Python Scrapy网络爬虫框架学习资料（原创）

一个文档让你快速学会Python的Scrapy网络爬虫框架，自编学习文档，内容精炼，即适合零基础小白入门学习，也适合有基础的小伙伴进行知识的积累，文档后面还附上实战项目，学习完理论后可以直接上手操作，物有所值。 以下是文档的部分内容： Scrapy爬虫框架 1、简介 Scrapy是用纯Python实现的一个功能强大的网络爬虫框架。不是一个简单的函数功能库，而是一个爬虫框架。 在没有学习Scrapy之前,我们使用的爬虫方法： requests+re正则表达式 requets+lxml+xpath selenium_Chrom 1.1 爬虫框架 是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。 是一个半成品，能够帮助用户实现专业网络爬虫。 。。。。。。。 4.1 Scrapy爬虫框架配置 新建项目和爬虫文件 定义要抓取的数据结构：items.py 完成爬虫文件数据解析提取：爬虫文件名.py 管道文件进行数据处理：pipelines.py 对项目进行全局配置：settings.py pycharm运行爬虫项目：run.py (可以在终端运行，也可在项目里面运行） (每个. ### Python Scrapy网络爬虫框架学习资料 #### Scrapy爬虫框架概述 Scrapy是一个用纯Python编写的高效网络爬虫框架，它不仅提供了一系列工具和API，还具备灵活的扩展性和高度定制化的特性，使其成为开发专业网络爬虫的理想选择。 **在没有学习Scrapy之前，常用的几种爬虫方法包括：** 1. **requests + re正则表达式**：适用于简单网页的数据抓取，但面对复杂的HTML结构时效率较低。 2. **requests + lxml + xpath**：提供了更强大的HTML/XML解析能力，适用于结构化数据的抓取。 3. **selenium + Chrome**：适用于动态网页的数据抓取，尤其是那些使用JavaScript渲染页面的情况。 **相较于这些方法，Scrapy框架具有以下优势：** - **自动化管理**：自动处理URL管理、数据提取、错误处理等繁琐工作。 - **高性能**：通过异步处理和并行下载提高爬取速度。 - **易于扩展**：支持多种数据导出格式、中间件及管道插件等。 #### Scrapy框架的核心组成部分 **Scrapy的架构可以分为以下几个主要部分：** 1. **Engine 引擎**：控制整个爬虫流程，包括数据流、信号以及数据的传递等。 2. **Scheduler 调度器**：管理待爬取的URL，并按照一定的顺序将它们提交给下载器。 3. **Downloader 下载器**：根据请求下载网页数据，并将获取的响应返回给引擎处理。 4. **Spider 爬虫**：负责具体的数据解析与提取，可以产生新的请求或爬取项。 5. **Item Pipeline 项目管道**：处理爬取到的数据，例如清洗、验证、存储等操作。 6. **Downloader Middleware 下载器中间件**：位于引擎与下载器之间，可以修改、丢弃或新增请求/响应。 7. **Spider Middleware 蜘蛛中间件**：位于引擎与爬虫之间，可以对请求和爬取项进行再处理。 **Scrapy框架的数据流可以概括为三个阶段：** 1. **第一阶段**：用户编写Spider类，向引擎发送URL请求，引擎将请求提交给调度器。 2. **第二阶段**：调度器管理请求队列，并将请求发送给下载器；下载器执行请求并将响应返回给引擎；引擎将响应传递给Spider进行解析。 3. **第三阶段**：Spider解析响应并产生爬取项或新的请求；爬取项被传递给Item Pipeline进行处理。 #### Scrapy项目配置与启动 **新建一个Scrapy项目的基本步骤如下：** 1. **新建项目和爬虫文件**：使用`scrapy startproject project_name`命令创建一个新的Scrapy项目，接着使用`scrapy genspider spider_name domain.com`创建一个爬虫文件。 2. **定义数据结构**：在`items.py`文件中定义要抓取的数据结构。 3. **完成数据解析提取**：在爬虫文件(`spider.py`)中编写代码解析响应数据并提取所需信息。 4. **数据处理**：在`pipelines.py`文件中定义处理数据的逻辑，如数据清洗、存储等。 5. **全局配置**：在`settings.py`文件中设置项目的各种参数，例如并发数、下载延时等。 6. **运行爬虫项目**：可以通过终端或IDE运行爬虫项目，如使用`scrapy crawl spider_name`命令。 **settings.py文件中常见的配置项包括：** - **User-Agent**：设置请求头中的User-Agent字段。 - **CONCURRENT_REQUESTS**：设置最大并发数，默认为16。 - **DOWNLOAD_DELAY**：设置下载延时时间，默认为0秒。 - **DEFAULT_REQUEST_HEADERS**：设置默认的请求头。 - **LOG_LEVEL**：设置日志级别。 - **LOG_FILE**：设置日志文件。 - **FEED_EXPORT_ENCODING**：设置数据输出编码。 - **ITEM_PIPELINES**：配置Item Pipeline的优先级。 **示例项目——百度爬虫：** 假设我们要构建一个简单的爬虫来爬取百度的某些数据，可以通过以下步骤来实现： 1. 打开命令提示符或终端。 2. 使用`cd`命令切换到指定的项目目录。 3. 使用`scrapy startproject Baidu`命令创建一个名为Baidu的新项目。 4. 进入项目目录`cd Baidu`。 5. 创建一个爬虫文件`scrapy genspider baidu www.baidu.com`。 6. 在终端中运行`scrapy crawl baidu`启动爬虫。 通过以上步骤，我们可以快速地搭建起一个Scrapy爬虫项目，并进行实际的数据抓取工作。随着对Scrapy框架的深入了解，还可以进一步优化和扩展项目功能，以满足更为复杂的需求。