我与Scrapy的初次相识，理论+实战入门Scrapy

和Scrapy接触不久，做一个项目学习并记录一下，这个代码倒是写了有段时间了，一直没来写博客，这爬虫集合的更新也耽误好久了。随着疫情的好转，我这也恢复正常写博文（糊脸，疫情不是自己不写博文的理由），大家一起加油呀，加油加油，一起都已经好起来了。 实战项目是爬取简书网（https://www.jianshu.com/） 二级页面信息的Scrapy项目，这也就个入门，大佬看见了一定请指点一下。 目录一、我对Scrapy的一些浅显的理解1.1、五大部件1.2、两个中间件1.3、项目简说二、Scrapy简书网项目1、思路步骤1.1、分析网页1.2、解析网页1.3、编写item.py1.4、编写Spi Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它为开发者提供了一个高效且结构化的爬取网页内容的平台。本篇文章将从理论和实战两方面介绍如何入门Scrapy。 我们需要理解Scrapy的基本架构。Scrapy框架主要由五个核心组件构成： 1. Scrapy Engine（引擎）：作为整个框架的核心，它负责协调各个组件，接收并调度任务，同时将处理结果传递给相应的组件。 2. Scheduler（调度器）：调度器负责管理待爬取的URL队列，根据引擎的请求按顺序分配任务。 3. Downloader（下载器）：下载器根据引擎传递的URL请求，负责下载网页内容，并将下载后的网页内容（即响应）返回给引擎。 4. Spider（爬虫）：爬虫是用户自定义的部分，用于解析下载器返回的响应，提取需要的数据（如使用XPath或CSS选择器），并生成新的请求或者item。 5. Item Pipeline（管道）：管道组件用于处理爬虫获取到的数据，例如数据清洗、去重、存储等。 此外，Scrapy还包含两种中间件： - Downloader Middlewares（下载中间件）：在下载器和引擎之间，可以用来设置请求头、下载间隔、代理等，以增强爬虫的功能和适应性。 - Spider Middlewares（爬虫中间件）：位于引擎和爬虫之间，允许自定义扩展request、response和items，增加了爬虫的灵活性和可扩展性。 现在，让我们来看一下使用Scrapy进行实战项目的步骤： 1. 确保已经正确安装了Scrapy。在Anaconda环境下，通过`conda install scrapy`命令可以轻松安装。 2. 创建一个新的Scrapy项目。在终端输入`scrapy startproject 项目名`，这会在当前目录下创建一个名为“项目名”的Scrapy项目结构。 3. 在项目中生成一个Spider。使用`scrapy genspider 名称 域名`命令创建，例如`scrapy genspider test www.jianshu.com`，生成一个针对简书网的爬虫。 4. 编写爬虫逻辑。在生成的Spider文件中，你需要定义start_urls、解析函数（如使用XPath或CSS选择器解析网页）以及如何生成新的请求或item。 5. 定义数据模型。在`item.py`文件中，创建自定义的item类，表示你要爬取的数据结构。 6. 实现数据处理流程。在`pipelines.py`中，编写自定义的管道，实现数据清洗、过滤、存储等功能。 通过以上步骤，你就完成了Scrapy的基本配置和一个简单的爬虫项目。实际使用时，你可能还需要根据需求调整设置，如设置下载延迟避免被网站封禁，或者使用代理IP进行反爬等。 Scrapy提供了一个完整的爬虫解决方案，使得开发者能够专注于爬取和处理数据，而无需关心底层的网络请求和数据管理细节。通过不断实践和学习，你将能够熟练掌握Scrapy，构建更复杂的网络爬虫项目。