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sCrApy怎么把数据写入json

pipelines.pyclass GuomeiPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('aa.json', 'w', encoding='utf-8') def process_item(self, item, spider): line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n" self.file.wr...

生成Request的时候与一般的网页是相同的,提交Request后scrapy就会下载相应的网页生成Response,这时只用解析response.body按照解析json的方法就可以提取数据了。代码示例如下(以京东为例,其中的parse_phone_price和parse_commnets是通过json...

和爬取HTML其实一样,都是走HTTP协议的格式化文本,就content type不一样而已,与HTML、XML不同的是,JSON是文件或者模板的的可能性都很小,绝大多数应该都是后端直接动态生成的。

如果是scrapy 看下面代码。 def parse(self, response): jsonresponse = json.loads(response.body_as_unicode()) item = MyItem() item["firstName"] = jsonresponse["firstName"] return item

首先确认一下你最终返回的数据是不是空的,使用yield返回结果。 运行命令的时候使用-o参数

callback= 对应的就是返回内容开头那个函数名字。前后截去函数名和括号就是 JSON 了。 关注系统架构,机器学习 用pyv8直接处理javascript脚本

import jsonstr = str[(str.find('(')+1):str.rfind(')')] #去掉首尾的圆括号前后部分dict = json.loads(str)comments = dict['comments']#然后for一下就行了如果是scrapy 看下面代码 def parse(self, response): jsonresponse = json.loads(res...

生成Request的时候与一般的网页是相同的,提交Request后scrapy就会下载相应的网页生成Response,这时只用解析response.body按照解析json的方法就可以提取数据了。代码示例如下(以京东为例,其中的parse_phone_price和parse_commnets是通过json...

#coding=utf-8import sysimport scrapyimport urllib2import re,requests,jsonfrom scrapy.http import Requestreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')class projectSpider(scrapy.Spider): name = "youproject" #allowed_domains = ["youpr...

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