这年头学爬虫还就得会点 scrapy 框架

Hello，我是 Alex 007，为啥是007呢？因为叫 Alex 的人太多了，再加上每天007的生活，Alex 007就诞生了。 这几天一直在练车，只能在中间休息的时候写一写博客，可怜去年报的名到现在还没有拿到小本本，当然练车只是副技能，主技能还是coding，不断学习才能不被淘汰。 最近在学爬虫的 scrapy 框架，以前虽然拿 GoLang 玩过爬虫，可惜没有太深入，这次拿 Python 好好学一学。 学习爬虫过程中的代码都放在了GitHub上：https://github.com/koking0/Spider 小生才疏学浅，如有谬误，恭请指正。 文章目录一、初探 Scrapy1.Sc 【Scrapy 框架详解】 Scrapy 是一个强大的 Python Web 爬虫框架，它提供了高效的网页抓取和数据提取功能，适用于多种用途，包括数据挖掘、网站监控和自动化测试。Scrapy 的核心特性包括多线程爬取、中间件处理、请求/响应对象模型以及灵活的数据流处理。 **一、Scrapy 的安装** 安装 Scrapy 非常简单，只需要在命令行中运行以下 Python 的包管理工具 pip： ```bash pip install scrapy ``` 确保你的 Python 环境已经配置好，并且 pip 已经更新到最新版本。 **二、创建第一个 Scrapy 项目** 1. 通过命令行创建一个新的 Scrapy 项目： ```bash scrapy startproject my_first_spider ``` 这将在当前目录下创建一个名为 `my_first_spider` 的项目结构。 2. 接下来，进入项目目录： ```bash cd my_first_spider ``` 3. 创建一个爬虫： ```bash scrapy genspider example example.com ``` 这将生成一个名为 `example` 的爬虫，目标是 `example.com`。 4. 编辑 `spiders/example.py` 文件，定义爬虫逻辑，例如使用 `start_requests()` 方法定义起始 URL 和 `parse()` 方法解析响应。 **三、基本操作** **1. 持久化存储** - **基于终端指令的持久化存储**：可以使用 Scrapy 的命令行选项 `-o` 或 `-O` 将爬取的数据导出为 JSON、XML 或 CSV 文件。 - **基于管道的持久化存储**：自定义 `pipelines.py` 中的类，处理爬取到的数据，例如将数据存入数据库或进行清洗。 **2. 全站数据爬取与请求传参** - 使用 `scrapy.Request` 发送带有参数的 HTTP 请求，参数可以通过 `meta` 字典传递。 - `scrapy.spiders.CrawlSpider` 类允许定义规则（`rules`）来自动跟踪页面链接，实现全站爬取。 **3. 图片下载** Scrapy 内置了图片下载器中间件（`scrapy.pipelines.ImagesPipeline`），可以方便地下载网页上的图片并进行处理，如指定保存路径、大小限制等。 **四、Scrapy 的核心组件** - **Engine（引擎）**：负责调度请求和发送它们到下载器，同时接收下载器返回的响应，并将其发送到蜘蛛进行处理。 - **Downloader（下载器）**：负责获取网络上的数据，通常使用异步方式。 - **Spiders（蜘蛛）**：编写爬虫逻辑的地方，用于解析响应并生成新的请求。 - **Items（项目）**：定义要爬取的数据结构。 - **Pipelines（管道）**：处理蜘蛛返回的项，例如数据清洗、验证和存储。 - **Middleware（中间件）**：在请求/响应之间提供额外的处理逻辑。 在 Scrapy 中，数据流大致如下：引擎 → 下载器 → 蜘蛛 → 管道。这个过程中，中间件可以在每个阶段对数据进行预处理或后处理。 在实际使用中，Scrapy 提供了丰富的功能，如错误处理、速率限制、IP 换代理等。它还支持分布式爬虫，可以通过 Scrapy Cluster 或 Scrapy Cloud 扩展到多个机器上运行。 Scrapy 以其高效、模块化的设计，为开发者提供了强大而便捷的爬虫开发环境。不论你是初学者还是经验丰富的开发者，掌握 Scrapy 都能显著提升你的爬虫开发效率。