摘 要 随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产交易越来越火，尤其二手房交易市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房交易网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。 本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。 经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。 关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化

主要给大家介绍了利用python爬虫框架scrapy爬取京东商城的相关资料，文中给出了详细的代码介绍供大家参考学习，并在文末给出了完整的代码，需要的朋友们可以参考学习，下面来一起看看吧。

DJango跟Scrapy爬虫框架实现对Zol硬件评价进行情绪分析并判断是否购买的例子 主要展示如何用Django跟Scrapy框架的使用 用Scrapyd API来实现在网页中调用爬虫

通过对scrapy框架的几大组成模型通俗细致的讲解，让大家可以非常清楚地理解scrapy框架的整体工作流程。

Python爬虫框架，内置微博、自如、豆瓣图书、拉勾网、拼多多等爬虫

Scrapy爬虫框架笔记

一个简约灵活强大的Java爬虫框架。 Features: 1、代码简单易懂，可定制性强 2、简单且易于使用的api 3、支持文件下载、分块抓取 4、请求和相应支持的内容和选项比较丰富

SWCJ爬虫框架jar包免费下载

爬取某狗购物网站评论信息,不知道说出来会不会被封,还是大胆说出来吧,就是X东。本资源本着学习态度，如有冒犯，我也不知道了。 这次爬虫使用的是Python的爬虫框架Scrapy。 主要流程代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy import Request import json import math import time import re class BraSpider(scrapy.Spider): name = 'bra' headers = { ":authority": "sclub.jd.com", ":method": "GET", ":scheme": "https", "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8", "accept-encoding": "gzip, deflate, br", "accept-language:": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8", "cache-control": "max-age=0", "upgrade-insecure-requests": "1", "cookie":"t=8444fb486c0aa650928d929717a48022; _tb_token_=e66e31035631e; cookie2=104997325c258947c404278febd993f7", "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36", } base_url = "https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=17209509645&score=0&sortType=5&pageSize=10&page;=%d" def start_requests(self): for page in range(1,100): url = self.base_url%page print(url) self.headers[':path'] = url yield Request(url, self.parse,headers = self.headers) #time.sleep(2) def parse(self, response): content = json.loads(response.text) comments = content['comments'] for comment in comments: item = {} item['content'] = comment['content']#评论正文 item['guid'] = comment['guid']#用户id item['id'] = comment['id']#评论id item['time'] = comment['referenceTime']#评论时间 item['color'] = self.parse_kuohao(comment['productColor'])#商品颜色 item['size'] = self.parse_kuohao(comment['productSize'])#商品尺码 item['userClientShow'] = comment['userClientShow']#购物渠道 print(item) yield item #干掉括号 def parse_kuohao(self,text): new_text = text searchObj1 = re.search( r'（.+）', text, re.M|re.I) searchObj2 = re.search( r'\(.+\)', text, re.M|re.I) if searchObj1: text = searchObj1.group().strip() new_text = text.replace(text,'').strip() if searchObj2: text = searchObj2.group().strip() new_text = text.replace(text,'').strip() return new_text 还有视频讲解。特别适合新手

python爬虫scrapy框架实现音乐网站信息爬取,代码完整,代码可读性强,适合作为爬虫框架初学体验