怎么在python中使用scrapy框架处理多页数据？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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python的五大特点是什么

python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

方法一：将每一页对应的url存放到爬虫文件的start_urls

问题：如果页数较多时，列表就会变得很大。

方法二：使用Request方法手动发起请求（推荐使用）

案例：爬取古诗文网每一页的古诗的标题

1、爬取所有页码数据

import scrapy

class GushiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'gushi'
    start_urls = ['https://www.gushiwen.org/']

    pageNum = 2 #pageNum为2，第一页已经爬取过了 
    url = 'https://www.gushiwen.cn/default_%d.aspx' #每页的url是类似的
    
    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//div[@class="sons"]/div[1]/p[1]')
        print(str(len(div_list))+"首古诗")
        for div in div_list:
            title = div.xpath('./a/b/text()').extract()
            print(title)
        print("------------------------")

        # 爬取所有页码数据    
        if self.pageNum <= 10: #一共爬取10页（共10页）
            self.pageNum += 1
            url = format(self.url % self.pageNum)   # 每一页的url和pageNum有关

2、使用Request方法向页面手动发起请求

         # 手动发起请求: scrapy.Request(url,callback,meta)
            ## url是需要发起请求的url,
            ## callback参数的值是回调函数，即发起请求后需要调用哪一个方法
            ## meta参数的值是一个 字典，表示的是向回调函数传递什么样的参数

3、向上面格式化的url发起请求，callback递归调用parse()方法，将得到的数据继续进行解析

 yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

看完上述内容，你们掌握怎么在python中使用scrapy框架处理多页数据的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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