Python爬虫| 爬虫框架Scrapy的构架、工作原理及工作流程是怎样的?

Scrapy是一个Python开源爬虫框架,用于高效抓取网页并提取结构化数据。其基本原理是通过发送HTTP请求获取内容,使用Xpath或CSS选择器解析。框架核心组件包括引擎、调度器、下载器、爬虫和管道,以及下载和Spider中间件。Scrapy的工作流程涉及请求对象的调度、下载、解析、数据存储等步骤。该框架具有高度可扩展性和灵活性,支持异步IO和分布式爬虫。

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**1、**Scrapy框架的介绍

Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架,是一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。它可以帮助开发者快速、高效地从网站上获取数据。

Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider、sitemap爬虫等。

尽管Scrapy原本是设计用来屏幕抓取(更精确的说,是网络抓取),但它也可以用来访问API来提取数据。

2、Scrapy框架的基本原理

Scrapy框架的基本原理是通过发送HTTP请求获取网页内容,然后使用Xpath或CSS选择器等工具解析网页内容,最后新数据存储到数据库或文件中。

3、爬虫框架scrapy架构

scrapy框架的核心组件由五大组件引擎、调度器、下载器、爬虫、管道和中间件组成。

五大组件是调度器(Scheduler),下载器(Downloader),爬虫(Spider),实体管道(Item Pipeline),Scrapy引擎(Scrapy Fngine)。

3.1 Scrapy架构图

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3.2 Scrapy五大组件及中间件

**(1)Scrapy Engine(引擎):**是整个框架的核心,它负责控制整个爬虫的流程,

### 使用Scrapy框架构建爬虫的课程设计 #### 一、项目概述 本课程设计旨在通过实际操作帮助学生掌握如何利用Scrapy框架创建高效的Web爬虫程序。Scrapy是一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,专为Python开发者设计,能够轻松实现网页数据采集工作[^1]。 #### 二、环境搭建 为了顺利开展本次实验,在开始之前需先安装好必要的开发工具与库文件。推荐使用Anaconda作为集成开发环境,并通过pip命令来安装scrapy包及其依赖项。 ```bash pip install scrapy ``` #### 三、定义目标网站及需求分析 选择一个合适的公开可访问的目标网站作为练习对象非常重要。考虑到版权保护等因素,请务必确认所选站点允许对其进行合法的数据收集活动。之后要明确具体想要获取哪些信息以及这些信息存在于页面上的什么位置。 #### 四、编写Item类 Items是用来保存从网页上解析出来的结构化数据的对象模型。对于每一个独立实体而言都需要单独定义相应的item字段。比如当处理新闻资讯类网站时可能会涉及到title(标题), author(作者),publish_date (发布时间)等多个属性。 ```python import scrapy class NewsArticle(scrapy.Item): title = scrapy.Field() author = scrapy.Field() publish_date = scrapy.Field() ``` #### 五、创建Spider脚本 Spiders负责执行具体的抓取逻辑流程控制。这里将以官方文档中的例子为基础扩展成更完整的版本,包括但不限于设置起始URL列表(start_urls)、指定回调函数(parse方法)等内容。 ```python from myproject.items import NewsArticle class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = 'example' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://www.example.com'] def parse(self, response): articles = [] for article in response.css('div.article'): item = NewsArticle() item['title'] = article.xpath('.//h2/a/text()').get().strip() item['author'] = article.css('span.author::text').get().strip() item['publish_date'] = article.css('time::attr(datetime)').get().strip() yield item next_page_url = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page_url is not None: yield response.follow(next_page_url, self.parse) ``` #### 六、配置Settings.py参数 settings模块包含了整个项目的全局设定选项,如USER_AGENT模拟浏览器请求头信息;DOWNLOAD_DELAY设置下载间隔时间防止被封禁IP地址等措施提高稳定性。 ```python BOT_NAME = 'myproject' SPIDER_MODULES = ['myproject.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'myproject.spiders' ROBOTSTXT_OBEY = True ITEM_PIPELINES = { 'myproject.pipelines.MyProjectPipeline': 300, } DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None, 'scrapy_user_agents.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400, } ``` #### 七、运行调试优化调整 完成上述准备工作后就可以尝试启动spider进行初步测试了。如果遇到任何异常情况记得查看日志记录定位错误原因并及时修正代码缺陷直至达到预期效果为止。
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