189 8069 5689
一、认识网页
成都创新互联专注于尼元阳企业网站建设,成都响应式网站建设,商城建设。尼元阳网站建设公司,为尼元阳等地区提供建站服务。全流程按需求定制开发，专业设计，全程项目跟踪，成都创新互联专业和态度为您提供的服务
网页分为三个部分：HTML(结构）、CSS（样式）、JavaScript（功能）。
二、爬取网站信息入门
1、Soup = BeautifulSoup (html, 'lxml')，使用beautifulsoup来解析网页。
2、使用copy CSS selector来复制网页元素的位置。
三、爬取房天下网站信息
1、导入requests和beautifulsoup
2、定义函数spider_ftx，把所需要爬取的信息都定义出来
3、调用函数spider_ftx
4、翻页爬取二手房信息
由于每页最多只能显示40条信息，观察每一页网址的变化规律，写一个循环调用的语句，把全部100页的信息全都爬取下来。
四、小结:
目前只能爬取到网站的100页信息，网站为了反爬，设置了可浏览的页面量100。要想爬取网站的所有信息，可以通过分类去获取，但是如何用python实现呢，请看下集。
在if 里只需要yield "" + item_url.attrs['href']
然后Lsit(最好改可名,在python规范里,函数命名是全小写,而list又是保留字，比如改为display_hrefs）只需要循环输出getUrl的结果就好：
def getUrl(url: str):
....html = urlopen(url)
....for item_url in BeautifulSoup((html.read()).find ('div' , class_='AAA').findAll ("a"):
........if 'href' in item_url.attrs:
............yield "" + item_url.attrs['href']
def display_hrefs(url: str):
....for href in getUrl(url):
........print(href)
if __name__ == '__main__':
....display_hrefs("")
本来是想爬取之后作最佳羁绊组合推算，但是遇到知识点无法消化（知识图谱），所以暂时先不组合了，实力有限
库的安装
1.requests #爬取棋子数据
2.json #棋子数据为js动态，需使用json解析
3.BeautifulSoup
实战前先新建个lol文件夹作为工作目录，并创建子目录data，用于存放数据。
1.爬取数据，新建个py文件，用于爬取云顶数据，命名为data.py
1.1定义个req函数，方便读取。//需设定编码格式，否则会出现乱码
def Re_data(url):
re = requests.get(url)
re.encoding = 'gbk'
data = json.loads(re.text)
return data['data']
1.2定义个Get函数，用于读取数据并使用保存函数进行保存数据，保存格式为json。
def Get_data():
# 获取数据并保存至data目录
base_url = ''
chess = Re_data(base_url + 'chess.js')
race = Re_data(base_url + 'race.js')
job = Re_data(base_url + 'job.js')
equip = Re_data(base_url + 'equip.js')
Save_data(chess,race,job,equip)
1.3定义save函数实现读取的数据进行文件保存，保存目录为工作目录下的data文件夹。
def Save_data(t_chess,t_race,t_job,t_equip):
with open('./data/chess.json','w') as f:
json.dump(t_chess,f,indent='\t')
with open('./data/race.json','w') as f:
json.dump(t_race,f,indent='\t')
with open('./data/job.json','w') as f:
json.dump(t_job,f,indent='\t')
with open('./data/equip.json','w') as f:
json.dump(t_equip,f,indent='\t')
1.4定义主函数main跑起来
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
Get_data()
print('运行时间：' + str(time.time() - start) + '秒')
至此，数据爬取完成。
2.种族和职业进行组合。
2.1未完成 //未完成，使用穷举方法进行组合会出现内存不够导致组合失败（for循环嵌套导致数组内存超限）
//待学习，使用知识图谱建立组合优选，可参考：
期间遇到的问题：
1.爬取棋子数据时为动态js加载，需通过json模块的loads方法获取
2.3层for循环嵌套数据量大，导致计算失败，需优化计算方法。
经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。
Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。
可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。
简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。
使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。
当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。
PyCharm安装
测试安装：
出现框架版本说明安装成功。
掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！
先上图：
整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流
5个主要模块（及功能）：
（1）控制所有模块之间的数据流。
（2）可以根据条件触发事件。
（1）根据请求下载网页。
（1）对所有爬取请求进行调度管理。
（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。
（2）产生爬取项--scraped item。
（3）产生额外的爬取请求--request。
（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。
（2）由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。
（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。
2个中间键：
（1）对Engine、Scheduler、Downloader之间进行用户可配置的控制。
（2）修改、丢弃、新增请求或响应。
（1）对请求和爬取项进行再处理。
（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。
3条数据流：
（1）：图中数字 1-2
1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。
2：Engine将爬取请求转发给Scheduler，用于调度。
（2）：图中数字 3-4-5-6
3：Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求。
4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。
5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。
6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。
（3）：图中数字 7-8-9
7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。
8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。
9：Engine将爬取请求发送给Scheduler。
任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。
作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。
Scrapy采用命令行创建和运行爬虫
PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：
Scrapy基本命令行格式：
具体常用命令如下：
下面用一个例子来学习一下命令的使用：
1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：
执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。
2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例：
命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。
命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。
观察一下demo.py文件：
3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：
4.运行爬虫，爬取网页：
如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。
以上就是Scrapy框架的简单使用了。
Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。
Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。
Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来操作。