如何在scrapy框架下用python爬取json文件

当使用零食框架开发Python Crawler时，如果目标网站以JSON格式返回数据，则可以通过以下步骤进行分析和处理。
首先，您必须获得返回的字符串。
通常，可以通过废纸或个性化蜘蛛方法获得此步骤。
假设我们已经正确获得了包含JSON数据的字符串，您可以使用以下代码将括号删除到字符串的两端：例如：importjsostry = str.find（'（'（'（'）+1 ）：str.rfind（'）'）＃在开始和最后删除亲戚。
因此，使用json.loads（）函数将字符串转换为python字典对象，以便您可以轻松地访问其中的数据：dict = json.loads（str）接下来，如果JSON数据包含一个称为“注释”的键，则可以通过以下代码获得相应的值：注释= DICE [注释]＃，然后为其获取。
在这一点上，可以进一步处理评论中的数据。
上述方法适合从JSON字符串中提取数据。
当然，废纸框架还提供了许多其他功能，例如个性化中间件，过滤器等，可以帮助您更有效地爬网和处理网站的数据。
值得注意的是，在使用零食开发crawler时，您需要坚持robot.txt的目的地网站规则，以避免服务器上的压力过大。

免费的4个爬虫工具推荐 免费的爬虫工具

许多用户仍然对爬网技术感兴趣，因为他们可以收集诸如市场研究和数据分析之类的互联网信息。
这里有四个建议的免费和高质量的爬网工具，可轻松获取有关整个网络的信息。
1 BeautifureSoupBeautifulsup是专为HTML和XML文件语法分析而设计的Python库。
您可以轻松从网页，例如，链接和照片中提取信息。
初学者的详细教程是其中之一。
例如，当您进行电影研究时，您可以获取详细信息，例如，等级和发布日期，并使用少量代码。
2 刮擦是一个轨道框架，在性能，可扩展，大型和大型项目以及各种收集需求方面非常出色。
在爬行期间，进行了异步处理机制。
使用废料，我们分析了E -Commerce网站，自动获取产品详细信息并支持CSV，JSON和DATABASE等数据格式。
3 PyspiderPyspider是一种有效的爬网工具，可集成WebUI，适合直观和视觉操作接口和非技术员工。
可以通过拖动和单击来完成爬网任务设置和数据收集。
分布式爬网使工作速度更快，更高效。
4 章鱼cont骨是一种有效的爬网工具，不需要编程，提供直观的用户界面，甚至可以轻松实现非专业爬网需求。
使用章鱼从新闻站点获取并链接，或设置计划的任务以自动收集数据。
选择适合您的爬网工具。
以上四个工具具有独特的特征，并根据您的需求和技术优势进行选择。
您总是可以找到合适的工具，无论是对美丽的套件的强大语法分析，刮擦的有效体系结构，pyspider的直观操作还是章鱼的非编程函数。