爬虫框架快速入门——Scrapy

适用人群:零基础、对网络爬虫有兴趣但不知道从何开始的小白。


什么是 Scrapy?

Scrapy 是一个基于 Python 的网络爬虫框架,它能帮助你快速爬取网站上的数据,并将数据保存到文件或数据库中。

特点

  • 高效:支持高并发爬取,性能强悍。
  • 易用:模块化设计,代码清晰,易于上手。
  • 灵活:支持爬取静态页面,还可以结合其他工具爬取动态页面。

准备工作
  1. 安装 Python

    下载并安装 Python 3.x,建议从 Python 官网 获取最新版。

  2. 安装 Scrapy

    在命令行中运行以下命令安装 Scrapy:

    bash 复制代码
    pip install scrapy
  3. 验证安装

    输入以下命令检查是否安装成功:

    bash 复制代码
    scrapy version

    如果显示版本号,说明安装成功!


第一步:创建 Scrapy 项目
  1. 创建项目

    在命令行进入你想保存项目的目录,运行以下命令:

    bash 复制代码
    scrapy startproject myproject

    这会创建一个名为 myproject 的文件夹,结构如下:

    复制代码
    myproject/
        scrapy.cfg          # 项目配置文件
        myproject/
            __init__.py     # 标识包的文件
            items.py        # 定义数据结构
            middlewares.py  # 中间件
            pipelines.py    # 数据处理管道
            settings.py     # 项目配置
            spiders/        # 存放爬虫的目录
                __init__.py
  2. 进入项目目录

    bash 复制代码
    cd myproject

第二步:创建爬虫

我们以一个简单的网站为例: Quotes to Scrape

目标:爬取网站上的名言和作者。

  1. 生成爬虫文件

    运行以下命令生成爬虫模板:

    bash 复制代码
    scrapy genspider quotes quotes.toscrape.com

    这会在 spiders 文件夹下生成一个 quotes.py 文件。

  2. 编辑爬虫代码

    打开 quotes.py,替换为以下代码:

    python 复制代码
    import scrapy
    
    class QuotesSpider(scrapy.Spider):
        name = "quotes"
        start_urls = [
            'http://quotes.toscrape.com/'
        ]
    
        def parse(self, response):
            for quote in response.css("div.quote"):
                yield {
                    'text': quote.css("span.text::text").get(),
                    'author': quote.css("span small.author::text").get(),
                }
    
            # 继续爬取下一页
            next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()
            if next_page:
                yield response.follow(next_page, self.parse)

第三步:运行爬虫
  1. 运行爬虫

    在命令行运行以下命令:

    bash 复制代码
    scrapy crawl quotes
  2. 保存数据

    如果想将爬取的数据保存为 JSON 文件:

    bash 复制代码
    scrapy crawl quotes -o quotes.json

    数据会被保存到 quotes.json 文件中。


第四步:分析代码
  1. start_urls

    定义起始 URL,即爬虫开始爬取的网站。

  2. parse 方法

    负责处理 HTTP 响应,提取数据和下一页链接。

    • response.css 是 CSS 选择器,用于提取网页内容。
    • yield 返回一个字典,保存爬取到的数据。
  3. next_page

    爬取下一页的链接并继续调用 parse 方法。


第五步:进阶功能
  1. 清洗数据

    pipelines.py 中清洗和格式化数据。例如,将作者名统一大小写。

  2. 存储到数据库

    修改 pipelines.py,将数据存储到 MySQL 或 MongoDB。

  3. 添加 User-Agent

    settings.py 中添加自定义 User-Agent,避免被网站屏蔽:

    python 复制代码
    USER_AGENT = 'my-scrapy-bot (http://mywebsite.com)'

常见问题
  1. 爬虫被屏蔽

    使用随机 User-Agent 或代理 IP。

  2. 动态页面爬取

    Scrapy 对静态页面支持很好,但对动态加载的内容可能无效。可结合 Selenium 或 Playwright。


总结

恭喜你完成了第一个 Scrapy 爬虫!通过 Scrapy,你可以轻松爬取各种网站的数据。接下来,你可以:

  • 尝试爬取不同类型的网站。
  • 深入学习 Scrapy 的高级功能,如自定义中间件、多线程优化等。

完整代码

项目目录中的爬虫代码最终如下:

python 复制代码
import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/'
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css("div.quote"):
            yield {
                'text': quote.css("span.text::text").get(),
                'author': quote.css("span small.author::text").get(),
            }

        next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

动手实践是学习的最好方式!希望这篇文章对你有帮助。如果喜欢,请点赞、评论支持!如果有任何疑问,欢迎留言讨论! 😊

相关推荐
网安墨雨6 小时前
Python自动化一------pytes与allure结合生成测试报告
开发语言·自动化测试·软件测试·python·职场和发展·自动化
powerfulhell6 小时前
寒假python作业5
java·前端·python
铉铉这波能秀6 小时前
LeetCode Hot100 中 enumerate 函数的妙用(2026.2月版)
数据结构·python·算法·leetcode·职场和发展·开发
毕设源码-赖学姐6 小时前
【开题答辩全过程】以 基于python的电影推荐系统为例,包含答辩的问题和答案
开发语言·python
敲键盘的生活6 小时前
MoneyPrinter重构之一:用nicegui调用大模型生成视频文案
python·重构·aigc·ai编程·ai写作
小邓睡不饱耶6 小时前
2026 CSDN榜单封神!3大热门技术+5个大厂案例,新手也能直接抄作业
python·ai
南极星10056 小时前
我的创作纪念日--128天
java·python·opencv·职场和发展
码界筑梦坊6 小时前
327-基于Django的兰州空气质量大数据可视化分析系统
python·信息可视化·数据分析·django·毕业设计·数据可视化
Highcharts.js6 小时前
如何使用Highcharts SVG渲染器?
开发语言·javascript·python·svg·highcharts·渲染器
啊阿狸不会拉杆6 小时前
《机器学习导论》第 7 章-聚类
数据结构·人工智能·python·算法·机器学习·数据挖掘·聚类