基于Python的Scrapy静态网页爬取

本教程介绍如何使用Python的Scrapy框架创建爬虫,包括新建工程、编写爬虫代码、运行爬虫,以及如何提取和存储数据。通过实例讲解start_requests、parse方法、XPath选择器等关键步骤。

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基于Python的Scrapy静态网页爬取



假设你的电脑上已经安装了Scrapy。
这篇教程将会带你学习以下任务:

  1. 新建一个Scrapy工程
  2. 编写一个爬虫爬取一个网站并提取数据
  3. 使用命令行输出爬取的数据
  4. 将爬虫改成递归跟踪链接(recursively follow links)
  5. 使用爬虫参数

我们进入正题吧 ~

1.创建工程

在你开始爬取网页数据之前,你需要新建一个Scrapy工程。输入一个你希望存储你的代码的目录并运行。

这样会建立一个tutorial目录,包含以下内容:

tutorial/
	scrapy.cfg			#部署配置文件
	tutorial/				#工程的Python模块,你将从这里导入你的代码
		__
Scrapy一个强大的Python爬虫框架,可以帮助你轻松地爬取静态网页多页数据。以下是一个简单的示例代码,可以帮助你开始: 首先,你需要创建一个新的Scrapy项目。在命令行中输入以下命令: ``` scrapy startproject myproject ``` 接下来,创建一个新的Spider。在项目的根目录下,使用以下命令: ``` scrapy genspider myspider example.com ``` 这将创建一个名为`myspider`的新Spider,并将其设置为爬取`example.com`域名下的数据。 接下来,在新创建的Spider中添加以下代码: ```python import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = "myspider" start_urls = ["http://example.com/page=1"] def parse(self, response): # 解析网页内容,并提取你需要的数据 # ... # 检查是否还有下一页 next_page = response.css(".next-page-link ::attr(href)").extract_first() if next_page: yield scrapy.Request(url=next_page, callback=self.parse) ``` 在上面的代码中,`start_urls`变量包含了你要爬取的第一页的URL。在`parse()`方法中,你需要解析网页内容并提取你需要的数据。接下来,使用`response.css()`和`response.xpath()`方法找到你需要的数据。 最后,使用`response.css()`方法找到下一页的URL,并使用`scrapy.Request()`方法创建一个新的请求。将请求的URL设置为下一页的URL,并将`callback`参数设置为`self.parse`,以便在获取下一页的内容时继续调用`parse()`方法。 现在,你可以在命令行中使用以下命令运行Spider: ``` scrapy crawl myspider ``` 这将开始爬取第一页的内容,并继续爬取所有下一页的内容。在每个页面上,你可以使用`parse()`方法提取你需要的数据。
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