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?

2023-04-17 00:00:00 爬虫 解析 如何处理

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:

  1. 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']
            }
  1. 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()
            }
  1. 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。

相关文章