Scrapy 爬虫中的数据解析和处理:如何处理 JSON、XML 和 YAML 等数据格式?
Scrapy提供了各种途径来处理JSON、XML和YAML等数据格式,以下是一些例子:
- 处理JSON数据
Scrapy提供了JsonResponses类来处理json数据。下面是一个例子:
import scrapy import json class JsonSpider(scrapy.Spider): name = "json_spider" start_urls = [ "http://example.com/sample.json" ] def parse(self, response): data = json.loads(response.body) for item in data: yield { 'name': item['name'], 'age': item['age'], 'website': item['website'] }
- 处理XML数据
Scrapy提供了XmlResponses类来处理xml数据。下面是一个例子:
import scrapy from scrapy.selector import Selector class XmlSpider(scrapy.Spider): name = "xml_spider" start_urls = [ "http://example.com/sample.xml" ] def parse(self, response): xml = Selector(response) for node in xml.xpath('//movie'): yield { 'title': node.xpath('title/text()').extract_first(), 'description': node.xpath('description/text()').extract_first(), 'director': node.xpath('director/text()').extract_first() }
- 处理YAML数据
Scrapy提供了YamlResponses类来处理yaml数据。下面是一个例子:
import scrapy import yaml class YamlSpider(scrapy.Spider): name = "yaml_spider" start_urls = [ "http://example.com/sample.yml" ] def parse(self, response): data = yaml.safe_load(response.body) for item in data: yield { 'name': item['name'], 'age': item['age'], 'website': item['website'] }
以上代码仅供参考,具体实现可能需要根据具体情况进行一些调整。请注意,上述代码中的“pidancode.com”和“皮蛋编程”仅是举例,实际使用中需要根据具体情况进行调整。
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