Python学习-scrapy4

接上次实践案例继续学习记录,之前已经成功运行抓取事例,为了能修改代码获取想要的内容需要对已成功代码实施研读理解。

首先从获取结果来开展疑问解惑:

{"title": ["\u7f51\u9875"], "link": ["https://www.baidu.com/"], "desc": []},

{"title": [], "link": [], "desc": []},

{"title": ["\u8d34\u5427"], "link": ["http://tieba.baidu.com/"], "desc": []},

{"title": ["\u77e5\u9053"], "link": ["https://zhidao.baidu.com/"], "desc": []},

{"title": ["\u97f3\u4e50"], "link": ["http://music.baidu.com/"], "desc": []},

{"title": ["\u56fe\u7247"], "link": ["http://image.baidu.com/"], "desc": []},

{"title": ["\u89c6\u9891"], "link": ["http://v.baidu.com/"], "desc": []},

{"title": ["\u5730\u56fe"], "link": ["http://map.baidu.com/"], "desc": []},

{"title": ["\u6587\u5e93"], "link": ["http://wenku.baidu.com/"], "desc": []},

从上面抓取到的结果可以看到内容是按title、link、desc三个字段分别存储对应内容,那么这些数据在代码中是怎么定义和使用的呢?通过确认找到是items.py文件定义的。

从官方资料中找到items描述如下:

        爬取的主要目标就是从非结构性的数据源提取结构性数据,例如网页, Scrapy提供 Item 类来满足这样的需求。Item 对象是种简单的容器,保存了爬取到得数据。 其提供了 类似于词典(dictionary-like) 的API以及用于声明可用字段的简单语法。

上文定义中提到的词典是什么呢?通过搜索找到是Python的字典(Dictionary)功能,其定义如下:

        字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示:

        d = {key1 : value1, key2 : value2 }

        键一般是唯一的,如果重复最后的一个键值对会替换前面的,值不需要唯一。

        >>>dict = {'a': 1, 'b': 2, 'b': '3'};

        >>> dict['b']'3'>>> dict{'a': 1, 'b': '3'}

        值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。

        一个简单的字典实例:

        dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}

        也可如此创建字典:

        dict1 = { 'abc': 456 };dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };

从如上字典学习了解到scrapy最终存储的数据都是以字典方式存储展现。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,470评论 6 501
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,393评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,577评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,176评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,189评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,155评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,041评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,903评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,319评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,539评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,703评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,417评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,013评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,664评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,818评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,711评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,601评论 2 353

推荐阅读更多精彩内容