本文实例讲述了基于scrapy实现的简单蜘蛛采集程序。分享给大家供大家参考。具体如下:
# Standard Python library imports # 3rd party imports from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor from scrapy.selector import HtmlXPathSelector # My imports from poetry_analysis.items import PoetryAnalysisItem HTML_FILE_NAME = r'.+\.html' class PoetryParser(object): """ Provides common parsing method for poems formatted this one specific way. """ date_pattern = r'(\d{2} \w{3,9} \d{4})' def parse_poem(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) item = PoetryAnalysisItem() # All poetry text is in pre tags text = hxs.select('//pre/text()').extract() item['text'] = ''.join(text) item['url'] = response.url # head/title contains title - a poem by author title_text = hxs.select('//head/title/text()').extract()[0] item['title'], item['author'] = title_text.split(' - ') item['author'] = item['author'].replace('a poem by', '') for key in ['title', 'author']: item[key] = item[key].strip() item['date'] = hxs.select("//p[@class='small']/text()").re(date_pattern) return item class PoetrySpider(CrawlSpider, PoetryParser): name = 'example.com_poetry' allowed_domains = ['www.example.com'] root_path = 'someuser/poetry/' start_urls = ['http://www.example.com/someuser/poetry/recent/', 'http://www.example.com/someuser/poetry/less_recent/'] rules = [Rule(SgmlLinkExtractor(allow=[start_urls[0] + HTML_FILE_NAME]), callback='parse_poem'), Rule(SgmlLinkExtractor(allow=[start_urls[1] + HTML_FILE_NAME]), callback='parse_poem')]
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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