Python爬虫基础教程（61）Python Scrapy爬虫框架实战：获取电影信息之目标分析：Scrapy爬虫实战：3行代码轻松爬取豆瓣电影TOP250

这世上本没有数据，爬虫写好了，便也拥有了数据。

在这个用数据驱动决策的时代，爬虫技术已成为获取信息的必备技能。而Python作为爬虫领域的主流语言，其强大的Scrapy框架能帮助我们高效地完成数据采集任务。

摘要：

一、为什么选择Scrapy？它比Requests强在哪？

传统爬虫工具如Requests+BeautifulSoup需要手动处理请求调度、异常处理和并发请求，而Scrapy提供了一套完整的爬虫工作流管理。

Scrapy相当于爬虫界的“全家桶”，基于Twisted引擎实现高并发请求，配合中间件机制轻松应对反爬措施。有个2025年的电商爬取案例显示，Scrapy每日可稳定处理2.1亿条数据，分布式部署后性能可再提升300%。

如果把爬虫比作餐厅运营，那么Scrapy的各个组件分工明确：

• 引擎 = 前厅经理（协调各部门）
• 调度器 = 排号系统（管理请求顺序）
• 下载器 = 采购员（获取网页内容）
• 爬虫 = 厨师（解析数据）
• Pipeline = 服务员（数据存储）

简单来说，当你要爬取大规模数据或需要处理复杂爬取任务时，Scrapy是不二之选。

二、Scrapy快速上手：30分钟启动你的第一个爬虫

2.1 环境安装与项目创建

确保你的Python环境是3.8+版本，打开终端执行：

pip install scrapy

安装完成后，我们可以创建一个Scrapy项目：

scrapy startproject douban
cd douban
scrapy genspider douban_movie movie.douban.com/top250

这几行命令会创建一个名为"douban"的项目，并在其中生成一个爬虫文件，命名为"douban_movie"，专门用于爬取豆瓣电影TOP250的数据。

新手必看：建议先通过python -m venv .venv创建虚拟环境，激活后再安装依赖，这样可以避免环境冲突！

2.2 Scrapy项目结构初窥

创建项目后，你会看到如下目录结构：

douban/
├── scrapy.cfg               # 项目的配置文件
├── douban/                  # 项目模块
    ├── __init__.py
    ├── items.py             # 定义数据结构
    ├── middlewares.py       # 中间件配置
    ├── pipelines.py         # 数据管道
    ├── settings.py          # 项目设置
    └── spiders/             # 爬虫目录
        ├── __init__.py
        └── douban_movie.py  # 刚创建的爬虫文件