助!

这是我的蜘蛛:

from scrapy.item import Item, Field

class Eb5Item(Item):
description = Field()

from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from parser_module.items import Eb5Item

class Eb5Spider(CrawlSpider):
    name = 'eb5'
    allowed_domains = ["eb5info.com"]
    start_urls = ["http://eb5info.com/regional-centers"]
    rules = (Rule(SgmlLinkExtractor(allow=[r'regional-centers/*$']), callback='parse_item'),)
    def parse_item(self, response):
        hxs = HtmlXPathSelector(response)
        sites = hxs.select('//ul/li/a/@href')
        items = []
        for site in sites:
            item = Eb5Item()
            item['url'] = response.url
            item['phone'] = site.select("()").extract()
            items.append(item)
        return (items)

这是我的项目文件:

from scrapy.item import Item, Field

class Eb5Item(Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = Field()
    email = Field()
    name = Field()
    description = Field()
    phone = Field()
    pass

非常感谢你!

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

不可否认,使用Scrapy对此有点太强大了。我个人会将requestslxmlBeautifulSoup结合使用。

无论如何,这是您的代码的工作版本。我没有打扰清理结果。这取决于你。

from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider
from scrapy.selector import Selector
from scrapy import Item, Field
from scrapy.http import Request
import urlparse

class Eb5Item(Item):

    name = Field()
    email = Field()
    name = Field()
    description = Field()
    phone = Field()
    url = Field()

class Eb5Spider(CrawlSpider):

    name = 'eb5'
    allowed_domains = ["eb5info.com"]
    start_urls = ["http://eb5info.com/regional-centers/"]

    def parse(self, response):
        hxs = Selector(response)
        sites = hxs.xpath('//ul/li/a/@href')
        for site in sites:
            yield Request(urlparse.urljoin("http://www.eb5info.com", site.extract()), callback=self.parse_item)

    def parse_item(self, response):
        hxs = Selector(response)
        item = Eb5Item()
        item['url'] = hxs.xpath("//dd/a/@href").extract()
        # item[blah]...
        print item['url']
        return item

它的工作方式是parse获取start_urls的链接。由于只有一个页面(start_urls中的相同网址)包含所有链接,因此无需使用Rule来关注其他网页。

我们覆盖parse以获取所述页面中的链接,然后使用Requestparse_item发出回调。这意味着,对于parse找到的每个链接,我们会“进入”该链接并在其中执行parse_item

这个级别的刮痧在技术上很容易,并不真正有资格作为爬行,这意味着CrawlSpider在这个级别上是过度的。

请注意,我使用的是最新版本的Scrapy,因此有些类和方法与您的不同。

答案 1 :(得分:0)

我对scrapy了解不多,所以我使用bs4这样做,希望你会发现它很有用

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib2
def parse_link(url):
    soup_link = BeautifulSoup(urllib.urlopen(url).read())
    for x in soup_link.find_all('div','col-third'):
        for y in x:
            try:
                if y.name == 'h3' or y.name == 'dl':
                    print y.get_text()
            except:pass

soup = BeautifulSoup(urllib2.urlopen('http://eb5info.com/regional-centers').read())
for x in soup.find_all('li','va va_child'):
    parse_link('http://eb5info.com'+x.a.get('href'))

这将为您提供所有链接,然后您可以调用传递URL的函数并解析它。 我会得到文本,我没有格式化它打印得很好,你现在可以做到,我希望你能得到这个概念。我在这里打印信息,你可以保存它,做任何你想做的事。