0基础入门scrapy 框架，获取豆瓣top250存入mysql

一、基础教程

创建项目命令

scrapy startproject mySpider --项目名称

创建爬虫文件

scrapy genspider itcast "itcast.cn" --自动生成 itcast.py 文件

爬虫名称爬虫网址

运行爬虫

scrapy crawl baidu(爬虫名）
使用终端运行太麻烦了，而且不能提取数据，

我们一个写一个run文件作为程序的入口,splite是必须写的，

目的是把字符串转为列表形式，第一个参数是scrapy,第二个crawl,第三个baidu
python 复制代码
from scrapy import cmdline
 
cmdline.execute('scrapy crawl baidu'.split())

创建后目录大致页如下

|-ProjectName #项目文件夹

|-ProjectName #项目目录

|-items.py #定义数据结构

|-middlewares.py #中间件

|-pipelines.py #数据处理

|-settings.py #全局配置

|-spiders

|-init.py #爬虫文件

|-itcast.py #爬虫文件

|-scrapy.cfg #项目基本配置文件

全局项目配置文件 settings.py

BOT_NAME：项目名

USER_AGENT：默认是注释的，这个东西非常重要，如果不写很容易被判断为电脑，简单点洗一个Mozilla/5.0即可

ROBOTSTXT_OBEY：是否遵循机器人协议，默认是true，需要改为false，否则很多东西爬不了

CONCURRENT_REQUESTS：最大并发数，很好理解，就是同时允许开启多少个爬虫线程

DOWNLOAD_DELAY：下载延迟时间，单位是秒，控制爬虫爬取的频率，根据你的项目调整，不要太快也不要太慢，默认是3秒，即爬一个停3秒，设置为1秒性价比较高，如果要爬取的文件较多，写零点几秒也行

COOKIES_ENABLED：是否保存COOKIES，默认关闭，开机可以记录爬取过程中的COKIE，非常好用的一个参数

DEFAULT_REQUEST_HEADERS：默认请求头，上面写了一个USER_AGENT，其实这个东西就是放在请求头里面的，这个东西可以根据你爬取的内容做相应设置。

ITEM_PIPELINES：项目管道，300为优先级，越低越爬取的优先度越高

比如我的pipelines.py里面写了两个管道，一个爬取网页的管道，一个存数据库的管道，我调整了他们的优先级，如果有爬虫数据，优先执行存库操作。
bash 复制代码
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapyP1.pipelines.BaiduPipeline': 300,
    'scrapyP1.pipelines.BaiduMysqlPipeline': 200,
}

二、案例：豆瓣电影

item.py 数据信息类

python 复制代码

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class GoogleTrendsCrawlerItem(scrapy.Item):
    pass


class doubanitem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    title = scrapy.Field() #电影名称
    genre = scrapy.Field() #电影评分
    # pass

douban.py 爬取信息文件

python 复制代码

import scrapy
from ..items import doubanitem


class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    allowed_domains = ['douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=']

    def start_requests(self):
        for i in range(0, 121, 25):
            url = self.url.format(i)
            yield scrapy.Request(
                url=url,
                callback=self.parse
            )


    def parse(self, response):
        items = doubanitem()
        movies = response.xpath('/html/body/div[3]/div[1]/div/div[1]/ol/li')
        for movie in movies:
            items["title"] = movie.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()').extract_first()
            items["genre"] = movie.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()').extract_first()

            # 调用yield把控制权给管道，管道拿到处理后return返回，又回到该程序。这是对第一个yield的解释
            yield items

pipelines.py 处理提取的数据，如存数据库

python 复制代码

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import pymysql
# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter

from google_trends_crawler.items import doubanitem


class GoogleTrendsCrawlerPipeline:
    def __init__(self):
        # 初始化数据库连接
        self.conn = pymysql.connect(
            host='localhost',  # MySQL服务器地址
            user='root',  # 数据库用户名
            password='root',  # 数据库密码
            database='test',  # 数据库名
            charset='utf8mb4',
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
        )
        self.cursor = self.conn.cursor()

        # 创建表（如果不存在）
        self.create_table()

    def create_table(self):
        create_table_sql = """
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS douban_movies (
            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            title VARCHAR(255) NOT NULL,
            genre VARCHAR(100),
            created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
        )
        """
        self.cursor.execute(create_table_sql)
        self.conn.commit()

    def process_item(self, item, spider):
        if isinstance(item, doubanitem):  # 检查是否是doubanitem
            # 插入数据到MySQL
            sql = """
            INSERT INTO douban_movies (title, genre)
            VALUES (%s, %s)
            """
            self.cursor.execute(sql, (item['title'], item['genre']))
            self.conn.commit()
            spider.logger.info(f"插入数据: {item['title']}")
        return item

    def close_spider(self, spider):
        # 爬虫关闭时关闭数据库连接
        print('爬取完成')
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

结果展示