yield scrapy.Request(url=item,callback=self.parse_info) 此代码中callback=self.parse_info有什么作用

时间: 2024-04-21 22:24:28 浏览: 279
在Scrapy框架中，`yield scrapy.Request(url=item, callback=self.parse_info)`这行代码用于发送一个新的请求，并指定当请求完成后要调用的回调函数。具体作用如下： 1. `url=item`：指定要请求的URL地址，这里的`item`可能是一个变量，表示要请求的具体URL。 2. `callback=self.parse_info`：指定当请求完成后要执行的回调函数。在这个例子中，`self.parse_info`是一个解析响应的方法，它会处理从该请求获取的响应数据。 通过指定回调函数，Scrapy能够在接收到响应后自动调用该函数，并将响应传递给它进行处理。这使得可以在请求不同页面时使用不同的解析方法来提取数据，实现爬虫的多页面爬取和数据处理功能。
相关问题

yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_second, meta={'name': name})

`yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_second, meta={'name': name})` 是Scrapy框架中的一种异步请求方式。它用于向指定URL发送请求，并通过回调函数 `self.parse_second` 进行进一步处理。`meta` 参数允许你在请求之间传递额外的数据，这里是字典形式，如 `{'name': name}`，其中`name` 可能是某个特定的标识符。 具体来说，这段代码的作用是： 1. **定义请求**：当遇到这个表达式时，会创建一个新的Request对象，其地址是`url`，并设置回调函数为`parse_second`，意味着当你接收到响应时，会调用`parse_second`方法来解析结果。 2. **传递元数据**：`meta={'name': name}` 这部分表示在请求的过程中附带了一个名为`name`的键值对，这个`name`可能是从之前的解析阶段获取的，或者是其他上下文信息。 例如，在一个爬虫脚本中，如果你有一个列表`names`，你想对每个名字对应的网页进行抓取，可以这样操作： ```python for name in names: url = f"https://example.com/{name}" yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_second, meta={'name': name}) ``` 在这个循环里，`yield`语句会为每个名字创建一个新的请求，并且传递`name`作为元数据到`parse_second`方法。

def start_requests(self): yield scrapy.Request( url=self.page_url, method="POST", headers=self.headers, body=self.body.format(self.tp[self.tp_index], self.page_current, self.start_date, self.end_date), callback=self.parse )

这是一个 Python Scrapy 爬虫程序的 start_requests 方法，用于发送 POST 请求。其中，self.page_url 是请求的 URL 地址，self.headers 是请求的头部信息，self.body 是请求的主体内容，包含格式化字符串，用于传入参数。最后一个参数 callback=self.parse 是请求完成后的回调函数，当请求完成后，会调用该函数进行数据处理。
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这段代码可能会报错是因为没有导入 scrapy 模块。...如果已经导入了 scrapy 模块，还需要确认是否有其他错误或异常导致代码无法正确执行。如果报错信息是相关的，请提供完整的报错信息以便更好地帮助你解决问题。

import scrapy class LianjiaSpider(scrapy.Spider): name = "lianjia" allowed_domains = ["lianjia.com"] start_urls = [f"https://bj.lianjia.com/zufang/pg{i}/#contentList" for i in range(1,3)] def parse(self, response): full_url = ['https://bj.lianjia.com' + url for url in response.xpath('//div[@class="content__list--item--main"]/p[1]/a/@href').extract()] print(full_url) all_url = None for i in range(len(full_url)): if i % 2 == 0: all_url = full_url[i] print(all_url) # # 把获得的url再次发送请求 for item in all_url: # self.parse_info是一个解析响应的方法 ''' 回调函数，Scrapy能够在接收到响应后自动调用该函数，并将响应传递给它进行处理。 这使得可以在请求不同页面时使用不同的解析方法来提取数据，实现爬虫的多页面爬取和数据处理功能 ''' yield scrapy.Request(url=item,callback=self.parse_info) def parse_info(self,response): pass

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yield Request(url=url, callback=self.parse_next, meta={'item': item}) 不使用Request怎么传递到下一级

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在你的代码中，你请求的 URL 是 ...yield scrapy.Request(url, headers=headers, callback=self.parse_weather, errback=self.handle_error) 这样就可以在发生错误时打印出错误信息了。

class QichexinxiSpider(scrapy.Spider): name = 'qichexinxiSpider' spiderUrl = 'https://www.yoojia.com/api/conditionsearch?token=1_526c1239fc0b0512a2bd13ac6b962f5f&sort=4&pn={}&rn=25&monitor=CAR_DATABASE_pc&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC' start_urls = spiderUrl.split(";") protocol = '' hostname = '' def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) def start_requests(self): plat = platform.system().lower() if plat == 'linux' or plat == 'windows': connect = self.db_connect() cursor = connect.cursor() if self.table_exists(cursor, '0p5u9_qichexinxi') == 1: cursor.close() connect.close() self.temp_data() return pageNum = 1 + 1 for url in self.start_urls: for page in range(1, pageNum): next_link = url.format(page) yield scrapy.Request( url=next_link, callback=self.parse )

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好的，用户现在的问题是询问关于这段Scrapy代码中的next_page=response.jsonurl+response.xpath(...)，特别是response.jsonurl的作用。我需要先回忆一下之前的对话历史，之前用户已经问过response.jsonurl，而...

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yield scrapy.Request(url=url, callback=self.response_second, meta={'name': name}) 在这个方法中，首先打印了一条分隔线，然后使用 XPath 选择器找到了页面中所有书籍的信息。对于每个书籍，我们提取了...

import scrapy from ITcast.items import ItcastItem # 正确导入 ItcastItem class ItcastSpider(scrapy.Spider): name = "itcast" allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"] start_urls = ["https://quotes.toscrape.com"] page_num =1 def parse(self, response): # 实现网页解析 # 首先抽取所有文章 papers = response.xpath('//div[@class="quote"]') # 从每篇文章中抽取数据 for paper in papers: # extract()是提取成包含文本的列表数据 text_1 = paper.xpath('./span[@class="text"]/text()').extract()[0] print(text_1) text_2 = paper.xpath('.//small/text()').extract()[0] text_3_ls = paper.xpath('./div[@class="tags"]/a/text()').extract() text_3 = ','.join(text_3_ls) # 传入的就可以直接当作utf-8 item = ItcastItem(content=text_1, author=text_2, tags=text_3) yield item # 对爬取进行判定，如果小于10页，则继续进行爬取 if self.page_num < 11: self.page_num += 1 new_url = 'https://quotes.toscrape.com/page/{}/'.format(self.page_num) yield scrapy.Request(url=new_url, callback=self.parse) from ITcast.items import ItcastItem # 正确导入 ItcastItem 显示没有ITcast

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import scrapy import pandas as pd class WuxiErshoufangSpider(scrapy.Spider): name = "wuxi_ershoufang" allowed_domains = ["lianjia.com"] def start_requests(self): # 从 Excel 文件中读取小区名称 df = pd.read_excel("小区信息.xlsx") xiaoqu_list = df["小区名称"].tolist() # 构造爬取请求 for xiaoqu in xiaoqu_list: url = f"https://wuxi.lianjia.com/ershoufang/rs{xiaoqu}/" yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response): # 解析二手房信息 ershoufang_list = response.css(".sellListContent li") for ershoufang in ershoufang_list: title = ershoufang.css(".title a::text").get() address = ershoufang.css(".address .houseInfo::text").get() price = ershoufang.css(".priceInfo .totalPrice::text").get() yield { "小区名称": response.url.split("/")[-2].replace("rs", ""), "标题": title, "地址": address, "价格": price }

这段代码是一个简单的 Scrapy 爬虫，用于从 Excel 文件中获取小区信息，并爬取无锡市的二手房信息。要运行这段代码，需要进行以下步骤： 1. 新建一个 Scrapy 项目： scrapy startproject wuxi_ershoufang ...
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在当今的软件开发和应用程序设计中，图标作为图形用户界面（GUI）的一个重要组成部分，承担着向用户传达信息、增加美观性和提高用户体验的重要角色。图标不仅仅是一个应用程序或文件的象征，它还是品牌形象在数字世界中的延伸。因此，开发人员和设计师往往会对默认生成的图标感到不满意，从而寻找更加精美和个性化的图标资源。 【标题】中提到的“精美ICO图标打包下载”，指向用户提供的是一组精选的图标文件，这些文件格式为ICO。ICO文件是一种图标文件格式，主要被用于Windows操作系统中的各种文件和应用程序的图标。由于Windows系统的普及，ICO格式的图标在软件开发中有着广泛的应用。 【描述】中提到的“VB、VC编写应用的自带图标很难看，换这些试试”，提示我们这个ICO图标包是专门为使用Visual Basic（VB）和Visual C++（VC）编写的应用程序准备的。VB和VC是Microsoft公司推出的两款编程语言，其中VB是一种主要面向初学者的面向对象编程语言，而VC则是更加专业化的C++开发环境。在这些开发环境中，用户可以选择自定义应用程序的图标，以提升应用的视觉效果和用户体验。 【标签】中的“.ico 图标”直接告诉我们，这些打包的图标是ICO格式的。在设计ICO图标时，需要注意其独特的尺寸要求，因为ICO格式支持多种尺寸的图标，例如16x16、32x32、48x48、64x64、128x128等像素尺寸，甚至可以包含高DPI版本以适应不同显示需求。此外，ICO文件通常包含多种颜色深度的图标，以便在不同的背景下提供最佳的显示效果。 【压缩包子文件的文件名称列表】显示了这些精美ICO图标的数量，即“精美ICO图标36个打包”。这意味着该压缩包内包含36个不同的ICO图标资源。对于软件开发者和设计师来说，这意味着他们可以从这36个图标中挑选适合其应用程序或项目的图标，以替代默认的、可能看起来不太吸引人的图标。 在实际应用中，将这些图标应用到VB或VC编写的程序中，通常需要编辑程序的资源文件或使用相应的开发环境提供的工具进行图标更换。例如，在VB中，可以通过资源编辑器选择并替换程序的图标；而在VC中，则可能需要通过设置项目属性来更改图标。由于Windows系统支持在编译应用程序时将图标嵌入到可执行文件（EXE）中，因此一旦图标更换完成并重新编译程序，新图标就会在程序运行时显示出来。 此外，当谈及图标资源时，还应当了解图标制作的基本原则和技巧，例如：图标设计应简洁明了，以传达清晰的信息；色彩运用需考虑色彩搭配的美观性和辨识度；图标风格要与应用程序的整体设计风格保持一致，等等。这些原则和技巧在选择和设计图标时都非常重要。 总结来说，【标题】、【描述】、【标签】和【压缩包子文件的文件名称列表】共同勾勒出了一个为VB和VC编程语言用户准备的ICO图标资源包。开发者通过下载和使用这些图标，能够有效地提升应用程序的外观和用户体验。在这一过程中，了解和应用图标设计与应用的基本知识至关重要。
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【Qt数据库融合指南】：MySQL与Qt无缝集成的技巧

# 摘要 本文全面探讨了Qt数据库集成的基础知识与进阶应用，从Qt与MySQL的基础操作讲起，深入到Qt数据库编程接口的配置与使用，并详细介绍了数据模型和视图的实现。随着章节的深入，内容逐渐从基础的数据操作界面构建过渡到高级数据库操作实践，涵盖了性能优化、安全性策略和事务管理。本文还特别针对移动设备上的数据库集成进行了讨