Scrapy实战：百度驱动智能车爬虫应用案例分享

Scrapy实战：百度驱动智能车爬虫应用案例分享

在这篇文章中，我们将会分享一个基于Scrapy框架的实际爬虫应用案例，利用百度驱动智能车进行信息爬取。Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它可以帮助我们快速、高效地从网页中提取所需的数据。

案例背景

随着智能车技术的发展，越来越多的智能车开始在各个领域得到应用。百度驱动智能车是一款基于人工智能技术的全自动驾驶汽车，它拥有强大的计算能力和高精度的传感器系统，能够实现自主导航、障碍物识别等功能。

爬虫目标

我们的爬虫目标是利用百度驱动智能车对百度搜索页面进行信息的爬取。具体来说，我们希望从百度搜索页面中提取出搜索结果的标题、摘要和网址。

爬虫实现

首先，我们需要安装Scrapy框架。可以使用以下命令进行安装：

pip install scrapy

接下来，我们创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject baidu_spider

在项目的根目录下创建一个名为baidu_spider.py的Python文件，用于编写爬虫的代码。

首先，我们需要定义一个名为BaiduSpider的爬虫类：

import scrapy

class BaiduSpider(scrapy.Spider):
    name = 'baidu_spider'
    start_urls = ['https://www.baidu.com/s?wd=python']
    def parse(self, response):
        # 解析百度搜索页面
        # 提取标题、摘要和网址
        pass

在爬虫类中，我们定义了爬虫的名称和起始URL。在parse方法中，我们将解析百度搜索页面，并提取所需信息。

接下来，我们需要定义解析页面的逻辑。使用Scrapy的response对象可以访问到页面的HTML代码，我们可以使用XPath或CSS选择器提取所需的数据。

以下是一个示例代码，用于提取搜索结果的标题、摘要和网址：

def parse(self, response):

    # 解析百度搜索页面
    for result in response.xpath('//div[@class="result c-container "]'):
        title = result.xpath('.//h3/a').extract_first()
        summary = result.xpath('.//div[@class="c-abstract"]').extract_first()
        url = result.xpath('.//h3/a/@href').extract_first()
        yield {
            'title': title,
            'summary': summary,
            'url': url
        }

在上述代码中，response.xpath('//div[@class="result c-container "]')表示选择所有class属性为result c-container的

scrapy crawl baidu_spider -o output.json